最近，听了一场关于“六顶思考帽”的专题讲座，深刻感受到这一思维工具在帮助我们进行更全面系统的思考方面所具有的巨大潜力。

坦白说，早在很久之前我就接触过“六顶思考帽”的概念，但由于其“使用成本”较高，一直未能在我的日常生活中广泛应用。首先，需在恰当的场景下想到使用这一工具；其次，应用时需从六个不同的角度进行分析，这不仅费时费力，而且即便这六个角度能够帮助我们更全面地思考问题，每个角度的深入思考仍然需要消耗大量精力。

然而，随着人工智能时代的到来，我开始尝试利用 AI 创建各种智能体，以提高生活、学习和工作的效率。因此，我产生了一个新想法——为何不开发一个“六顶思考帽助手”智能体呢？

如果有一个智能体能够以极低的成本充分发挥“六顶思考帽”的价值，我会更愿意在日常生活中频繁使用它，这将大大提升我在思考问题时的全面性。

接下来，我将简要介绍六顶思考帽的概念及其优势，讲解智能体的概念和常见的智能体平台，讲解该智能体的创建过程，带领大家从想法走向实现。

每顶“帽子”代表一种特定的思考方式，鼓励人们从不同角度分析和处理问题：

1. 白帽：专注于客观的事实和数据，分析现有的信息。
2. 红帽：代表情感和直觉，表达个人的感受和情绪。
3. 黑帽：用于批判性思考，找出潜在的问题和风险。
4. 黄帽：象征乐观，寻找问题中的积极面和机会。
5. 绿帽：代表创造性思维，鼓励提出新的想法和解决方案。

6. 蓝帽：负责组织和控制思考过程，确保思考有序进行。

通过依次“戴上”不同的思考帽，人们能够从多角度全方位审视问题，从而实现更加全面和均衡的决策。

使用六顶思考帽思维工具可以带来多方面的优势：

文中提到，Agent（智能体）级别的AI已经能够完成绝大部分工作。此时，人类的主要职责是设定目标、提供资源以及监督结果，而AI则承担了任务的分配、工具的选择、进度的控制，并且自主实现目标的能力显著提升。这类应用的代表是 AutoGPT，它展示了 AI 在执行复杂任务中的潜力。Agent 级别的 AI 接近通用人工智能（AGI），未来有望承担更多复杂的工作。

目前，尽管已经有许多智能体构建平台，但大多数平台的智能体仍更类似于支持预定义提示词的 Chatbot，与理想中的 Agent 形态仍存在一定差距。

请大家不必纠结 Chatbot 和 Agent 的叫法。现在很多平台对两者没有明确区分。

常见的 Chatbot 或 Agent 构建平台有很多，比如：

通义千问支持通过创意工作室、基础模板和自由创建的方式来创建智能体。支持设置开场白、灵感、技能和通过文件的方式上传知识等高级设置。

Dify 平台强调其生产就绪性和完整解决方案，类似于 LangChain 的高级工具箱。Dify 还提供开源支持，允许用户自行部署类似 Assistants API 和 GPT 的能力，确保数据的灵活性和安全性，同时在易于使用的界面中实现全面控制。

这些平台各具特色，用户可以根据自身需求和偏好选择最合适的智能体构建平台。

接下来，我们以通义千问的智能体为例，简要演示如何创建一个“六顶思维帽”智能体。

目前，通义千问智能体支持创意工作室、基础模板和自由创建多种创建方式，大家可以选择自己最喜欢的方式进行创建。

创建智能体时，可以自己提供头像，也可以 AI 生成。如果想要自己提供头像可以通过  https://www.iconfont.cn/ 等图标平台搜索使用。

提示词可以尝试自己编写，也可以使用「一键生成」。我个人比较喜欢个性化的提示词，通常会优先自己编写提示词。

下面是第一版提示词，我明确了任务，该提示词简单明了。

## 技能请根据“六顶思考帽”相关知识，分别用  6 顶思考帽对问题进行分析和提供建议。

说明：有些同学担心模型不懂“六顶思维帽”的概念，可能会将“六顶思维帽”的概念放在提示词里。其实对于常见知识，模型一般都懂，不需要将六顶思维帽的知识放在提示词。

我们可以发现，效果基本符合预期，但仍有一些不足。

在初次调试后，我发现了以下问题：

• 模型未必每次都会在帽名称后带上每种帽子的含义，这容易对我们理解造成困扰。

• 当输入信息包含大篇幅英文或者是纯英文时，很多模型和平台会使用英文作答。

• 由于提示词中没有规定输出的格式，模型的输出结果稳定性欠佳，有时候会有区别。

为解决这些问题，我对提示词进行了以下调整：

• 要求模型在每次输出前先简要描述每顶帽子的作用。
• 明确要求模型使用中文回答问题，避免相同的提示词使用不同的平台效果不一致。
• 可以在提示词中明确输出格式或者选择一个满意的示例作为参考，提升模型输出的稳定性。

调整后的提示词（V2.0）

## 技能请根据“六顶思考帽”相关知识，分别用 6 顶思考帽对问题进行分析和提供建议，给出每个方面的答案时，先简要介绍一下每顶帽子的作用。
## 示例用户输入：康威定律模型回答：“”“康威定律（Conway's Law）是由计算机科学家梅尔文·康威（Melvin Conway）在1967年提出的一个定律。康威定律的核心思想是：
“设计系统的架构将反映产生该设计的组织的沟通结构。”
换句话说，软件或系统的设计通常会反映出开发该系统的组织内部的沟通路径和结构。比如，如果一个公司分成了三个团队，分别负责前端、后端和数据库，那么他们所设计的系统可能会自然地分为三个相对独立的部分，彼此之间通过明确的接口进行通信。
康威定律的含义非常深远，它表明了组织结构和系统设计之间的紧密联系。为了更好地理解和应用康威定律，我们可以使用六顶思考帽来分析。
白色帽子（信息帽）作用：分析：红色帽子（情感帽）作用：分析：黑色帽子（批判帽）作用：分析：黄色帽子（乐观帽）作用：分析：绿色帽子（创造帽）作用：分析：蓝色帽子（管理帽）作用：分析：
总结来说，康威定律揭示了组织结构和系统设计之间的深层次关系，通过多角度的分析，组织可以在理解和应用这一定律时做出更明智的决策，从而设计出更符合需求的系统。”“”
## 要求- 务必使用中文回答

在此版本中，我们要求模型在每个帽子的思考前进行简要说明，明确要求模型使用中文回答问题。

通过提示词优化，模型的输出更稳定，结果更加符合预期，质量显著提升。

大家不仅可以利用「一键生成」功能自动编写和优化提示词，还可以在「高级设置」中对智能体简介、开场白、灵感和知识进行更全面的配置。

测试满意后，可以通过右上角的分享生成链接，分享给更多人使用。

需要注意的是，对于非常个性化和复杂的场景，提示词很难一次编写就能完全满足需求，需要反复优化。在使用自己创建的智能体时，遇到 Bad Case 并不断调整是常见现象。关键在于掌握常见的提示词编写与调优技巧，遇到问题时能够有清晰的调优思路并快速解决。

更多提示词技巧，参见：《一文掌握大模型提示词技巧：从战略到战术》

大家可以根据自己的需求，发挥无限地创意，创建适合自己的各种智能体，以提高生活、学习和工作的效率。

本文通过“六顶思考帽”这一实例，简要展示了智能体从构想到落地的全过程，希望大家能够在实践中举一反三。正如古语所言，“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”。要真正掌握提示词工程并创建出能够有效解决问题的智能体，必须在生活、学习和工作中不断实践，积累经验。

然而，在依赖 AI 的同时，我们也需警惕“用进废退”的风险，建议采用“先思考后验证”的方法，先自己思考然后再使用 AI ，避免因过度依赖导致自身思考能力的退化。此外，对于 AI 生成的内容，我们必须保持足够的辨别力，以防止 AI 的幻觉和偏见对我们产生负面影响。只有在平衡使用 AI 与保持独立思考之间找到最佳路径，我们才能在这场技术变革中立于不败之地。

虽然目前的大语言模型并没有想象地那么强大，但“星星之火，可以燎原”。在 AI 时代的早期，掌握提示词工程并善用各种 AI 工具，是抢占时代红利的关键。正如网上盛传的一句话所言，“取代你的不是 AI，而是比你更善用 AI 的人”。通过积极探索各类应用场景，并灵活运用 AI 技术，我们能够更早地享受到 AI 早期的时代红利。

在以往的写作过程中，为文章起一个合适的标题往往需要耗费大量精力，而找到合适的配图同样耗时耗力。此外，文章内容也常常因错别字或表达过于口语化而显得不够严谨。为此，我专门创建了一系列智能助手，如“爆款标题助手”、“文章润色助手”、“文章点评助手”、“文章配图助手”和“文章转脑图助手”，以优化写作流程。

本文的标题是从“爆款标题助手”生成的 10 个候选标题中精挑细选而得；配图由“文章配图助手”、“文章转脑图助手”创作；而文章内容则经过“文章润色助手”的优化，才呈现出现在的最终版本。有时，我还会使用“文章点评助手”从几个关键角度进行打分并给出修改建议，不断优化自己的文章。