2025 年，人工智能技术正站在新的历史节点上。经过过去几年的爆发式发展，大语言模型 (LLM) 已从实验室走向各行各业，成为推动数字化转型的核心力量。从 2022 年的生成式 AI 元年，到 2023 年的大模型爆发期，再到 2024 年的应用落地期，我们正迈入 2025 年的深度整合期。
当前，AI 技术正经历从单模态向多模态、从工具向智能体、从云端向边缘的深刻变革。据业界专家判断，2025 年是 AI-First 应用迎来爆发之际，也是大模型行业面临商业化拷问之时。在这个关键时期，如何通过定制化开发充分释放大模型的潜力，如何构建高效的 AI 智能体系统，成为企业数字化转型的核心课题。
提示工程 (Prompt Engineering) 是最基础也是最具成本效益的大模型定制策略。它通过有策略地设计输入文本提示，引导模型产生符合预期的输出。一个完整的提示包含四个核心组件：指令、上下文、输入数据和输出指示符。
基础技术包括：
零次提示 (Zero-shot Prompting)： 直接向模型发出指令，不提供示例
一次提示 (One-shot Prompting)： 提供一个示例作为参考
少量提示 (Few-shot Prompting)： 提供多个示例引导模型
进阶技术：
思维链 (Chain of Thought, CoT)： 将复杂推理任务分解为逐步的思维过程
思维树 (Tree of Thought, ToT)： 考虑多条推理分支并自我评估选择
协同推理与行动 (ReAct)： 结合推理轨迹与行动空间，基于环境观察确定下一步行动
提示工程的优势在于实施简单、成本低廉，几乎不存在技术门槛，适用于快速原型验证和小规模应用场景。
解码策略通过控制模型推理过程中的参数，决定输出的随机性和多样性。主要包括：
核心参数：
温度 (Temperature)： 控制输出的随机性，温度越高生成越多样化
Top-K 采样： 从概率最高的 K 个 token 中选择
Top-P 采样： 从累积概率超过阈值 P 的最小 token 集合中选择
应用场景：
创意内容生成时提高温度值，增强想象力
技术文档生成时降低温度，确保准确性和专业性
对话系统中平衡温度和采样策略，实现自然流畅的交互
检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation) 是解决大模型 "记忆" 局限的关键技术。它通过构建外部知识库，在生成文本前先检索相关知识，大幅提升内容的准确性和专业性。
技术架构：
切块 (Chunking)： 将文档划分为独立的信息单元
创建嵌入 (Embedding)： 将文本块转换为向量表示
索引 (Indexing)： 存储文本块及其向量嵌入
相似性搜索： 计算查询与文本块的相似度，检索相关信息
应用价值：
在金融领域整合最新市场数据，提供准确的投资分析
在法律问答场景中整合最新法规，保证回答的权威性
在客服系统中快速调取产品信息，提升服务质量
Agent 是 2025 年 AI 领域最热门的技术之一，它赋予 AI 系统自主决策能力，能够根据目标制定计划、执行任务并评估结果。
核心特征：
目标导向： 基于目标展开自主思考和行动
工具使用： 灵活运用各种外部工具和 API
自主规划： 制定复杂任务计划并动态调整策略
记忆与反思： 记住过去经验并通过反思不断改进
