Bob Fabien在X上寫道：「雖然有些人仍在為AI課程支付超過一千美元，但最大玩家正在免費提供高價值的資源。從提示工程到代理框架，這裡通通都有。」

這裡有個小禮物送給你。我使用了OpenAI的新代理模式，並要求它創建一份總結，覆蓋以下所有指南和文件中的最佳實踐。然後我對它進行了編輯，以提升可讀性和完整性。  我還新增了個案研究：建立一個網絡安全事件分類器。 

希望這能幫你節省不少時間。這裡是21頁的PDF檔，非常適合你下次的午餐學習。享受吧！

https://www.knowbe4.com/hubfs/AI_best_practices_summary_V3.pdf

這些是原始資源： 
Prompt Engineering for LLMs. 提示結構。實際用例。LLM整合：https://shorturl.at/JmCWH；
Google Prompting Guide. Gemini提示。基於角色的提示。工作區策略：https://shorturl.at/Im7xK；
OpenAI Guide to Agents. 代理架構。用例。最佳實踐：https://shorturl.at/EwdZG；
OpenAI on AI in the Enterprise. 採納步驟。戰略路線圖。用例設計：https://shorturl.at/GWeH2；
Google Agent Companion Whitepaper. AI代理流程。評估指標。真實案例：https://shorturl.at/hW2ak；
Anthropic Agent Framework. Claude代理。提示流程。迭代邏輯：https://lnkd.in/dbyUHwGD；
Anthropic Coding Best Practices. 安全結構。提示注入安全。清晰輸出：https://lnkd.in/dE2BQ93t

說到AI，我們的Defend產品是一個出色的代理，可以與M365搭配使用，以過濾掉最複雜的網絡釣魚攻擊。繼續閱讀並獲取你的演示。

文章來源: [New Whitepaper] Best Security Practices for AI Prompting and Building Agent Systems