大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。这里提供最前沿的Ai技术和互联网信息。



 
AI Agent的核心基础能力：少样本学习和思维链（CoT）
 

一句话：给大模型看 2-5 个 "问题 + 正确答案" 的例子，它就能学会做同类任务。

对比：

• 零样本 (Zero-Shot)：不给任何例子，直接让 AI 做 → 效果最差，容易出错
• 少样本 (Few-Shot)：给 2-5 个例子 → 效果提升 50% 以上
• 微调 (Fine-Tuning)：用大量数据训练模型 → 效果最好，但成本高

大模型在预训练阶段已经见过了海量的文本，它已经学会了 "模仿"。你给它几个例子，它就能模仿例子的格式和逻辑，解决新的问题。

plaintext

 请帮我做情感分类： 例子1：今天天气真好 → 正面 例子2：这个电影太烂了 → 负面 例子3：我今天很开心 → 正面 问题：这家餐厅的菜很难吃 → ? 

AI 会自动模仿例子，输出 "负面"。

大模型的本质是逐字预测下一个词。如果你直接让它出答案：

 问题：3个苹果5块钱，12个苹果多少钱？ AI：20块 ✅

简单题能对，但稍微复杂一点：

 问题：一个水池，单开甲管3小时注满，单开乙管6小时注满。两管同时开，几小时注满？ AI：9小时 ❌

它直接跳步猜答案，根本没有 "思考" 过程。

让大模型把 "思考过程" 写出来，而不是直接出答案。

就像我们做数学题一样：

1. 先读题，找出已知条件
2. 分析数量关系
3. 一步步列式计算
4. 检查结果

大模型也是一样，当它把中间步骤写出来时，它就能在生成的过程中纠正自己的错误，最终得到正确的答案

只需要在问题最后加一句话：

让我们一步步思考

效果立竿见影！

 问题：一个水池，单开甲管3小时注满，单开乙管6小时注满。两管同时开，几小时注满？ 让我们一步步思考。

AI 会自动写出解题步骤，然后得出正确答案 "2 小时"。

给大模型看几个带完整解题步骤的例子，它会模仿这个步骤来解决新问题。这是目前解决复杂推理问题的**方法。

我给你两个版本：

1. 基础版（零样本 CoT）：简单题用
2. 进阶版（少样本 CoT）：复杂题用，正确率 90%+

 你是一位经验丰富的小学数学老师，擅长用清晰、简单的步骤讲解数学题。 请你解决下面的数学应用题，要求： 1. 先写出已知条件 2. 再分析解题思路 3. 一步步列式计算，不要跳步 4. 最后写出答案和单位 5. 检查计算是否正确 问题：{在这里写你的数学题} 让我们一步步思考。

给 AI 看 3 个带完整步骤的例子，它会严格模仿这个格式解题，正确率极高。

 你是一位专业的数学解题专家，擅长解决中小学数学应用题。 请严格按照下面的格式和步骤解决问题，不要跳步，不要省略任何计算过程。 --- 例子1 --- 问题：鸡兔同笼，头共35个，脚共94只，问鸡和兔各有多少只？ 解题步骤： 1. 已知条件： - 总头数：35个 - 总脚数：94只 - 鸡有2只脚，兔有4只脚 2. 解题思路：假设全是鸡，计算总脚数，再和实际脚数比较，求出兔的数量 3. 计算： - 假设全是鸡，总脚数：35 × 2 = 70只 - 比实际少：94 - 70 = 24只 - 每只兔比鸡多：4 - 2 = 2只 - 兔的数量：24 ÷ 2 = 12只 - 鸡的数量：35 - 12 = 23只 4. 检查：23×2 + 12×4 = 46 + 48 = 94只，正确 答案：鸡23只，兔12只 --- 例子2 --- 问题：小明从家到学校，每分钟走60米，10分钟可以到达。如果每分钟走50米，需要几分钟到达？ 解题步骤： 1. 已知条件： - 速度1：60米/分钟 - 时间1：10分钟 - 速度2：50米/分钟 2. 解题思路：先求出总路程，再用总路程除以速度2得到时间2 3. 计算： - 总路程：60 × 10 = 600米 - 时间2：600 ÷ 50 = 12分钟 4. 检查：50×12 = 600米，正确 答案：需要12分钟 --- 例子3 --- 问题：一项工程，甲单独做需要10天完成，乙单独做需要15天完成。两人合作，需要几天完成？ 解题步骤： 1. 已知条件： - 甲的工作效率：1/10 每天 - 乙的工作效率：1/15 每天 2. 解题思路：先求出两人合作的工作效率，再用总工作量1除以合作效率 3. 计算： - 合作效率：1/10 + 1/15 = 3/30 + 2/30 = 5/30 = 1/6 每天 - 合作时间：1 ÷ (1/6) = 6天 4. 检查：6×(1/10 + 1/15) = 6×(1/6) = 1，正确 答案：需要6天 --- 现在解决下面的问题 --- 问题：{在这里写你的数学题} 解题步骤：

把下面的代码复制到你的项目里，替换成你的数学题就能测试效果。

python

运行

 import os from dotenv import load_dotenv from openai import OpenAI load_dotenv() client = OpenAI( api_key=os.getenv("DOUBAO_API_KEY"), base_url="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3" ) def solve_math_problem(problem): prompt = f""" 你是一位专业的数学解题专家，擅长解决中小学数学应用题。 请严格按照下面的格式和步骤解决问题，不要跳步，不要省略任何计算过程。 --- 例子1 --- 问题：鸡兔同笼，头共35个，脚共94只，问鸡和兔各有多少只？ 解题步骤： 1. 已知条件： - 总头数：35个 - 总脚数：94只 - 鸡有2只脚，兔有4只脚 2. 解题思路：假设全是鸡，计算总脚数，再和实际脚数比较，求出兔的数量 3. 计算： - 假设全是鸡，总脚数：35 × 2 = 70只 - 比实际少：94 - 70 = 24只 - 每只兔比鸡多：4 - 2 = 2只 - 兔的数量：24 ÷ 2 = 12只 - 鸡的数量：35 - 12 = 23只 4. 检查：23×2 + 12×4 = 46 + 48 = 94只，正确 答案：鸡23只，兔12只 --- 例子2 --- 问题：小明从家到学校，每分钟走60米，10分钟可以到达。如果每分钟走50米，需要几分钟到达？ 解题步骤： 1. 已知条件： - 速度1：60米/分钟 - 时间1：10分钟 - 速度2：50米/分钟 2. 解题思路：先求出总路程，再用总路程除以速度2得到时间2 3. 计算： - 总路程：60 × 10 = 600米 - 时间2：600 ÷ 50 = 12分钟 4. 检查：50×12 = 600米，正确 答案：需要12分钟 --- 现在解决下面的问题 --- 问题：{problem} 解题步骤： """ response = client.chat.completions.create( model="doubao-pro-32k", messages=[{"role": "user", "content": prompt}], temperature=0.1 # 数学题用最低的温度，保证准确性 ) return response.choices[0].message.content # 测试 if __name__ == "__main__": problem = "一个商店运来苹果和梨共180千克，苹果的重量是梨的3倍。苹果和梨各有多少千克？" result = solve_math_problem(problem) print(result)

执行结果：

 1. 已知条件： - 苹果和梨总重量：180千克 - 苹果的重量是梨的3倍 2. 解题思路：设梨的重量为x千克，则苹果的重量为3x千克。根据题目给出的信息，可以建立方程来表示两者之间的关系，并解出x的值。 3. 计算： - 设梨的重量为x千克，则苹果的重量为3x千克。 - 根据题目信息，我们有等式 x + 3x = 180 - 合并同类项得到 4x = 180 - 解得 x = 180 ÷ 4 = 45千克（这是梨的重量） - 因此，苹果的重量为 3 × 45 = 135千克 4. 检查：45 + 135 = 180千克，符合题目给定的总重量。 答案：梨45千克，苹果135千克。

1. 降低 temperature：数学题用 temperature=0.1，越接近 0 越严谨
2. 要求检查：在 Prompt 里加上 “最后一定要检查计算是否正确”
3. 要求用不同方法验证：“请用两种不同的方法解题，验证答案是否一致”
4. 拆分复杂问题：如果问题特别长，先让 AI“把这个问题拆成几个小问题”，再逐个解决