@muratcan: 这里的提示工程超级令人印象深刻！这是代理提示的一个很好的例子：

这个提示工程真的非常令人印象深刻！

一个绝佳的智能体提示示例：

他说得完全正确；AI 起到了放大器的作用，这就是为什么即使通才型角色越来越受欢迎，成为自己领域的专家仍然如此关键。

你应该自己编写提示的第一个版本，但之后，在为长期运行的智能体创建提示时，应该运行一个优化器。

对于这类任务，我不会使用像 GEPA 甚至 DSPy 这样的工具，因为由于需要“委员会式”的编排模式，你需要消耗大量的 token，但使用多个 xHigh 推理模型对提示进行人工迭代优化会是一个不错的解决方案。

是啊，不过要是 OpenAI 能分享更多关于这个提示的细节就好了。