Character.ai 推出了 Prompt Poet，以其低代码方法和灵活的模板系统，使得开发者和非技术用户都能轻松创建动态和复杂的提示。

Prompt Poet 采用了 YAML 和 Jinja2 技术，这两种技术的结合使得即使是非技术用户也能够轻松地设计出复杂的提示。这种设计方法大大降低了入门门槛，让更多人能够利用 AI 的力量。通过 Prompt Poet，用户可以创建包含条件逻辑、循环和动态数据填充的提示模板，从而使得 AI 系统能够根据更广泛的上下文信息做出响应。

Prompt Poet 的工作原理分为两个阶段：渲染和加载。在渲染阶段，Jinja2 处理输入数据，执行控制流逻辑，验证数据并将其绑定到变量，同时评估模板中的函数。这一阶段的目的是将用户的输入和外部数据动态地整合到提示中。加载阶段则将渲染后的输出转换为结构化的 YAML 文件，每个部分都被封装成 Python 数据结构，为 AI 模型提供清晰的交互框架。

Prompt Poet 允许在模板中直接调用 Python 函数，这为数据检索、操作和验证提供了极大的灵活性。用户可以选择使用默认的分词器，或提供自己的编码函数，这种灵活性使得 Prompt Poet 能够适应不同的语言模型和 tokenization 需求。此外，Prompt Poet 实现了一种称为“缓存感知截断”的算法，这种算法通过固定的截断点进行截断，只在平均每 k 轮对话后才移动截断点，从而最大化 GPU 前缀缓存的利用，显著提高了处理效率。

Prompt Poet 与其他提示词工具相比，具有独特的优势。通过 YAML 和 Jinja2 提供了更直观的模板系统，更适合非技术用户使用。与基于 JSX 的提示库相比，Prompt Poet 提供了更精细的控制，特别适合需要缓存和高吞吐量、低延迟的生产系统。此外，Prompt Poet 提供了更灵活、更不受限制的模板系统，并且持续得到积极开发和更新。

在实际应用中，Prompt Poet 展现出了巨大的潜力。例如，在客户服务领域，企业可以利用 Prompt Poet 创建更智能、更个性化的聊天机器人。这些机器人能够根据客户的具体情况和查询历史提供更相关的回答。在教育领域，Prompt Poet 可以帮助创建适应性学习系统，教育者可以设计根据学生进度和理解水平动态调整的提示，提供个性化的学习体验。此外，内容创作者可以利用 Prompt Poet 设计更精确的提示，以生成更高质量、更符合特定风格或主题的内容。

作为一个开源项目，Prompt Poet 可能会与更多 AI 平台和工具集成，成为 AI 开发生态系统中的核心组件。它可能会引入提示效果分析和优化建议功能，帮助用户不断改进他们的提示设计。Prompt Poet 可能会扩展对更多编程语言和模板系统的支持，使它能够适应更广泛的开发环境。开发图形用户界面，使非技术用户能更轻松地设计和管理复杂的提示模板，也是 Prompt Poet 未来发展的一个方向。