在AI Agent（如LangGraph、AutoGPT等）的开发与使用中，你提到的“提示词是核心，LLM可灵活替换”的观点，整体完全正确，且精准抓住了AI Agent落地的关键逻辑！稍微补充纠正一点：LLM并非单纯的“输入输出工具”，而是AI Agent的“核心推理引擎”，但提示词（Prompt）正是驱动这个引擎按预期运转的“灵魂指令”——通过固定格式（如JSON）约束输出、明确任务边界、定义工具调用规则，最终让AI Agent实现自主规划与执行。而正因为不同LLM（GPT-4、Claude、文心一言等）都支持文本交互，优秀的提示词可以跨模型复用，这让提示词成为了比具体LLM选型更核心的“数字资产”。
本文将从“提示词在AI Agent中的核心角色”切入，再分享两类高实用价值的提示词（英语背单词、写文章/小红书），帮你真正把提示词用起来、用到位。
一、先理清：提示词在AI Agent中到底扮演什么角色？
以你提到的LangGraph为例，它本质是一个“AI Agent的工作流框架”，而LLM是框架中的“推理核心”，提示词则是连接框架与LLM的“桥梁”，具体承担3个不可替代的角色：
1. 任务拆解的“指挥官”：明确“做什么、拆成几步”
AI Agent的核心能力是“自主拆解复杂任务”，但LLM本身并不知道“如何拆解”，需要提示词给出明确的拆解规则。比如给LangGraph输入提示词：“你需要帮我完成‘策划一场产品推广活动’的任务，请按以下逻辑拆解：1. 明确目标人群；2. 确定推广渠道；3. 设计活动玩法；4. 制定预算方案；5. 规划执行时间表。请将拆解后的子任务以JSON格式输出，JSON包含‘task_id’‘task_name’‘task_desc’三个字段。” 此时LLM会严格按照提示词的规则，输出结构化的子任务列表，为后续执行铺路。
2. 工具调用的“连接器”：定义“何时调用、如何传参”
AI Agent的强大之处在于能调用外部工具（浏览器、数据库、API等），但“何时调用工具”“调用哪个工具”“给工具传什么参数”，都需要提示词来定义。比如提示词：“当你需要获取实时数据（如行业最新销量、今日热点新闻）时，必须调用浏览器工具；调用时需以JSON格式输出参数，包含‘tool_name’:‘browser’、‘query’:‘具体查询关键词’。如果不需要实时数据，则直接进行下一步推理。” 没有这样的提示词约束，LLM可能会凭自身过时知识作答，或调用错误工具，导致AI Agent失效。
3. 输出格式的“约束器”：确保“输出可控、可解析”
你重点提到的“用固定格式约束输出生成JSON”，正是提示词的核心价值之一。AI Agent的工作流需要结构化数据（JSON、XML等）来实现“步骤衔接”（比如上一步拆解的子任务JSON，要被下一步执行模块解析），而LLM的原生输出是自然语言，无法直接被程序解析。提示词通过明确格式要求（如“必须输出JSON，不允许添加任何多余解释”），让LLM的输出变得“可控、可机器读取”，这是AI Agent能自动化运转的基础。
总结来说：LLM是AI Agent的“硬件核心”，而提示词是“软件系统”——硬件可以替换（只要兼容软件），但软件（提示词）直接决定了硬件能发挥多大价值。这就是为什么提示词是核心资产。
二、高实用提示词推荐：从学习到创作，直接套用
下面分享两类高频场景的实用提示词，均经过优化，可直接对接主流LLM（GPT-3.5/4、Claude 3、文心一言等），复制即可使用。
第一类：英语背单词高效提示词（告别死记硬背，兼顾理解与应用）
核心逻辑：通过“词根词缀拆解+语境造句+同义替换+错题强化”的思路设计提示词，让背单词更高效、不易忘。
提示词1：词根词缀深度解析（适合中高频难词）
“请帮我解析单词【此处替换为具体单词，如：persevere】，内容包括：1. 音标；2. 核心词性与3个高频释义；3. 词根词缀拆解（说明词根、词缀的含义，及同类词根词缀单词举例2个）；4. 2个不同语境的实用例句（1个日常交流，1个学术/职场场景）；5. 易混淆单词对比（列出1-2个外形/含义相近的单词，说明区别）。”提示词2：语境化记忆与默写检测（适合巩固复习）
“我需要复习单词【此处替换为具体单词，如：ubiquitous】，请按以下步骤互动：1. 先给我1个包含该单词的英文句子（隐藏单词，用‘_’代替），并给出中文语境提示；2. 我尝试填写单词后，你判断对错；3. 若错误，你给出正确答案，并补充该单词的核心释义和1个简单例句；4. 若正确，你再给出1个更复杂的语境句子，强化记忆。现在开始，第一个句子的语境提示：描述‘智能手机在现代社会的普及程度’。”提示词3：主题式单词归纳（适合场景化积累）
“请帮我归纳‘职场商务沟通’主题下的10个高频单词，每个单词包含：1. 音标；2. 核心释义；3. 商务场景例句；4. 搭配短语（如：negotiate - 搭配 negotiate a deal）。最后再给我1段包含5个以上这些单词的商务对话示例，方便我串联记忆。”
第二类：写文章/小红书实用提示词（快速搭框架、抓风格）
核心逻辑：明确“目标受众+内容主题+结构要求+风格调性”，让LLM直接输出符合需求的内容框架或初稿，减少返工。
1. 写文章通用提示词（适用于议论文、说明文、工作总结等）
提示词（议论文）：“请帮我写一篇关于【主题，如：‘AI时代，人类需要培养哪些核心能力’】的议论文，要求：1. 目标受众：大学生；2. 字数：800-1000字；3. 结构：引言（提出问题）+ 3个分论点（每个分论点配1个案例）+ 结论（总结升华）；4. 风格：逻辑严谨、语言通俗，避免晦涩术语；5. 开头用1个热点案例（如近期AI替代职场岗位的新闻）引入。先给出文章框架，再写完整内容。”
提示词（工作总结）：“请帮我撰写一份【岗位，如：‘新媒体运营’】的月度工作总结，要求：1. 结构：工作完成情况（分3个核心任务，配数据）+ 存在的问题 + 下月计划；2. 语言风格：正式、简洁，突出数据和成果；3. 需预留可填充数据的空白（如：‘本月发布推文X篇，平均阅读量X，较上月增长X%’）；4. 问题部分需给出具体改进措施，而非泛泛而谈。”
2. 小红书文案提示词（抓准平台风格：口语化、有干货、带情绪）
提示词（干货分享类，如：“考研英语复习攻略”）：“请帮我写一篇小红书干货笔记，主题是【‘考研英语阅读满分技巧’】，要求：1. 目标受众：25考研人；2. 风格：亲切接地气，像学姐分享，多用emoji和口语化表达（如‘宝子们’‘亲测有效’）；3. 结构：吸引人的标题（含数字和痛点，如‘3个技巧，搞定考研阅读主旨题’）+ 开头引入（描述考研阅读的痛点）+ 3-4个核心技巧（每个技巧配具体例子，如‘技巧1：定位题干关键词’，举例说明如何定位）+ 结尾鼓励+话题标签（至少5个，如#考研英语 #25考研 #阅读技巧）；4. 字数：500字左右，段落简短，每段不超过3行。”
提示词（好物分享类，如：“平价护肤套装推荐”）：“请帮我写一篇小红书好物分享笔记，主题是【‘学生党平价护肤套装推荐（敏感肌适用）’】，要求：1. 风格：真实测评感，有细节描述，避免硬广；2. 结构：标题（含核心卖点，如‘敏感肌狂喜！这套平价护肤套装我用空2套’）+ 开头（说明自己的肤质和护肤需求）+ 套装成分简单解析（2-3个核心成分，说明功效）+ 使用感受（质地、吸收速度、肤感变化）+ 购买建议（适合人群、性价比、购买渠道）+ 话题标签；3. 多用感官描述（如‘质地像酸奶一样，推开秒吸收’），增加真实感。”
三、最后：如何打造属于自己的“核心提示词资产”？
结合你提到的“提示词可复用、LLM可替换”的特点，分享3个打造提示词资产的小技巧：
模块化设计：把提示词拆成“固定模板+变量部分”，比如小红书提示词的固定模板是“目标受众+风格+结构+字数”，变量部分是“主题、核心卖点”，后续只需替换变量，即可快速生成不同内容；
持续迭代优化：把每次使用后效果好的提示词整理归档，效果差的分析原因（比如是否没明确风格、结构太模糊），修改后重新测试，形成“版本迭代记录”；
跨模型适配：同一提示词在不同LLM上测试，记录适配情况（比如某些LLM对JSON格式的约束需要更严格的表述），针对性调整，确保提示词的“跨模型兼容性”。
总之，在AI Agent的生态中，提示词早已不是“简单的提问话术”，而是驱动系统运转的“核心指令集”，更是可复用、可迭代的核心资产。掌握提示词的设计逻辑，不仅能让你更好地使用AI工具，还能在AI时代拥有更强的“工具驾驭能力”。
（注：文档部分内容可能由 AI 生成）
