背景 + 目标
先告诉它"我们是谁、在什么场景、要达成什么"。例："你是一个媒介策略师，正在帮某品牌做竞品分析。目标是了解竞品在小红书的打法。"
写作
Claude / ChatGPT / Kimi / DeepSeek
负责理解和推理。所有 Agent 底层都挂着一个大模型。
规划：把大任务拆成可执行的小步骤。执行：调用工具真正"动手"——搜网页、写文件、发 API 请求。
命令行 / MCP 协议 / Skill 技能包 / Function Calling / Memory 记忆系统。
类比：派实习生做调研——先想搜什么 → 动手搜 → 看结果 → 再想够不够 → 继续搜 → 够了就写报告。Agent 只是把这个循环自动化了。
定义 Agent 怎么工作（"Your Workspace"）：工作流程、可用工具清单、输出格式要求、高危操作确认机制、安全红线。这是 System Prompt 落地的文件——"岗位说明书"。
定义 Agent 是谁（"Who You Are"）：身份角色、性格、价值观、语气风格。比如"回答简洁，不用表情符号"、"语气直接真诚"。同一个模型，换一套 Soul MD 就变成完全不同的人。
短期记忆：当前对话上下文。长期记忆：存到向量数据库——你的偏好、历史项目、习惯。换个会话、换个账号，Agent 依然记得你。
Skills = 预设工作流（"做 PPT"技能包）。MCP = 工具的 USB 标准接口，一次适配所有 Agent 通用。MCP 本身跟 AI 模型无关，只管通信。
先告诉它"我们是谁、在什么场景、要达成什么"。例："你是一个媒介策略师，正在帮某品牌做竞品分析。目标是了解竞品在小红书的打法。"
明确"做什么、怎么输出、不能做什么"。例："从品牌定位、社媒打法、用户口碑三个维度对比。用表格输出，每项不超过 50 字。不要编造数据，不确定的标注'未找到'。"
给出参考和最终标准。例："参考这个格式：[贴一段示例]。最终报告应包含 3 家竞品 × 3 个维度的完整对比表，每条信息需标注来源。"
一句话：好提示词 = 给定背景和目标 + 说清任务和格式 + 约束边界 + 给出示例和验收标准。模糊的输入 = 随机的输出。
Agent 自己搜 → 浏览竞品帖子 → 提取关键信息（话题、KOL、互动量）→ 输出结构化对比报告。
01给定表格模板和品牌信息，Agent 自动生成多角度评论话术 → 你审核一遍 → 整理格式输出。
02Claude / ChatGPT / Kimi / DeepSeek
Claude / ChatGPT / Kimi / DeepSeek
Claude / ChatGPT / Kimi
ChatGPT（理解 + 生成）
即梦 / 可灵 / 海螺
豆包 / 元宝 / DeepSeek
装在自己电脑上的 Agent 应用。兼容多个模型 API（Claude / GPT / DeepSeek 都能用）。有持久记忆，能自动操作电脑，让多个 AI 协作完成一个项目。
ChatGPT 家族的 Agent 产品。有插件生态和 computer use 能力，能自动操作电脑。
编程能力最强。可通过配置切换使用其他模型。
低代码搭建 Agent 工作流，适合非开发者快速上手。