PromptEngineering

本文围绕 Latent Space 对 Shunyu Yao 的访谈，梳理 ReAct、Reflexion、Tree of Thoughts、memory、benchmark、ACI 和 agent UX 等主题，并总结 AI agent 工程落地中工具、环境、评估与接口设计的重要性。

本文用 hidden state 与 token 之间的带宽鸿沟，统一解释 Chain of Thought、prompt 长度、few-shot、性格漂移与幻觉等 LLM 工程现象。

本文把交叉熵、Perplexity、Temperature、条件熵、幻觉检测和 Prompt 约束串成一条主线，解释熵如何成为理解 LLM 训练、推理和产品设计的统一语言。文章也从 RAG 和工程治理视角说明了熵的实际价值。

一份面向 AI Application Engineer 的 Prompt Engineering 长文指南，覆盖基础原则、上下文设计、任务链、注入防御、Agent 提示设计与评估驱动开发。

理解什么是LLM Chain-of-Thought (CoT)，以及如何进行 prompt engineering触发 LLM的Chain-of-Thought (CoT)

提示词工程？也许没有你想的那么简单。

了解什么事 LLM的 Prompt注入，以及了解一些最近本的防御措施