AI原生应用月活破亿，智能体爆发式增长，秘密武器是提示工程

从诺贝尔物理学奖颁发给AI领域科学家，到英伟达市值超越苹果与微软，再到苹果推出Apple Intelligence AI系统，2024年AI的发展势头强劲，我们见证了众多突破性进展。而业界普遍认为2025年将是AI智能体元年，AI应用将迎来大规模爆发。

中国工程院院士邬贺铨在2025年ICT行业趋势年会上表示，2025年不仅是智能体的元年，也将是AI终端的元年。OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）也曾表示：“我们会拥有越来越好的模型，但我认为下一个巨大突破来自智能体。”

2024年11月12日，上海世博中心成为科技界的焦点，2024百度世界大会在此盛大开幕。百度创始人李彦宏在大会上发表了主题为“应用来了”的演讲，分享了对AI时代趋势的新思考。

李彦宏在演讲中强调，智能体将成为AI应用的最主流形态，即将迎来爆发点，它将成为AI原生时代内容、信息和服务的新载体。百度不是要推出一个“超级应用”，而是要帮助更多人、更多企业打造出数百万“超级有用”的应用。这一战略方向预示着AI技术将更加深入地融入人们的日常生活和工作中，推动社会的全面数字化转型。

2025年1月1日，值百度成立25周年之际，李彦宏又在全员信中指出：“没有万卡集群就不会有大模型的智能涌现，就不会有这次生成式AI的浪潮；没有数以亿计的运营公里数，无人驾驶就不可能比有人驾驶安全十倍；没有大量的AI原生应用的推动，国产AI芯片就不可能真正成熟！”

“大模型赋能的AI原生应用正在各行各业各种场景迅速普及，虽然超级应用尚未出现，但AI的实际渗透率已经不低，并且将在2025年继续井喷式增长。”

QuestMobile数据显示，截止到2024年12月，AI原生APP月度活跃用户已经突破1.2亿，同比增长232%，同时，用户粘性也持续增加，整体月人均使用时长达133.0分钟，月人均使用次数也达到49.6次。

AI原生APP主要分为两大类：一类是满足用户广泛需求的综合工具类APP，另一类则是针对特定场景设计的垂类APP。

在综合类原生APP领域，整体流量呈现出明显的二八分布格局，其中豆包、Kimi、文小言三家占据了80%的市场份额，豆包更是以7523万的庞大用户规模处于领先地位。与去年年中时的表现相比，豆包的运营策略有了显著提升。然而，值得注意的是，大多数APP仍面临着用户卸载率高这一棘手问题，这凸显出APP功能与用户体验设计未能充分满足用户需求的痛点。

在垂类原生APP赛道上，目前还没有出现用户规模达到千万级别的应用。在社交类垂类APP中，星野和猫箱表现突出，位居前列。特别是猫箱，在下半年的运营中取得了显著成果，其用户使用时长已经与同类竞品拉开了距离。对于社交类原生APP而言，要在用户沉浸感、探索欲以及满足感这三个方面下功夫，才能真正成为用户的“情感陪伴伙伴”。

由此可见，随着AI技术的不断成熟和进步，AI原生应用已经成为技术创新的重要方向。AI技术的快速发展为原生应用提供了强大的技术支持，使得应用能够具备更高的智能化水平和更强的自适应能力。这种技术驱动的创新不仅推动了AI原生应用的快速发展，也为各行各业带来了前所未有的变革，如商业智能、办公助手、游戏娱乐、智能家居等。

在这些行业中，AI原生应用通过智能化技术提升了业务的效率和准确性，降低了成本，并为用户提供了更加便捷和个性化的服务。同时，作为AI发展大趋势，AI原生应用正逐渐渗透到各行各业，引领着数字化转型的浪潮。

在这一背景下，如何确保AI模型能够稳定、高效地生成符合预期的高质量输出，成为开发者们共同面对的核心难题。这一难题不仅关乎应用的直接性能与用户满意度，更深层次地影响着业务决策的准确性、技术生态的健康发展以及整个社会的智能化进程。

因此，市场对于AI原生应用开发领域专业人才的需求愈发迫切。这些人才不仅需要具备扎实的AI理论基础与丰富的提示工程实践经验，还需要具备敏锐的创新能力，能够准确捕捉市场需求与趋势，设计出符合用户期望的AI原生应用。

《AI原生应用开发：提示工程原理与实战》一书从提示工程的本质出发，深入剖析了结构化提示设计、NLP任务引导、内容创作、生成可控性、提示安全设计等多个方面，深度探索提示工程在AI开发中的应用与实践，为开发者们提供一套系统性解决方案、完整代码和提示，解决开发中的提示工程痛点问题。

作者结合其过往AI原生应用落地的大量实践案例，系统讲解了提示工程的核心原理、策略设计、案例分析以及实战技巧，为开发者们提供了一套全面且实用的知识体系。

Part.1

掌握提示工程，优化NLP任务：

AI模型输出引导策略精选

本书探讨了如何通过结构引导、内容引导和提示编排等策略，优化提示词以引导AI模型生成符合要求的输出。

在NLP任务引导部分，则详细讲解了如何利用提示工程技术完成各类NLP任务，如文本生成、文本分类、信息抽取等，展示了提示工程在NLP领域的广泛应用前景。

Part.2

解锁AI创作潜能：

内容创作与生成可控性策略指南

本书还特别关注了内容创作和生成可控性两个重要方面。在内容创作部分，通过剖析影响创作质量的核心要素，提供了一系列实用的基础创作与长文本创作提示技巧。在生成可控性部分，则着重探讨了如何控制AI模型的输出，以确保其符合特定要求或标准。

Part.3

铸造AI原生应用安全基石：

提示安全设计与挑战应对

值得一提的是，书中还深入探讨了提示安全设计的重要性及相关挑战。通过分析数据泄露、提示注入攻击等潜在风险，提供了相应的防御措施，为AI原生应用的安全性提供了有力保障。

Part.4

带你打造智能体：

AI模型输出优化与策略构建的创新实践

书中用一章详细介绍了智能体的三大核心组成部分：感知端、控制端和行动端。

这三大部分紧密配合，智能体将能够展现出高度的自主性和适应性，为各种应用场景提供强大的智能支持。通过学习如何使用提示工程技术构建和优化智能体，你可以实现智能体实际落地和创新实践，打造自己的智能体。

AI原生应用的迅猛发展，预示着一个全新的职业领域正在蓬勃兴起，相关高薪岗位的需求日益增长，也彰显了这一领域对专业技能的渴求。《AI原生应用开发：提示工程原理与实战》为AI原生应用开发的从业者和研究人员、人工智能相关专业的师生们提供了一本全面、深入且实用的指南。

对于从业者和研究人员而言，本书不仅系统性地介绍了AI原生应用开发的基础理论、技术架构与前沿趋势，更着重探讨了提示工程这一核心领域。通过深入剖析提示设计、优化与应用的实战案例，本书助力你掌握如何精准引导AI模型生成符合预期的高质量输出。这不仅提升了AI应用的智能化与实用性，更让从业者在激烈的市场竞争中赢得了先机。同时，本书也为研究人员提供了丰富的数据与案例素材，为其在AI原生应用与提示工程领域的深入研究奠定了坚实基础。

对于学生而言，本书采用严谨的语言与结构，将复杂的AI原理与技术转化为易于理解的知识体系，帮助学生快速掌握AI原生应用开发的核心技能。同时，本书还通过丰富的实战案例与项目，引导学生将理论知识转化为实际应用能力，为未来的职业生涯打下坚实基础。

对于教师而言，本书提供了丰富的教学资源与案例素材，有助于教师设计出更具针对性与实效性的教学课程，提升学生的综合素质与创新能力。

AI原生应用的道路并非坦途，它需要我们不断探索、勇于创新。期待我们携手共进，推动AI原生应用发展，迎接AI技术的美好明天！