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AI原生应用开发提示工程原理与实战
随着人工智能技术的飞速发展，AI原生应用开发已成为推动数字化转型的关键力量。AI原生应用不仅仅是传统应用的升级，而是从设计之初就深度整合了人工智能技术，以实现更智能、更高效的用户体验。 提示工程（Prompt Engineering）作为AI原生应用开发中的一个重要环节，通过优化与AI模型的交互方式，能够显著提升应用的性能和用户体验。 关于《AI原生应用开发提示工程原理与实战》 接下来给大家推荐一本关于AI原生应用开发的书籍，这是一本关于如何通过提示工程优化AI应用的干货图书，一经上市就登上了京东“计算机与互联网”图书排行榜前列。 ，从而找到对大语言模型的输出有决定性影响的关键因子，推动AI原生应用的落 《AI原生应用开发提示工程原理与实战》内容提要 本书结合AI原生应用落地的大量实践，系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战应用 最后，希望本文提供的提示工程原理和实战案例能够帮助大家在AI原生应用开发中取得更好的成果，尤其是如果大家想要深入学习提示词工程的原理和实战可以入手《AI原生应用开发提示工程原理与实战》这本书，个人觉得这本书真心不错
81710编辑于 2025-01-21 AI原生开发范式
AI原生开发范式的核心概念 AI原生开发范式（AI-Native Development）指以AI为核心构建应用程序的设计方法，其特点包括数据驱动、模型即服务（MaaS）、自动化工作流和持续学习。 与传统开发相比，AI原生应用将机器学习模型作为基础组件，而非附加功能。 典型行业案例分析 金融领域-智能风控系统 某银行采用AI原生架构重构信贷审批流程，实现实时风险评估。 医疗领域-影像辅助诊断 一家医疗科技公司开发AI原生影像分析平台，整合多种医学影像模型（CT、MRI）。 model.predict_one(x) metric.update(y, y_pred) model.learn_one(x, y) print(f"Accuracy: {metric.get():.2f 原生系统需监控多维指标： 模型指标：AUC-ROC、F1 Score、推理延迟 系统指标：QPS、错误率、资源利用率 业务指标：转化率、用户留存、ROI 监控看板应包含实时数据和历史趋势对比，设置自动告警阈值
23910编辑于 2026-01-20- 来自专栏山行AI
热门开源的AI原生应用开发利器——TaskingAI
前言 在人工智能盛起的当下，AI正以非常迅猛的速度重塑着很多行业。可以预见的是2024将是AI原生应用开发元年，将会涌现出数不清的AI原生应用来重塑我们的工作和生活的方方面面。 而在AI原生应用里面将会以AI Agent即AI智能体为主要代表，将会有很多个像crewAI—用于编排角色扮演的AI agent（超级智能体）一样的Agent出现在我们的面前。 今天要重点介绍的便是一款AI原生应用开发工具—TaskingAI。 TaskingAI TaskingAI 的协调设计确保了 AI 应用开发中的高效、智能和用户友好体验。 主要特点： 1.全能 LLM 平台：使用统一的 API 访问数百种 AI 模型。2.直观的 UI 控制台：简化项目管理并允许在控制台内进行工作流测试。 /self_hosting/overview [2] Documentation: https://docs.tasking.ai/ [3] API Reference: https://docs.tasking.ai
2K11编辑于 2024-02-06 - 来自专栏Go语言学习专栏
2 - AI 应用开发 - AI 超级智能体项目教程
三、AI 应用需求分析 我们知道，AI 时代下，开发应用的门槛变得越来越低了，导致市面上出现了各种具有创意的小产品。 比如我们来开发一个 AI 训练营面试助手应用，帮助用户解决面试当中遇到不会回答的问题，根据知识库进行模拟面试 2、怎么细化需求？ 在正式开发前，建议先通过 AI 大模型应用平台对提示词进行测试和调优，观察效果： 2、多轮对话实现 要实现具有 “记忆力” 的 AI 应用，让 AI 能够记住用户之前的对话内容并保持上下文连贯性，我们可以使用 了解了 Spring AI 多轮对话的实现机制后，下面我们进入 AI 应用的开发。 五、多轮对话 AI 应用开发 在后端项目根包下新建 app 包，存放 AI 应用，新建 interviewApp.java。
40210编辑于 2026-03-17 - 来自专栏人工智能
元宇宙基建：开发者如何搭上AI原生应用快车
元宇宙的下一站：AI原生应用时代已来技术驱动下的元宇宙演进 元宇宙从概念走向落地，核心依赖两大技术支柱：基础建设层：分布式算力网络、实时渲染引擎、区块链协议智能交互层：AI驱动的数字人、动态环境建模 AI原生应用的三大价值锚点开发效率跃迁：代码生成工具将重复性工作压缩80%通过Prompt工程快速验证场景逻辑# 示例：用AI生成元宇宙场景配置 def generate_scene(prompt) （模型训练/部署）Omniverse Kit（物理仿真集成）WASM+WebGPU（跨平台渲染方案） 破局关键：AI原生开发栈的架构设计范式混合云智能算力调度方案 元宇宙场景的实时渲染与AI推理需动态调配三类资源 [自动生成优化建议报告] 典型应用场景：快速搭建电商元宇宙展厅（3D空间生成耗时<2小时）动态规则配置器实现活动页面AB测试腾讯云AI代码生成API调优指南Prompt工程黄金法则：四要素结构：[对象 原生应用专家（ANA）实验平台：开放10万核GPU算力池预装主流引擎的在线IDE协作网络：开发者贡献度激励机制（贡献代码换算云资源积分）跨领域技术圆桌会议（每月元宇宙主题黑客松） 特别警示 元宇宙开发需警惕三大认知陷阱
55310编辑于 2025-04-07 - 来自专栏个人路线
跨平台开发鸿蒙原生应用
跨平台开发鸿蒙原生应用 uniapp for HarmonyOS uni-app uni-app 是一个使用 Vue.js[1] 开发所有前端应用的框架，开发者编写一套代码，可发布到 HarmonyOS Flutter 也可以与平台原生代码进行混合开发。在全世界，Flutter 正在被越来越多的开发者和组织使用，并且 Flutter 是完全免费、开源的。 for OpenHarmony React Native 介绍 React Native 是一个基于 JavaScript 和 React 框架的开源框架，用于构建原生移动应用程序。 原生性能：React Native 应用程序的业务逻辑是使用 JavaScript 编写的，但它可以调用原生平台提供的 API 和使用原生 UI 组件。 这使得 React Native 应用程序可以实现接近原生应用的性能和用户体验，包括流畅的滚动、快速的响应时间。
1.5K10编辑于 2024-11-12 - 来自专栏软件安装
AI应用开发
AI应用开发是将人工智能技术与实际业务场景结合，构建具有智能决策、自动学习或感知能力的应用系统。 它融合了传统软件开发与机器学习、深度学习等AI技术，以下是其核心要素和流程： 一、AI应用的核心技术栈 基础框架 机器学习：Scikit-learn、XGBoost、LightGBM 深度学习：TensorFlow 、TensorRT、TorchServe 工作流管理：MLflow、Airflow 云服务集成：AWS SageMaker、Google AI Platform、Azure ML 二、AI应用开发的典型流程 ）： 四、AI应用开发的挑战 数据质量：模型性能高度依赖数据的准确性和代表性 计算资源：深度学习模型训练需要大量GPU算力 伦理与合规：需规避偏见、保护用户隐私（如GDPR合规） 可解释性：部分场景（如医疗 、金融）需要模型决策可解释 五、常见AI应用场景 智能客服（NLP对话系统） 图像识别（安防监控、质检） 推荐系统（电商、内容平台） 预测分析（金融风控、需求预测） AI应用开发的核心是"以问题为导向"
51410编辑于 2025-11-12 - 来自专栏林德熙的博客
dotnet 使用 Avalonia 开发 UOS 原生应用
作为 dotnet 开发者，可以通过很多不同方向的技术为 UOS 系统生态贡献应用，如 Xamarin 和 GTK# 或 wine 和 win32 应用，或 mono 和 WinForms 应用等。 本文将安利大家使用 Avalonia 框架开发 UOS 上的原生应用 什么是 Abalonia 简单说法就是原 WPF 的开发者没事干写的一套全平台框架，这个框架将 UI 布局和 UI 渲染抽离，通过在不同的平台注入平台原生的渲染框架做到了全平台 接下来将通过 dotnet core 全平台的特性，加上 Avalionia 和平台无关的布局和交互计算框架，配合具体平台渲染和交互，就可以做到在 UOS 上开发原生的应用 我有一个 Windows 的设备 ，在 Windows 上开发的效率比较高，本文的代码编写和构建都将会在 Windows 上进行。 在成功跑起来之后，再请小伙伴修改界面，写出还玩的应用。
1.8K10发布于 2020-04-08 - 来自专栏大魏分享（微信公众号：david-share）
Spring的数据访问：Spring Data和JPA | 云原生应用开发系列2
单击“浏览”并导航到〜/ appmod_foundations_training / spring / lab2。 导入后，请验证您是否看到product-catalog-lab2项目： ? 用于测试的Bootstrap JPA和H2数据库 打开Maven pom.xml文件。 ? 打开src / main / resources / application.properties文件。 将以下条目添加到此文件，这是应用连接数数据路的参数配置： ? 创建单元测试 在本节中，您将为ProductCatalogService创建单元测试。 访问应用： ?
99120发布于 2018-12-24 - 来自专栏我爱计算机视觉
AI原生应用开发：每天跟AI对话半小时，整个人生都开阔了！
一个优秀的产品经理，可以靠着提示词，就能让AI大模型“开发”出新APP的雏形。 程序员工作不保？！ 不是的，只是 优秀的程序员必须要成为优秀的提示词工程师 ！ 另一方面，AI大模型使得 写程序不再是科班出身的计算机学生的专利了 ！ 曾看过一个评论“AI大模型使公司里NLP工程师原地失业”，它可以赋能应用得到比研究NLP的学者能做出来的更好的分词、命名实体识别、翻译效果，甚至 对文本的处理能力超出很多NLP中定义的任务 。 语法纠正 文档结构化 跨语言提问、总结 不仅NLP，AI大模型的多模态能力，把强大的多模态理解、生成能力赋予了每一个开发者， 读懂、生成、数据结构化等等将成为强大的基础服务 。 未来的应用将不再只是业务逻辑的简单服务，而是 业务逻辑+强大的AI大模型赋能的AI原生应用 。 背靠AI大模型，已经出现了一些极其需要专业知识的应用，比如机器人律师：DoNotPay。
24230编辑于 2023-08-31 - 来自专栏个人的专栏
原生应用与混合应用的开发与发布流程
1、原生应用在 Android、iOS 等移动平台上利用提供的开发语言、开发类库、开发工具进行 App 软件开发。 2、混合应用主要以 JS+Native 两者相互调用为主，从开发层面实现“一次开发，多处运行”的机制，成为真正适合跨平台的开发。 在开发一款 App 产品的时候，为了提高效率、节省成本而利用原生与H5的开发技术的混合应用，更通俗的讲由“HTML5云网站+ APP 应用客户端”构成的 App 是混合开发。 原生应用与混合应用的开发发布1、原生应用我们都知道传统原生 APP ，整个开发成本非常高、发布周期也比较长。 2、混合应用但是近几年，做混合应用的越来越多，因为大部分开发者还是看中 Hybrid APP 热更新的能力，我们再看混合应用的发布流程。
41630编辑于 2023-07-31 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
使用C# 构建AI原生Agent应用
二、 构建AI原生Agent应用平台 2.1 C# 在AI原生Agent中的应用 C# 作为一种面向对象的编程语言，在AI原生Agent应用架构中发挥着重要作用。 可扩展性与维护性：C# 的模块化设计和面向对象编程范式使得AI原生Agent具有良好的可扩展性和维护性。开发者可以根据需求添加新的功能模块或修改现有模块，而不会对系统的其他部分造成太大影响。 C# 在AI原生Agent应用架构中发挥着举足轻重的作用。 k8s与Dapr的集成在AI原生Agent应用平台中发挥着举足轻重的作用。它们共同为构建一个高效、稳定、可扩展的AI原生Agent应用环境提供了强大的技术支持。 通过充分利用这些技术的优势，我们可以更好地满足AI原生Agent应用的复杂需求，推动AI技术的广泛应用和发展。
53420编辑于 2025-02-25 - 来自专栏个人的专栏
原生应用与混合应用的开发与发布流程
1、原生应用 在 Android、iOS 等移动平台上利用提供的开发语言、开发类库、开发工具进行 App 软件开发。 2、混合应用 主要以 JS+Native 两者相互调用为主，从开发层面实现“一次开发，多处运行”的机制，成为真正适合跨平台的开发。 在开发一款 App 产品的时候，为了提高效率、节省成本而利用原生与H5的开发技术的混合应用，更通俗的讲由“HTML5云网站+ APP 应用客户端”构成的 App 是混合开发。 原生应用与混合应用的开发发布 1、原生应用 我们都知道传统原生 APP ，整个开发成本非常高、发布周期也比较长。 2、混合应用 但是近几年，做混合应用的越来越多，因为大部分开发者还是看中 Hybrid APP 热更新的能力，我们再看混合应用的发布流程。
41210编辑于 2023-07-31 - 来自专栏京东技术
使用Taro开发鸿蒙原生应用——快速上手，鸿蒙应用开发指南
导读 本指南为开发者提供了使用 Taro 框架开发鸿蒙原生应用的快速入门方法。Taro，作为一个多端统一开发框架，让开发者能够使用一套代码同时适配多个平台，包括鸿蒙系统。 从基本的项目设置到复杂的应用逻辑开发，本文将一步步引导开发者了解 Taro 在鸿蒙应用开发中的实际应用，快速掌握跨平台开发的技巧。 最近，Taro 发布了 v4.0.0-beta.x 版本，支持使用 Taro 快速开发鸿蒙原生应用，也可将现有的小程序转换为鸿蒙原生应用。 本文将正式为开发者提供一份完整的鸿蒙应用开发指南，帮助大家使用 Taro 开发自己的第一个鸿蒙应用。 步骤 1：安装、配置 DevEco Studio 1.登录 HarmonysOS 应用开发门户，点击右上角注册按钮，注册开发者帐号； 2.进入 HUAWEI DevEco Studio 套件货架中心，申请白名单
1.2K10编辑于 2024-02-26 - 来自专栏张善友的专栏
使用C# 构建AI原生Agent应用
二、 构建AI原生Agent应用平台 2.1 C# 在AI原生Agent中的应用 C# 作为一种面向对象的编程语言，在AI原生Agent应用架构中发挥着重要作用。 可扩展性与维护性：C# 的模块化设计和面向对象编程范式使得AI原生Agent具有良好的可扩展性和维护性。开发者可以根据需求添加新的功能模块或修改现有模块，而不会对系统的其他部分造成太大影响。 C# 在AI原生Agent应用架构中发挥着举足轻重的作用。 k8s与Dapr的集成在AI原生Agent应用平台中发挥着举足轻重的作用。它们共同为构建一个高效、稳定、可扩展的AI原生Agent应用环境提供了强大的技术支持。 通过充分利用这些技术的优势，我们可以更好地满足AI原生Agent应用的复杂需求，推动AI技术的广泛应用和发展。
1.3K10编辑于 2024-12-24 - 来自专栏C++核心准则原文翻译
自学鸿蒙应用开发（44）- 秒表应用开发（2）
经过几天的开发，秒表应用终于初具规模了，先看执行效果： 指针式秒表组件 下面是自定义指针式模拟秒表组件的实现代码。具体内容参见注释。 for(int i = 1; i <= count; i++){ drawScaleText(canvas, paint, center, radius, Math.PI * 2 初始化 private void Initialize(AttrSet attrSet){ addDrawTask(this); } } 在布局中布置指针式秒表组件 在本应用的布局中 这样一方面可以使读者了解真实的软件开发工作中每个设计模式的运用场景和想要解决的问题；另一方面通过对这些问题的解决过程进行说明，让读者明白在编写代码时如何判断使用设计模式的利弊，并合理运用设计模式。 对设计模式感兴趣而且希望随学随用的读者通过本书可以快速跨越从理解到运用的门槛；希望学习Python GUI 编程的读者可以将本书中的示例作为设计和开发的参考；使用Python 语言进行图像分析、数据处理工作的读者可以直接以本书中的示例为基础
1.1K60发布于 2021-06-09 - 来自专栏深度学习与python
AI 大模型爆发，如何 2 周上手 AI 应用开发？| 极客时间
这也使我深深意识到，今后 AI 应用不仅仅是算法工程师和机器学习研究人员的专利了，而是变成了每个工程师都可以快速学习并参与开发的领域。 为什么人人都应该学习 如何开发新一代 AI 应用？ 前段时间，我就在 GitHub 上看到不少开发者只花了 1-2 天时间就做出来了图书翻译、人工智能语音对话等应用，甚至刚上线就已经开始赚钱了。 能够预料的，AI 时代巨头做大模型，而普通程序员在应用方面的机会无限，而且在未来几年 AI 领域的应用开发也将会是就业市场中最火热的岗位。 说了这么多，到底该如何快速跟上时代节奏，掌握新一代的 AI 应用开发技术呢？我从去年 12 月份就开始筹备《AI 大模型之美》，希望能够把新一代的 AI 应用开发的方法和机会介绍给你。 而且所有的这些代码，基本都可以通过在线的 Notebook 的方式运行，不需要你在自己的电脑上搭建开发环境。即使你是一个产品经理或者业务方，你也可以自己动手体验到新一代的 AI 应用。 2.
2.5K20编辑于 2023-04-21 - 来自专栏MoeLove
云原生应用开发新体验：Kui
云原生（Cloud Native）应用是伴随着 Kubernetes 应用范围的扩大，基于云模型而提出的一种概念。 本文来介绍一个云原生应用开发的工具 Kui, 这是一款由 IBM 开源的工具，使用 Electron 提供 GUI 能力。 2/2 Running 0 153m weave-net-tt82h 2/2 Running 0 153m 但如果我们给它传递了 --ui 的参数，则它会打开一个新的窗口，并将内容展示出来。 开发部署 你可以使用 内置编辑器 或者任意你喜欢的编辑器编辑你的配置文件，比如我们想要部署一个 Redis 在 Kubernetes 集群中。
1.7K20发布于 2019-05-29 如何构建AI原生应用？从大模型到知识中台，从数据到规则逻辑。AI原生=模型原生+知识原生+价值原生
架构层面 AI优先设计：架构围绕AI模型的训练、推理和持续学习来设计 数据驱动核心：数据流和AI模型是系统的中枢，而非辅助组件 动态适应性：系统能够根据AI模型的输出自动调整行为和决策 2. 所以你拿着我这个问题你可能就会思考，我现在基于AI大模型的能力，基于我已有的数据，我去开发了上层很多AI Agent智能体应用，这些AI智能体的应用是不是一个AI原生应用呢？ 所以在这里再做一个说明： 当前业界有另外一个说法，就是AI原生应用就是基于AI大模型能力开发的应用，即AI原生应用的特征是其区别于传统应用的核心。AI原生应用是基于大模型开发的。 注意这个说法只解决了AI原生应用的大模型原生问题，并没有解决知识原生的问题。如果按这个说法所有的AI智能体应用都是AI原生应用，但是我的理解，AI原生应用的核心重点应该是在知识原生上面。 AI原生代表了软件开发的新范式，它改变了我们思考和构建应用的方式，让智能成为软件的基因而非附加功能。 今天的分享就到这里，希望对大家有所启发。
66820编辑于 2025-11-17- 来自专栏架构之美
基于 Go 语言开发 Serverless 云原生应用
本次分享分为四部分： 第一，云计算最根本的驱动力是什么； 第二，云原生应用是什么； 第三，Knative 给应用的云原生化开发带来了什么价值； 第四，Demo展示。 - 云原生原理 - 说完云原生这个理念，咱们来看看云原生应用。看看在云原生的这个大背景下，如何看待传统的应用架构。 ? 那么咱们就来看一下在云原生架构下，这些核心链路的要素都处于什么位置。然后剖析一下云原生应用的基本范式。 ? 先来看看最右边的中间件这一块，这里面有数据库、Redis 以及消息中间件组件。 • 弹性； • 缩容到零； • 突发流量； • 灰度发布； • 如何实现灰度发布； • 灰度发布和弹性的关系； • 流量管理； • 灰度发布的时候如何在 v1 和 v2 之间动态调整流量比例； • 流量管理和弹性是怎样一个关系 2、CloudEvent 标准 Eventing 接入外部事件以后会转换成 CloudEvent 格式，事件在内部的流转都是通过 CloudEvent 事件标准完成的。
4K10发布于 2021-02-12
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