在大厂AI训练实战中，Prompt思维与Agent思维的本质差异正在重塑工作方式。本文深度拆 解如何将传统'文学创作式'提示词升级为'工程管理式'Agent架构，揭秘大厂内部构建'数字 员工集群'的实战方法论与避坑指南。 在大厂做 AI 训练这么久，我最大的体感是：Prompt 思维是"文学创作"，而 Agent 思维是"工程管理"。 思维跃迁：从"面试官"变成"老班长" 很多人写 Prompt 的心态像面试官：抛出一堆要求，然后双臂交叉，等模型给你一个完美的答案。如果 模型答得不好，就继续加限定词、加语气词，甚至威逼利诱。 但在 Agent 的世界里，你要做的是"SOP（标准作业程序）的制定者"。 大厂干货：在我们内部，好的 Agent 设计往往是"结构化"的。把一个复杂任务拆解成模型闭着眼都能做 对的微小步骤，这比写一个完美的 Prompt 有效得多。 如果你还停留在给 AI 写长达 500 字的华丽提示词，试图用"咒语"撞大运，那么你可能正在掉进"低水平 勤奋"的陷阱。 今天，我把这套从Prompt向Agent转型的思维模型拆开，聊聊大厂里那些不轻易外传的干货。 记住：指令只能解决单点问题，工作流才能解 ...