LLM 之 BROKE 提示词框架深度解析（2025 最新版）

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一、框架演进与核心价值#

提出背景：
由陈颢鹏团队于2023年提出，2024年与港科大NLP实验室合作优化后成为企业级AI协作标准框架，成功应用于字节跳动、阿里云的智能办公系统。

核心价值：

• 任务完成率提升62%（据2025年Gartner报告）
• 关键要素可追溯性增强（支持审计需求）
• 动态优化机制适配敏捷开发

二、框架要素详解（2025版）#

graph TB
    A[BROKE框架] --> B{模型解析}
    B --> C[背景分析]
    B --> D[角色权限校验]
    C --> E[目标拆解]
    D --> E
    E --> F[关键结果生成]
    F --> G[优化建议]
    G --> H{用户反馈}
    H -->|通过| I[交付]
    H -->|拒绝| E

三、行业应用场景#

案例1：智能客服系统优化#

[B] 客户咨询量环比增长120%，现有系统响应超时率25%
[R] 您是本项目首席AI优化工程师
[O] 30天内将首次响应速度缩短至15秒内（KR1: API延迟<300ms）
[K] 输出包含压力测试报告的解决方案
[E] 需对比微调Llama 3与接入Anthropic API的成本效益

案例2：医药研发报告#

prompt = f"""
[B] 基于{latest_paper.doi}的临床试验数据
[R] 生成PD-1抑制剂副作用分析报告
[O] 识别3个高危不良反应类型（KR: ROC-AUC>0.85）
[K] 输出包含分子对接模拟的可交互HTML报告
[E] 参考FDA {guidance_2024}的格式规范"""

四、2025年实施建议#

1. 动态角色管理
   使用IAM系统同步权限：

   {
     "role": "财务分析师",
     "access_level": 3,
     "data_boundary": ["Q4报表", "预算草案"]
   }

2. 关键结果验证
   引入区块链存证：

   function recordKR(bytes32 taskHash, string memory metric) public {
       require(hasRole(VALIDATOR_ROLE, msg.sender));
       krs[taskHash] = KR(block.timestamp, metric);
   }

3. 进化阶段工具链
   推荐技术栈组合：

   AutoML（H2O.ai） + 压力测试（Locust） + 可视化（Apache Superset）

五、框架对比与选择#