大家或许对 “元提示” 这个概念还不太熟悉，但其实你很可能已经在不知不觉中用过了。所谓 “元提示”，就是让大语言模型（LLM）为另一个 LLM 生成提示词。在这段视频中，AI 科普达人 New Machina 将为大家讲解，什么情况下需要用到元提示，如何正确使用，以及元提示能为智能体和 AI 系统带来哪些优势。

通常，我们会直接通过提示（Prompt）让 LLM 完成总结、写作、翻译等任务。但当智能体或 AI 系统需要根据不同用户的具体情况和实时参数进行调整时，通用提示就难以满足需求。这时候，“元提示” 就派上了用场。我们可以先让模型根据实际任务和用户背景，自动生成更合适的 “二级提示”，再由另一个模型根据这个二级提示完成具体操作。这种分工方式不仅让流程更加灵活，也提升了结果的个性化和准确性。

举个例子，假如有一个自动化报告生成系统，需要根据用户上传的科研文档，输出结构清晰、语言简明的摘要。如果要针对不同用户的背景调整摘要的重点，靠人工预先写好所有可能的提示组合几乎不可能。而通过元提示，模型可以先根据用户属性和文档内容，动态设计出最合适的提示，再由另一个模型据此生成摘要。这样一来，不仅实现了更高程度的自动化，也让输出内容更加贴合用户需求。

元提示的优势远不止于此。通过自动生成更精准、聚焦的二级提示，可以显著提升 LLM 最终输出的质量和一致性。同时，提示词的自动化大大减少了人工反复试错的成本，提高了整体效率。此外，通过不断引入反馈和迭代，模型还能持续优化提示，形成自我改进的闭环。正因如此，元提示在复杂的 AI 系统和智能体工作流中展现出极高的实用价值，也为大规模部署和扩展 LLM 提供了全新的思路。

“元提示” 应用举例

user_context = <传入的参数> # 例如：高中生

meta_prompt = 你是一名提示工程师。请根据以下任务描述，为大型语言模型编写一个理想的提示，用以将输入的文献用简单的语言进行总结。

任务：请为（user_context）总结一篇科学研究文章。要求内容准确，但易于理解。避免使用专业术语，并突出文章的主要发现。

只输出提示，不输出其他内容。

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