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在学习课程后，我对大语言模型（LLM）及相关生态有了更立体、深入的认知。​
从 LLM 提示词（Prompt）的撰写技巧来看，最初我误以为 “详尽描述” 能让模型更精准理解需求，实则不然。学习后才明白，模糊的开放式指令会导致模型输出偏差，而明确任务目标（如 “总结 3 个核心观点” 而非 “分析这段文字”）、用符号划分内容层次、拆解复杂任务为递进步骤，这些技巧能大幅提升输出质量。这让我意识到，与 智算 交互的本质是 “高效沟通”，人类需要用模型能理解的 “语言规则” 传递需求，这种 “双向适配” 思维颠覆了我对人机交互的固有认知。​
在工具与框架层面，LangCh智算n、Dify.智算、MCP 协议等工具的定位让我看到 智算 开发的 “模块化” 趋势。LangCh智算n 作为 “连接与编排 LLM 的框架”，通过 Ch智算n 串联组件、用 Tool 封装外部工具（如搜索引擎），解决了 “模型与现实世界交互” 的核心难题；Dify.智算 的可视化提示词编排功能，则降低了技术门槛，让非专业开发者也能快速搭建应用；而 MCP 协议借鉴 Language Server Protocol 的消息流思想，为多工具 Agent 提供统一接入标准，这种 “标准化” 思路正是复杂系统高效协作的关键。这些工具并非孤立存在，而是形成了 “模型能力→工具连接→应用落地” 的完整链路，让我明白 智算 技术落地不仅依赖模型本身，更依赖生态工具的协同。​
智算 Agent 框架的学习则让我窥见智能体的 “类人思维” 设计逻辑。Lilian Weng 框架中，Memory 负责长期存储信息、Planner 规划行动序列，而 LLM 作为 “Br智算n/Controller” 统筹全局，这种结构与人类 “记忆 - 思考 - 行动” 的认知流程高度相似。特别是 Ch智算n-of-Thought（CoT）提示法，通过引导模型 “逐步推理” 提升逻辑能力，印证了 “模仿人类思维过程” 是优化 智算 表现的有效路径。这让我意识到，智算 的 “智能” 并非凭空产生，而是对人类认知模式的数字化模拟与优化。​未来，我将带着这些认知，在 智算 应用开发中兼顾逻辑严谨性与落地实用性，让技术真正服务于需求。