LangGPT根据官网和GitHub仓库的信息，LangGPT是一个旨在提升与大语言模型（如GPT系列）交互效果的结构化提示词设计框架。下面的表格总结了它的核心功能与特点。
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 项目名称 | LangGPT |
| 核心定位 | 面向大语言模型（LLM）的结构化提示词设计框架210 |
| 核心功能 | – 高质量提示词生成：通过规范化模板，系统性设计提示词，显著提升LLM回复质量210。 – 角色扮演模板：提供 Role模板，让模型能更好地扮演特定角色（如诗人、专家等）8。– 工具集成：支持集成外部工具，如浏览器、Python解释器、DALL-E图像生成等，扩展模型能力8。 – 自动化提示词生成：框架本身能指导LLM自动生成高质量的提示词2。 |
| 主要特点 | – 系统性：提供标准化模板，告别零散、依赖经验的提示词编写方式810。 – 灵活可扩展：采用模块化设计，支持变量、命令和工作流，易于自定义和复用28。 – 社区驱动：拥有活跃的社区，分享和共创大量高质量的提示词案例2。 |
| 官网/GitHub | https://github.com/langgptai/LangGPT |
LangGPT框架的强大之处在于其通用性，尤其适用于以下场景：
构建高效AI助手：帮助你为公司、团队或个人项目定制一个能力专一、回答精准的AI助手。
开发AI智能体（Agent）：为智能体提供清晰的角色设定、工作流程和工具使用规范，是构建复杂AI应用的基础8。
简单来说，LangGPT就像是给提示词（Prompt）编程的“编程语言”。它将自然语言的灵活性与编程语言的结构化、可复用性结合起来210，让无论是AI专家还是普通用户都能更轻松地“驾驭”大语言模型，释放其强大潜力。
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