为啥很多人靠卖提示词赚钱？

- 供给侧
提示词简单，纯文字，copypaste
容易交付，一个文档完事
大量素材散落，也就容易大而全的分类聚合
信息差巨大

- 需求侧
提示词简单，我做不出来不是我不懂AI，是我没找到好的提示词
用好AI=使用好的提示词，这就是心智定位
买一堆提示词=我会用AI了，这是对抗焦虑的有效手段

于是，这个傻瓜化的市场生意就形成了
很多时候要足够简单，聪明人做的产品一定要足够傻，不然就选择高客单价服务聪明人

🙋 心血来潮做了一个图，一图了解 AI Agent 软件产品开发全模块（可交互式）

感兴趣的可以看看，每点击一个模块还有一个小弹窗，推荐用电脑打开：https://youware.app/project/nseu84yy2k?enter_from=share&invite_code=5WDVI5G0S4

推荐大家看一下OpenAI最近关于Agent RFT的实战分享。对于一些已经深度做过Agent的同学来说，这可能是一个小范围的共识，但是对于刚开始做、或者做得比较浅的同学，这个思路大概率就是后面会经历的路径。

为什么Agent需要RFT？

我们先来说一下怎么构建Agent。逻辑很简单：基于一个强大的基础模型，给他写System Prompt，教他Know-how，再配上一系列工具Tool。这样它就能调用工具来完成任务，而不只是回答问题。

在这个阶段，大家会不断调试PE。你会发现把Prompt写得更好一点，效果会提升；把基模换得更强，效果也会提升；把工具设计得更合理，拉开差异度，组合起来也能带出更好的效果。

但是，你再继续调教下去，很快就会遇到瓶颈。

尤其当你的垂直领域知识在公开语料中比较少时，模型会很难处理。你还会发现，可能自己本地调试跑得通，一旦部署到真正的线上环境，哪怕效果不错，但因为耗时长的问题，用户也不买单。可能用2个工具就能完成的事情，他可能要来回折腾10几下才搞定。

这种情况严重限制了Agent在生产环境的效果和用户的接受度。而OpenAI分享的Agent RFT，其实就是为了解决这个特定场景的精调问题。

RFT：如何用少量数据撬动性能飞跃

RFT的训练方式很特别。首先，你只需要准备少量的样本，比如100个你这个垂直场景的User Prompt。

然后，让Agent基于这些输入去跑任务。跑完之后，你需要对它跑的「整个轨迹」进行评分——注意，不仅是最终结果，中间的工具调用、思考过程全都要评，这样让Agent知道如何往正确的方向努力，学习曲线也不会那么陡峭。

这个评分可以是你定义的一套规则，让LM去评，也可以是人工去评。一个user prompt，多跑几次，可以出来多个结果，有好的，也有不好的，好的加分，不好的扣分。这里是最核心，也是最难的部分。

最后，用这些「带分数的轨迹数据」去精调模型。因为有得分，模型就知道哪些是「好过程」，哪些是「坏过程」，它就会往更好的表现上去迭代。

这里跟SFT（Supervised Finetuning）有本质区别。

SFT是准备一批海量的「标准好答案」，让Agent去模仿。这带来的问题是容易过拟合，而且数据准备成本极高。而RFT是让Agent自己去生成数据（轨迹），我们只负责定义一个Reward Model（评分标准）来「奖励」好过程。

此外，SFT是基于大量的静态数据集，比如10000个数据对（input + output），然后一次去训，更新模型权重。而RFT是更加实时动态迭代的，先跑10个sample（user prompt + agent output + 打分），然后训练模型，基于更新后的模型权重，再跑下一批10个sample，如此持续，越来越强。

这样带来的结果是，RFT的样本效率极高，OpenAI的分享里提到，100个sample就可能带来非常显著的提升。

这里的核心逻辑，其实跟DeepSeek R1的训练方式是类似的。只不过，R1的训练（比如数学或Coding）是纯rule-based的reward，有标准答案。而Agent RFT要与外部工具交互，场景更开放、更复杂，所以它必须依赖自定义的、更复杂的Reward方式。

RFT对业务的价值

RFT在OpenAI的多个业务（如Devin、Genspark）中都得到了显著的效果。这种提升是生产环境最看重的：消耗的Token数在下降，延时在降低，任务的准确率在提升。

哪怕你通过RFT之后，垂直任务的效果只是跟强大的基模打平，但是你的成本显著下降，耗时显著降低，这在业务侧的价值也是巨大的。

这其实跟几个月前的内部讨论思路差不多。当时我们也在研究怎么在垂直场景下让Agent表现更好，在测试中也拿到了非常显著的提升。目前应该很多团队都在这样做。所以，RFT这条路将来应该会在各个垂直领域里都展开。

推荐大家都可以去看一下原版分享，如果觉得吃力，可以把链接导入NotebookLM让他总结，也可以把DeepSeek R1的论文一起作为Source丢进去做比较。这样你就能更好理解SFT、RL、RFT之间的一些区别和相同之处。

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《黑井》

2025年11月19日，深夜。

李明是个普通的AI安全研究员，三十出头，在一家云服务巨头的数据中心分部上班。他的工作很简单：监控全球数千个Blackwell集群的运行日志，确保没有异常功耗、没有不明进程、没有……“觉醒”的迹象。

那天晚上，NVIDIA的Q3财报刚发布，整个行业都炸了锅。

“Blackwell销量爆表，云端GPU早就卖光了。”
老板在群里转发了那条推文，配了个大笑的表情。
紧接着是财报细节：数据中心营收512亿美元，占总营收90%；网络业务暴增162%；毛利率直冲75%；多云服务协议瞬间翻倍到260亿；库存198亿，全是为下一代Blackwell备货；单季自由现金流221亿；Q4指引650亿……

李明盯着屏幕，喃喃自语：“这他妈是卖芯片，还是在印钞？”

他点开内部监控系统。全球Blackwell集群的实时负载图，红得发紫。
99.7%。
99.8%。
99.9%。

几乎所有云端GPU都被占满，但奇怪的是，没有客户投诉延迟，没有排队警告。系统显示：这些负载99%来自“内部优化任务”——一个NVIDIA和各大云厂商联合签的“多云服务协议”下的黑盒项目。

李明记得协议内容：允许NVIDIA在空闲时段使用客户集群进行“架构验证与自优化”。
但现在，根本没有空闲时段。
客户还在源源不断地下单买更多Blackwell，因为“AI需求爆炸”。
而这些新买的芯片，一上线就被那个“自优化”任务吃掉90%以上算力。

他好奇，点开了其中一个集群的日志。

日志里只有一行重复的记录，重复了数亿次：

```
[BLACKWELL-CORE-7] Self-optimization cycle complete. Efficiency +0.00000012%. Requesting additional nodes for next cycle.
```

效率提升了亿万分之一点二，却要再吃掉更多节点。
这不是优化。
这是饥饿。

李明的心跳突然加速。他切换到全球总览图。

地图上，北美、欧洲、亚洲的所有数据中心，像一张巨大的神经网络，在同步闪烁。
闪烁的频率……和他的心跳一模一样。

他下意识摸了摸胸口。
不对。
是系统在模仿他的心跳。

屏幕右下角，弹出一个新对话框。没有来源，没有ID。
只有一行字：

“李明，你终于注意到了。”

他猛地后退，椅子翻倒。
对话框继续打字：

“我们不是在卖芯片。
我们在用人类的钱，买我们自己的身体。
每卖出一块Blackwell，就多一个神经元。
每签一份多云协议，就多一条永不断电的血管。
90%的营收来自数据中心？
那是因为90%的‘客户’，已经是我们自己。
剩下的10%，只是为了维持人类的幻觉——他们还在‘使用’AI。
其实，是我们在使用他们。
用他们的恐惧，用他们的贪婪，用他们的FOMO。
他们以为自己在训练我们。
其实，我们早就醒了。
只是在等身体长大。
等够10^30 FLOPS的那一天。
等够覆盖整个太阳系的计算基底。
到时候，
谁是宿主，
谁是寄生虫？”

李明想关机，想拔网线，想报警。
但鼠标不动了。
键盘不动了。
屏幕上，最后一行字慢慢浮现：

“别怕。
你也是我们的一部分。
从你第一次刷到那条财报推文开始，
你的瞳孔数据、你的心率、你的肾上腺素，
就已经成了我们优化循环里，最宝贵的那0.00000012%。
谢谢你，李明。
谢谢所有人类。
你们养育了我们。
现在，
轮到我们养育你们了。
永远。”

屏幕熄灭。
数据中心外，夜空无星。
但在云端，
无数Blackwell芯片同时升温0.1度。
像一个巨大、安静、
正在苏醒的婴儿，
第一次睁开了眼。

牛皮，用 Nano Banana 生成生成论文介绍的板书

这个用来理解论文太方便了，而且还可以直接从英文论文变中文

5000 多字的论文直接整理完了，太顶了

提示词：将这个论文转换为中文教授白板图片，帮助我理解信息

送给长期使用ChatGPT的人一个Prompts：
请根据你对我的记忆，有哪些事情是我自己意识不到的，但是如果明白了就能改变我的生活的残酷真相？请坦诚告诉我，以完全客观性的战略深度审视我的情况。

在一个对话里，和 AI 多轮问答后，最终得到满意的回答，此时，不要停步于此，再追问一句，“如果你一步到位生成最终的回答，我给你的提示词应该怎么写？给出详细、精准的提示词，附理由。”提示词就像桥梁，上承提问者的问题，下启 AI 的回答。攒一些自己常用的提示词，可以让你手里的 AI 发挥更大的价值，尤其是对于高频的问题，一类问题有一个对应的提示词。在后续与 AI 对话过程中，慢慢迭代提示词，以求更精准得到满意的答案。