第一步：夯实基础 - 角色设计与提示工程的核心概念

在深入整合之前，务必确保对角色设计和提示工程这两个领域有扎实的基础理解。

1. 角色设计基础 (Character Design Fundamentals):

• 角色构建要素 (Elements of Character Design):
  • 背景故事 (Backstory): 角色的历史、出身、经历，塑造其价值观、动机和行为模式。 （例：出身贫寒的街头混混 vs. 名门望族的天才科学家）
  • 性格特征 (Personality Traits): 内外向、乐观悲观、冷静冲动等，构成角色的独特性格光谱。 (例如：MBTI，Big Five 人格模型 是很好的参考)
  • 目标与动机 (Goals and Motivations): 角色想要达成什么？是什么驱动他们行动？ (例如：复仇、探索真理、守护家园)
  • 技能与能力 (Skills and Abilities): 角色擅长什么？有哪些优势和弱点？(例如：精通黑客技术、擅长近身格斗、口才极佳)
  • 外形与风格 (Appearance and Style): 视觉呈现，包括外貌、穿着、姿态等，传递角色信息。(例如：粗犷的外表 vs. 精致的装扮)
• 角色弧光 (Character Arc): 角色在故事或交互中如何成长、变化，以及经历的挑战和转变。 （在动态智能体中，可以体现为随着经验积累和环境变化，角色性格和能力的演变）
• 角色类型 (Character Archetypes): 了解经典角色原型，例如英雄、导师、反派等，有助于快速构建和理解角色。 (例如：卡尔·荣格的心理原型)

学习资源:

• 书籍:
  • 《Understanding Comics: The Invisible Art》 - Scott McCloud (虽然是漫画，但角色设计的理论是通用的)
  • 《The Hero with a Thousand Faces》 - Joseph Campbell (经典角色原型理论)
  • 《Save the Cat! Writes a Novel》 - Jessica Brody (故事结构和角色塑造技巧)
• 在线课程:
  • Domestika, Schoolism, CG Spectrum 等平台上的角色设计课程

2. 提示工程基础 (Prompt Engineering Fundamentals):

• 提示的类型 (Types of Prompts):
  • 指令式提示 (Instruction Prompts): 直接指示模型做什么，例如 “写一篇关于…的文章”。
  • 问题式提示 (Question Prompts): 提问来 eliciting 信息，例如 “什么是…？”。
  • 情境式提示 (Context Prompts): 提供背景信息或示例，引导模型理解上下文，例如 “以下是一篇关于…的文章，请总结其要点”。
  • 角色扮演提示 (Role-Playing Prompts): 指示模型扮演特定角色，例如 “你是一个客服机器人，回答用户关于退货的问题”。
• 提示工程技巧 (Prompt Engineering Techniques):
  • 清晰明确 (Clarity and Specificity): 避免歧义，指令要具体。
  • 角色设定 (Role Definition): 明确模型扮演的角色，例如 “你是一位经验丰富的…专家”。
  • 上下文提供 (Context Provision): 提供必要的背景信息，例如 “基于以下文档…”。
  • 约束条件 (Constraints): 限定输出的格式、长度、风格等，例如 “用三句话总结…”, “使用幽默的语气”。
  • Few-shot Learning / In-context Learning: 提供少量示例，让模型学习期望的输出模式。
• 提示工程进阶技巧 (Advanced Prompt Engineering):
  • 思维链 (Chain-of-Thought, CoT): 引导模型逐步推理，提高复杂任务的准确性。
  • 检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG): 结合外部知识库，提高知识密集型任务的质量。
  • 提示模板 (Prompt Templates): 创建可复用的提示结构，提高效率和一致性。
  • Prompt Chaining / Multi-turn Conversation: 将多个提示串联起来，实现更复杂的交互和任务流程。

学习资源:

• 网站/文档:
  • OpenAI Cookbook - https://cookbook.openai/ (丰富的提示工程示例和代码)
  • Prompt Engineering Guide - https://www.promptingguide.ai/ (全面的提示工程指南)
  • Learn Prompting - https://learnprompting/ (深入浅出的提示工程教程)
• 研究论文 (可选，深入理解原理):