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来 源 ：Deephub Imba 本文 约3000字 ，建议阅读 5分钟 本 文提出了LangGPT结构化提示框架和Minstrel多代理提示生成系统，为非AI专家使用LLMs提供了强大支持。 在人工智能快速发展的今天，如何有效利用大型语言模型（LLMs）成为了一个普遍关注的话题。这是9月份的一篇论文，提出了LangGPT结构化提示框架和Minstrel多代理提示生成系统，为非AI专家使用LLMs提供了强大支持。 对于非人工智能专家来说，构建高质量的提示以充分利用LLMs的能力仍然是一个巨大的挑战。现有的提示工程研究主要集中在总结设计技巧和设计自动优化方法上，但这些方法往往缺乏系统性的设计，导致学习成本高昂，且不利于提示的迭代更新。 为了解决这些问题，论文的作者提出了LangGPT，一个结构化的提示设计框架，以及Minstrel，一个基于多代理协作的结构化提示生成工具。研究的主要
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