在人工智慧快速發展的今天，如何有效利用大型語言模型（LLMs）成為了一個普遍關注的話題。這是9月份的一篇論文，提出了LangGPT結構化提示框架和Minstrel多代理提示生成系統，為非AI專家使用LLMs提供了強大支援。
對於非人工智慧專家來說，構建高質量的提示以充分利用LLMs的能力仍然是一個巨大的挑戰。現有的提示工程研究主要集中在總結設計技巧和設計自動最佳化方法上，但這些方法往往缺乏系統性的設計，導致學習成本高昂，且不利於提示的迭代更新。
為了解決這些問題，論文的作者提出了LangGPT，一個結構化的提示設計框架，以及Minstrel，一個基於多代理協作的結構化提示生成工具。研究的主要目的包括：
- 提高提示的泛化能力和可重用性，降低提示設計的學習成本。
- 透過多代理協作自動生成高質量的結構化提示。
- 驗證結構化提示在指導LLMs執行任務時的優越性。
https://avoid.overfit.cn/post/8645e12d18e84e26a54d603d9ce38840