西南财经大学发布的《2025 年大模型应用：从提示工程到 AI 智能体》报告，详尽阐述了大模型应用领域的丰富知识与技术要点。报告起始，介绍了该校开设的 “大模型应用” 课程，该课程全面且系统地为学生传授大模型相关知识。大模型以其超大参数量、出色的多任务处理能力以及基于 Transformer 架构等特性，在自然语言处理、计算机视觉等多个领域有着极为广泛的应用，然而其在应用过程中也面临着资源消耗过大、数据隐私保护等诸多挑战。当下，像 DeepSeek、ChatGPT 等常见大模型，均有着各自独特的技术优势与特点。
报告深入探讨了大模型应用的核心技术，提示工程作为关键一环，通过精心优化提示词，能有效提升模型的输出质量，这其中涵盖了任务分解、角色设定、上下文关联等多个关键要素，并且有着多样化的优化策略可供采用。而 AI 智能体则是在提示工程的基础上发展而来，具备着自主决策、工具调用等强大特性，从单智能体到多智能体，单智能体有着规划、记忆等能力，多智能体则可通过彼此间的协作来完成更为复杂的任务。
在大模型的实际应用场景方面，报告同样进行了细致的分析。大模型在辅助检索、办公、创作等诸多领域都发挥着显著的作用，它能够提供实时且准确的信息检索，涵盖 Word、PDF 等多种办公场景的辅助办公功能，以及可生成图片、视频和音乐的辅助创作功能。此外，检索增强技术（RAG）巧妙地结合了传统检索与大模型的能力，分为非结构化和结构化检索增强两类，有力地提升了信息回复的准确性。报告还提及了大模型的认知框架，包括情景学习、思维链等多种方式，这些方式有助于模型更好地理解和处理各类任务。同时，大模型还能够调用外部工具，从而突破自身的局限，在实际使用时，需要根据具体需求选择合适的工具并严格遵循相应的使用流程。而在 AI 智能体的开发与行业应用案例方面，像女娲智能体平台这类的开发平台，为开发者提供了全方位的一站式服务。在法律、金融、教育、医疗等各个行业，大模型和智能体都有着广泛的应用，例如法律咨询智能体、征信报告生成器智能体等，它们能够有效解决行业面临的痛点问题，极大地提升了服务的效率与质量。
