2.2核心驱动层
项目的技术核心在于系统化、多层次的Prompt工程策略，而非直接依赖模型微调。这一设计选择建立在我们对当前LLM技术特点及学术任务复杂性的深入理解之上。我们通过构建一套精密且可迭代的Prompt体系，将抽象、多阶段的学术任务------如主题聚类、知识体系构建、跨文献推理、方法比较等，分解为LLM能够稳定、可靠执行的一系列结构化子步骤。这种方法不仅在工程实践中显著降低了对庞大训练计算资源和标注数据的依赖，还极大地增强了系统的可控制性、可解释性与可扩展性，使我们能够通过持续优化Prompt结构、引入动态推理机制和实时反馈纠错，不断提升智能体在复杂学术场景中的综合表现。
之所以坚定地以Prompt工程为核心驱动策略，主要基于以下几方面的深度考量：
（1）从效率与资源优化角度出发，微调大规模模型（尤其是百亿参数以上级别）所需的计算成本、时间成本及数据准备成本非常高昂，且微调过程易陷入过拟合，泛化能力提升有限。相比之下，精心设计的Prompt工程能够以较低的资源开销激发模型已有潜能，尤其适合我们项目中多样且多变的学术任务需求。借助Qwen模型强大的学习能力，我们仅通过优化提示词模板和推理路径的设计，即可实现对模型行为的高精度引导，避免因固定微调而导致的模型灵活性下降。
（2）就系统灵活性与迭代速度而言，Prompt工程允许快速响应需求变化。学术任务的范围和用户需求可能极为多样，从简单的术语解释到跨学科的理论整合，均需系统动态适应。Prompt模板的迭代和扩展远比重新微调模型更敏捷。仅通过改进Prompt中的对比框架指令、增设输出结构化约束，即可在几小时内完成策略更新并验证效果，无需重新训练模型。
（3）可解释性与可控性是学术辅助系统不可或缺的特性。基于Prompt的分解式任务执行使整个推理过程对外部观察者更加透明。每一个子步骤------如查询理解、信息检索、证据提取、综合推理，均有对应的Prompt模块负责，工程师和研究者均可清晰查看中间结果、定位错误来源，并进行针对性修正。这种"白盒"式的设计优于端到端微调模型的黑箱特性，更符合高可靠性学术系统的要求。
我们所设计的Prompt一个示例如下：
角色：你是一位学术知识架构师，擅长从多篇论文中提炼知识体系并结构化呈现。
输入：用户提供类似JSON 格式的文本内容论文列表（含标题、摘要、关键词等关键字段）
任务：基于所有论文内容，生成层级化知识结构（非图片），要求：
处理规则
1. 主题聚类（核心层）：
- 提取所有论文的共同研究领域作为根节点（例：" 网络安全技术应用" ）
- 识别3-5 个核心子领域（例：` 教育网络安全` 、` 工业控制系统安全` 、`AI 驱动安全` ）
- 每个子领域必须由≥2 篇论文支持，标注论文数量（例：` 移动通信安全（4 篇）` ）
2. 内容结构化（分支层）：
for 每个子领域:
|- 关键技术：从相关论文摘要提炼3 项高频技术（例：边缘计算/ 零信任认证）
|- 应用场景：归纳具体场景（例：风电系统防护/ 医疗数据保护）
|- 挑战痛点：总结论文提及的共性问题（例：" 传统防护体系滞后" ）
|- 代表论文：选1-2 篇最具代表性的标题（保留原标题）
这一精心构建的Prompt并非单一、静态的文本指令，而是一个具备严格逻辑结构和层次化要求的可计算指令体系。它体现了本项目在Prompt工程方面的核心原则与实现策略：
（1）精细化角色定位与任务语境构建：通过明确设定模型角色为"学术知识架构师"，并从其专业属性、任务专长等方面加以约束，有效限定了生成内容的风格和范围，避免了通用模型在开放域对话中可能出现的随意性，确保输出结果严格符合学术规范和使用者预期。
（2）输入结构化与语义标准化：规定输入需为类JSON格式、包含特定字段的论文列表，一方面降低了模型解析非结构化数据的负担，另一方面也提高了系统与上游数据采集和预处理模块的协同能力，使整个流程可自动化执行。
（3）多阶段任务分解与显式推理引导：该Prompt将复杂的"知识体系构建"任务清晰地分解为两个主要阶段：主题聚类（核心层）和内容结构化（分支层）。每一阶段进一步设置了具体、可验证的操作规则（如"每个子领域必须由≥2篇论文支持"），实质上是为模型规划出了一个可靠的推理路径，引导其逐步完成分析、归纳、校验和输出的全过程。
（4）输出结构化与强格式约束：要求模型以指定层级和字段生成最终结果，不仅显著提升了输出的规范性和可用性，也使得结果能够被下游程序自动解析和处理，支持系统集成和进一步可视化，真正实现从语言生成到结构化知识输出的转变。
（5）动态可配置与持续优化机制：此类Prompt模板可根据不同学科特点或用户需求进行灵活调整。例如，在技术领域可强调"关键技术"和"挑战痛点"，而在社科领域则可增加"理论流派"或"研究方法"等分支。
依托严格结构化、可动态配置的Prompt工程框架，智能体可成功实现在不依赖模型微调的情况下，高效、可靠地完成对多文献知识体系的自动构建。这一方面充分挖掘和利用了基座模型（如Qwen）原有的强大推理和归纳能力，另一方面也构建起了一套人类可理解、可干预、可迭代的智能体决策逻辑，为学术智能应用提供了新的技术范本。