第一部分：Prompt 工程 一、调优哲学（五条优先级原则） 在动手改任何 prompt 之前，先用这五条原则做方向判断： 聚焦优先于全面。 先保证主任务稳定完成，再补充细节。一个能把核心事情做对的 prompt，比一个面面俱到但哪个都不太稳的 prompt 有价值得多。 场景优先于通用。 不同场景的必要字段不同，不能机械套模板。先问自己：这个场景里，什么字段缺了会让结果失真？先保这些，再优化其他。 结构优先于辞藻。 清晰的模块化结构比"高级角色设定""华丽描述"更有用。模型不需要你用精美的语言描述任务，它需要你把任务说清楚。 定性优先于精算。 LLM ...

如图所示 4.29更新：已OC

第 37 题：世界模型（World Model）在 Agent 中的作用 题目 什么是世界模型（World Model）？在 Agent 中的作用是什么？ 一、什么是世界模型？ 世界模型（World Model） 指对环境与自身行为后果的内部表示或预测模型：即“若我执行动作 A，环境会如何变化、会观察到什么”。它使 Agent 能在不真实执行的情况下，在内心“推演”可能的结果，从而支持规划、反事实推理与样本高效学习。 在经典控制与 RL 中，世界模型常指状态转移与奖励的预测模型（如学一个 ）；在 LLM Agent 语境下，可泛化为：用模型（含 LLM）预测或模拟“某动作会导致什么观察/状态”...