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灵感来源于 Buffer of Thoughts 论文，因此用其缩写 BoT 指代“动态提示词系统”
由于用户的具体问题具体场景是精细化的、上下文相关的，我们无法为所有的情境都人工设计出不同的最佳提示词。
因此我们需要一套系统化的设计，能根据用户的具体上下文和诉求，自动生成与之匹配的提示词（包含经验知识），从而让 LLM 能按照这些经验知识执行，获得可预期的结果。
核心点：
- 细分任务场景的自动识别和扩展
- 给定场景生成经验总结（前置依赖需要收集场景问题数据）
- 经验自我迭代优化（基于负面 case 结果优化）
细节层面：
- 场景和经验的存储及检索数据结构设计
- 提示词组装方式，涉及多个场景经验如何拼装