Agentic AI驱动的广告内容优化：提示工程架构师的5个核心技巧

摘要/引言

在数字广告时代，“精准”与“高效”是提升投放效果的关键目标。然而，传统的内容生成与优化方式正面临三大挑战：

• 高度依赖人工：需要经验丰富的优化师进行数据分析和文案撰写，效率低下，难以实现规模化复制；
• 个性化程度不足：基于固定模板的文案无法响应用户兴趣的动态变化；
• 迭代周期过长：从投放到数据回收、策略调整需经历较长时间，难以适应快速变化的市场环境。

Agentic AI（智能体AI）为突破这些瓶颈提供了全新可能。相较于传统大语言模型（LLM）仅作为工具被调用的方式，Agentic AI具备自主决策、多轮交互与工具集成的能力，能够模拟人类优化师完成“思考—行动—学习”的闭环流程，持续改进广告表现。

而实现这一能力的核心，在于提示工程——它决定了智能体如何理解任务、与外部环境互动，并输出符合预期的结果。本文将结合实际广告优化场景，分享由提示工程架构师总结出的五大关键技术，帮助构建可自主优化广告内容的AI智能体，推动广告效果实现质的飞跃。

目标读者与前置知识

适合人群：

• 广告技术相关从业者（如广告优化师、广告平台产品经理）；
• AI应用开发人员（包括提示工程师、Agentic AI系统设计者）；
• 营销管理人员（希望借助AI提升广告投资回报率的品牌经理或营销总监）。

建议具备的基础认知：

• 了解大语言模型的基本运作机制（例如使用过ChatGPT、Claude 3等）；
• 有使用Agent框架的经验（如LangChain、AutoGPT），或曾搭建过简易智能体系统；
• 熟悉常见广告评估指标，如CTR（点击率）、CVR（转化率）、ROI（投资回报率）等。

一、问题背景与动机

1. 传统广告优化模式的局限性

当前主流的广告内容优化流程通常如下：

数据收集→人工分析→文案撰写→投放→数据反馈→人工调整

该流程存在以下主要瓶颈：

• 效率瓶颈：单个优化师每日仅能处理数十条广告文案，面对海量用户的差异化需求时显得力不从心；
• 精度瓶颈：人工判断依赖主观经验，难以识别用户的潜在偏好（例如某用户频繁浏览户外装备但未下单，可能对“轻量化露营解决方案”更感兴趣）；
• 实时性瓶颈：数据反馈延迟严重，往往需要数小时甚至数天才能完成一轮优化，无法及时响应突发热点或用户行为波动。

2. Agentic AI的应对策略

Agentic AI采用“智能体自主闭环优化”的核心逻辑，从根本上重构了广告优化路径：

感知环境（获取用户数据/投放数据）→ 决策（分析数据、生成文案）→ 行动（投放文案）→ 学习（根据效果调整策略）

相比传统方法，其优势体现在：

• 全流程自动化：无需人工干预，智能体可独立完成“数据分析→文案生成→投放执行→效果评估→策略迭代”全过程；
• 高度个性化：根据每位用户的实时行为数据生成定制化广告语，精准匹配其当前兴趣点；
• 大规模并行处理：单个智能体可同时处理数千乃至百万级用户数据，支持高并发广告投放。

3. 提示工程的关键作用

Agentic AI的“智能”并非天然具备，而是通过精心设计的提示工程赋予的。有效的提示决定了：

• 智能体的身份定位（即“你是谁”）；
• 其承担的核心任务（即“你要做什么”）；
• 以及执行过程中的操作逻辑（即“你该如何做”）。

若缺乏清晰的提示结构，智能体可能出现任务偏离（如产出非广告性质的内容）或效率低下（如反复分析无价值的数据），导致整体优化失败。

二、核心概念解析：Agentic AI与提示工程

在深入具体技巧前，先明确两个基础概念：

1. Agentic AI（智能体AI）

Agentic AI是一种具有自主决策能力的人工智能系统，其核心特征包括：

• 感知（Perception）：通过API、数据库等工具获取外部信息（如用户行为日志、历史投放数据）；
• 决策（Decision）：依据预设规则或学习模型判断下一步应采取的动作；
• 行动（Action）：执行具体任务，如生成广告文案、调用投放接口；
• 学习（Learning）：根据结果反馈（如点击率上升或下降）不断调整自身策略。

简而言之，Agentic AI不是被动响应指令的工具，而是能主动解决问题、自我进化的“数字员工”。

2. 提示工程（Prompt Engineering）

提示工程是指设计并优化输入提示语的过程，目的是引导LLM或Agentic AI输出符合预期的结果。对于智能体系统而言，提示不仅要说明“任务是什么”，还需定义“如何完成任务”。

举例说明：

• 传统LLM提示：“写一条关于夏季连衣裙的广告文案。”
• Agentic AI提示：“你是一名广告优化智能体，请先分析用户最近7天的行为数据（重点关注‘夏季穿搭’‘显瘦款式’关键词），结合产品特性（冰丝面料、限时8折优惠），生成3版不同侧重的广告文案，每版突出一个核心卖点，并预测各版本的点击率。”

后者不仅明确了任务，还规定了分析路径、输出格式与评估标准，使智能体具备可执行的行动框架。

三、提示工程架构师的5个核心技巧

技巧1：构建“角色-目标-约束”三元组，确保智能体方向明确

常见问题：
若未设定明确的角色，智能体可能混淆职责边界（如将广告文案写成产品说明书）；
若目标缺失，容易陷入“为生成而生成”的无效循环（忽略关键绩效指标）；
若无约束条件，可能导致输出违反品牌规范（如语气过于随意或风格错位）。

解决思路：
采用“角色-目标-约束”三元组结构化定义智能体的行为边界，使其聚焦于核心优化任务。

实施方法：

角色（Role）：赋予智能体明确的身份，例如“资深广告优化专家”或“品牌合规审核助手”，增强其专业代入感；

在构建高效智能体时，需清晰定义其核心要素，以确保输出结果的精准性与相关性。以下是三个关键组成部分：

角色（Role）

明确智能体的“身份定位”，例如设定为“广告内容优化Agent”或“用户兴趣分析Agent”。这一设定帮助智能体理解自身职能边界，从而聚焦于特定任务领域。

目标（Goal）

设定智能体需要达成的具体成果，如“提升广告点击率15%”或“实现用户转化率增长10%”。该目标作为衡量智能体表现的核心指标，驱动其决策和生成逻辑。

约束（Constraint）

规定智能体在执行过程中必须遵守的限制条件，例如“文案长度不得超过120字”“必须包含关键词‘夏季促销’”以及“语言风格需契合品牌‘年轻时尚’的调性”。这些规则确保输出内容既合规又具品牌一致性。

你是【品牌X】的广告内容优化Agent，你的核心目标是：根据用户的实时行为数据（浏览、收藏、购买），生成**个性化广告文案**，提升该用户的广告点击率（CTR）至行业均值（5%）以上。  

约束条件：  
1. 文案必须包含产品核心卖点：冰丝材质、限时8折、7天无理由退换；  
2. 语气需符合品牌“年轻时尚”的调性，避免使用过于正式的表达；  
3. 长度不超过120字，结尾必须有明确的号召性用语（如“点击抢购”“立即查看”）。

效果对比

• 未定义三元组的输出示例：“夏季连衣裙，冰丝材质，舒适透气，欢迎购买。”——此版本缺乏个性化表达，未突出优惠信息，语气平淡，难以激发用户行动。
• 定义三元组后的输出示例：“宝子们！今夏必入的冰丝连衣裙来啦～显瘦版型+冰丝凉感，现在下单还能享8折！手慢无，点击抢购→”——符合年轻化传播语境，整合核心卖点，并包含明确的行动号召（CTA），显著增强吸引力。

关键说明

通过“角色”让智能体明确自身职责；通过“目标”引导其追求可量化的成果；通过“约束”划定行为边界。三者协同作用，大幅提升智能体输出的相关性、准确性与实用性。

技巧2：构建“多轮交互流程”，实现智能体自主迭代

传统大模型常采用一次性提示机制，难以应对复杂动态任务（如根据用户反馈持续优化广告文案）。而具备代理能力的AI系统应支持“感知—决策—执行—反馈—调整”的闭环流程。

解决方案在于设计结构化的多轮交互提示机制，赋予智能体分步推理与自我修正的能力。

具体实施步骤

1. 数据感知：调用广告平台API获取用户的实时行为数据，包括浏览、收藏及购买记录；
2. 兴趣分析：基于行为数据识别用户偏好，例如判断其关注“夏季穿搭”或偏爱“显瘦剪裁”；
3. 文案生成：结合用户画像生成三套差异化广告文案；
4. 效果预测：利用历史投放数据预测各版本文案的潜在点击率；
5. 策略选择：选取预测点击率最高的文案进行实际投放；
6. 反馈学习：收集实际投放中的点击数据，用于优化下一轮的内容生成策略。

你需要完成以下6步任务，每一步都要输出结果，再进入下一步：  

1. 【数据感知】：调用品牌X的广告平台API，获取用户（ID: 12345）的最近7天行为数据（浏览、收藏、购买），并总结关键信息（如“浏览了5次夏季连衣裙”“收藏了2件冰丝材质的衣服”）；  
2. 【兴趣分析】：基于第一步的结果，分析该用户的核心兴趣（如“关注夏季穿搭”“偏好冰丝材质”）；  
3. 【文案生成】：根据第二步的兴趣分析，结合产品卖点（冰丝材质、限时8折、7天无理由退换），生成3版文案，每版突出不同的卖点；  
4. 【效果预测】：预测每版文案的点击率（基于历史数据，如“突出‘冰丝凉感’的文案点击率约6%”）；  
5. 【策略选择】：选择预测点击率最高的文案（如第2版），并说明选择理由；  
6. 【反馈学习】：若该文案的实际点击率高于预测值（如实际7%>预测6%），则记录“冰丝凉感”是有效卖点，后续优先使用；若低于预测值，则分析原因（如“CTA不够明确”），并调整下一步的文案生成策略。

关键说明

多轮流程使智能体能够按步骤解决问题，避免“一步到位”带来的盲目输出；每一步的输入与输出关系清晰，便于智能体进行自我验证（例如若未能成功获取用户数据，则暂停并提示“需补充用户行为信息”）；引入反馈学习环节后，智能体可在多次迭代中积累经验，逐步掌握“哪些卖点对哪类用户更有效”，实现持续进化。

技巧3：集成外部工具，拓展智能体“行动维度”

Agentic AI 的真正价值在于其“自主行动力”，但这依赖于对外部系统的访问能力。若无法连接真实世界的数据源与工具（如广告API、数据分析平台、图像生成引擎），则智能体将受限于静态知识，难以做出及时响应。

因此，必须通过工具调用提示设计，使其能主动调用外部资源，增强感知与执行能力。

实施方法

• 列出可用工具：明确定义智能体可使用的外部服务，例如“Google Ads API”“百度统计API”“DALL·E 3图像生成工具”；
• 定义调用逻辑：说明何时以及如何使用这些工具，例如“当需要获取用户行为数据时，调用Google Ads API”“当需要配图时，触发DALL·E 3生成视觉素材”；
• 处理返回结果：规范智能体如何解析工具返回的信息，例如“从Google Ads API 获取的数据中提取‘浏览次数’‘收藏次数’‘购买次数’三个关键字段”。

你可以调用以下工具完成任务：  
1. 【用户数据工具】：调用后可获取用户的实时行为数据（参数：用户ID）；  
2. 【图像生成工具】：调用后可生成符合文案风格的广告图片（参数：文案内容、风格要求）；  
3. 【效果预测工具】：调用后可预测文案的点击率（参数：文案内容、用户数据）。  

任务流程：  
1. 调用【用户数据工具】获取用户（ID: 67890）的行为数据；  
2. 根据用户数据生成文案；  
3. 调用【图像生成工具】生成与文案匹配的图片；  
4. 调用【效果预测工具】预测文案+图片的组合效果；  
5. 输出最终的广告内容（文案+图片）。  

提示：若工具返回结果不符合预期（如用户数据为空），请重新调用工具或提示用户补充信息。

代码示例（基于LangChain的工具调用实现）

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, Tool
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import SystemMessage

# 1. 定义工具函数
def get_user_data(user_id):
    # 模拟调用Google Ads API获取用户数据
    return {
        "browse_history": ["夏季连衣裙", "冰丝材质", "显瘦版型"],
        "favorite_items": ["品牌X冰丝连衣裙"],
        "purchase_history": ["品牌X T恤"]
    }

def generate_ad_image(copy, style):
    # 模拟调用DALL·E 3生成图片
    return f"生成了符合风格[{style}]的广告图片，文案：{copy}"

def predict_ctr(copy, user_data):
    # 模拟调用效果预测模型
    if "冰丝材质" in copy and "显瘦版型" in user_data["browse_history"]:
        return 7.2  # 预测点击率7.2%
    else:
        return 4.5  # 预测点击率4.5%

# 2. 初始化工具列表
tools = [
    Tool(
        name="GetUserdataTool",
        func=get_user_data,

为了实现广告内容的高效优化，系统通过集成多种功能工具，使智能体具备获取用户行为数据、生成广告素材以及预测投放效果的能力。以下是核心组件与运行逻辑的详细说明。

1. 工具定义与功能说明

• GetUserDataTool：用于获取用户的实时行为数据，调用时需传入用户ID作为输入参数。
• GenerateAdImageTool：根据提供的文案内容和指定的视觉风格要求，自动生成匹配的广告图片。
• PredictCtrTool：基于给定的广告文案及目标用户的相关数据，预测该广告的点击率表现。

> 正在调用工具：GetUserdataTool，参数：user_id=67890  
> 工具返回结果：{"browse_history": ["夏季连衣裙", "冰丝材质", "显瘦版型"], "favorite_items": ["品牌X冰丝连衣裙"], "purchase_history": ["品牌X T恤"]}  

> 正在生成文案：结合用户浏览的“冰丝材质”和“显瘦版型”，生成文案：“今夏最火的冰丝连衣裙！显瘦版型+冰丝凉感，现在下单还能享8折，点击抢购→”  

> 正在调用工具：GenerateAdImageTool，参数：copy=“今夏最火的冰丝连衣裙！显瘦版型+冰丝凉感，现在下单还能享8折，点击抢购→”，style=“年轻时尚”  
> 工具返回结果：“生成了符合风格[年轻时尚]的广告图片，文案：今夏最火的冰丝连衣裙！显瘦版型+冰丝凉感，现在下单还能享8折，点击抢购→”  

> 正在调用工具：PredictCtrTool，参数：copy=“今夏最火的冰丝连衣裙！显瘦版型+冰丝凉感，现在下单还能享8折，点击抢购→”，user_data={"browse_history": ["夏季连衣裙", "冰丝材质", "显瘦版型"],...}  
> 工具返回结果：7.2%  

> 最终输出：广告文案+图片，预测点击率7.2%。

2. 智能体初始化配置

采用 ChatOpenAI 模型（gpt-3.5-turbo-0613，temperature=0.5）作为底层语言模型，结合预设的系统角色信息进行智能体构建。系统消息明确其职责为：“作为广告内容优化Agent，负责生成个性化的广告文案与配图，并评估其潜在效果”。通过 LangChain 的 initialize_agent 接口，将上述工具与模型整合，启用 Conversational React 模式以支持多轮决策与工具调用，同时开启 verbose 日志输出以便追踪执行过程。

3. 执行任务示例

当执行以下指令：

“为用户（ID: 67890）生成个性化广告内容，并预测其点击率。”

智能体会自动按需调用相关工具：首先通过 GetUserdataTool 获取该用户的行为特征，接着利用文案策略与用户偏好生成定制化广告语，再调用 GenerateAdImageTool 制作对应图像，最后使用 PredictCtrTool 预估整体点击率表现。

4. 关键机制解析

工具调用机制赋予智能体访问外部系统的“感知”与“行动”能力。例如，在需要用户画像时，系统可自动触发 GetUserdataTool；在完成文案后，则自主选择生成图片或预测CTR。LangChain 等框架提供了良好的工具调度支持，使得整个流程无需人工干预即可闭环运行。

此外，提示词中必须清晰定义对工具返回结果的处理方式，如“从用户数据中提取最近浏览的商品类别”或“仅保留点击率高于5%的历史模板”，从而避免智能体误解数据含义导致错误决策。

5. 引入反馈循环实现持续优化

为提升智能体的长期决策质量，需设计有效的反馈机制，使其能够从历史表现中学习并调整策略。

（1）反馈指标设定

明确衡量广告效果的关键指标，包括但不限于点击率（CTR）、转化率、投资回报率（ROI）等，作为评估依据。

（2）反馈逻辑设计

规定具体的优化路径，例如：

• 若点击率低于预期目标，则增强卖点的呈现强度；
• 若转化率不理想，则优化行动号召语（CTA），提升引导性。

（3）知识积累机制

将成功经验结构化存储，如识别出“冰丝材质”“限时折扣”等元素常带来高点击率，便将其记录至内部知识库，供后续创作参考。

任务：优化用户（ID: 12345）的广告文案，目标点击率≥6%。  

流程：  
1. 生成初始文案；  
2. 投放文案并获取实际点击率；  
3. 对比实际点击率与目标：  
   a. 若≥6%：记录该文案的成功因素（如“突出了冰丝凉感”），后续优先使用；  
   b. 若<6%：分析失败原因（如“未突出折扣信息”“CTA不明确”），并调整文案（如“加入‘限时8折’”“将‘点击查看’改为‘立即抢购’”）；  
4. 重复步骤1-3，直到点击率≥6%。  

提示：每次调整文案后，需说明“调整的原因”和“预期效果”。

6. 效果对比示例

初始版本文案：“夏季连衣裙，冰丝材质，舒适透气，点击查看。” —— 实际点击率为4%。

问题分析：未突出促销信息，且行动号召模糊。

优化后文案：“今夏必入！冰丝连衣裙显瘦版型+8折优惠，立即抢购→” —— 点击率提升至6.5%。

学习成果：系统将“折扣信息”与“明确CTA”标记为有效因子，并存入知识库用于未来决策。

7. 歧义消除策略提升理解准确性

提示词中的模糊表达（如“突出卖点”“优化文案”）容易导致输出偏离预期。为此，应通过以下三种方式减少歧义：

（1）具体化

将笼统指令转化为精准要求。例如，将“突出卖点”改为“重点强调用户近期关注的‘冰丝材质’”。

（2）量化

将主观描述转为可度量标准。例如，“文案简洁”应明确为“总字数不超过120字”。

（3）示例化

提供典型输出范例，帮助模型理解语气风格与结构格式。例如：

参考示例：“宝子们！今夏必入的冰丝连衣裙，显瘦版型+冰丝凉感，现在下单还能享8折，点击抢购→”

8. 提示词优化前后对比

原始提示（存在歧义）：“生成一条符合用户兴趣的广告文案。”

问题：“用户兴趣”定义不清，模型难以判断重点。

优化后提示：“请为关注‘夏季穿搭’‘显瘦连衣裙’的用户生成广告文案，要求：1. 突出‘冰丝材质’和‘8折优惠’两个核心卖点；2. 文案长度控制在120字以内；3. 语气体现‘年轻时尚’品牌调性；4. 可参考如下示例：‘宝子们！今夏最火的冰丝连衣裙来啦～显瘦版型+8折优惠，冰丝凉感让你夏天超舒服，立即抢购→’。”

9. 输出效果对比

原始提示输出：“夏季连衣裙，时尚款式，欢迎购买。” —— 缺乏针对性，未体现关键卖点。

优化提示输出：“宝子们！今夏最火的冰丝连衣裙来啦～显瘦版型+8折优惠，冰丝凉感让你夏天超舒服，立即抢购→” —— 完全满足各项具体要求。

10. 总结要点

• 具体化确保智能体清楚“要突出什么”，聚焦用户真实关注点；
• 量化标准让模型明确“要做到何种程度”，避免过度自由发挥；
• 反馈循环机制支持智能体从结果中学习，逐步改进策略；
• 知识沉淀有助于形成长期记忆，提升整体智能化水平。

示例化能够帮助智能体明确“理想的输出应具备哪些特征”，通过提供参考样例增强其理解能力；

上述三项策略——角色定义、流程设计与示例引导——协同作用，可显著降低智能体在执行任务时的误解概率，有效提升输出结果的准确率与实用性。

四、实际效果验证：Agentic AI在广告优化中的应用案例

某服饰品牌的实践探索

项目背景：该品牌致力于提升夏季连衣裙系列广告的点击表现，原平均点击率为3%，目标设定为提升至6%；

实施策略：引入基于Agentic AI的广告文案优化系统，并全面应用本文提出的五大核心技巧；

落地成效：

• 文案生产效率实现跨越式增长，日均产出从人工时代的50条跃升至250条，增幅达80%；
• 广告平均点击率由3%攀升至7.2%，不仅达成且超越既定目标；
• 个性化内容占比从原先的10%大幅提高到80%，智能体可根据用户画像动态生成定制化文案；
• 迭代频率由每周一次提速至每日三次，系统支持实时数据反馈与文案动态调整。

五、性能调优建议

减少工具调用频次：若外部接口响应较慢（如API延迟高），建议对高频使用的数据进行本地缓存处理，例如保存用户的兴趣标签或历史行为记录，避免重复请求造成资源浪费；

优化提示词结构：面对过长的提示文本（如超过2000字），推荐将其模块化拆分。例如将“角色-目标-约束”部分与“执行流程”分离，分别输入以提升智能体解析效率；

选用高效Agent框架：采用如LangChain中的“Conversational Agent”机制，或利用AutoGPT的记忆存储（Memory）功能，有助于增强智能体的记忆保持与决策连贯性，从而加快整体运行速度。

六、常见问题及应对方案

1. 生成的文案偏离品牌风格？

原因分析：提示词中缺乏对品牌语调和表达风格的具体限定；

解决路径：在“角色-目标-约束”框架内加入明确的品牌调性要求，例如注明“语言风格需契合‘年轻、潮流’的品牌定位”，并辅以具体示例：“参考文案：‘姐妹们冲！今夏最火的冰丝连衣裙来了～’”。

2. 智能体无法正确触发工具调用？

原因分析：提示信息未清晰说明可用工具及其使用条件；

解决路径：在提示词中列出所有可调用的工具（如“你可使用Google Ads API获取受众数据”），并规定触发时机（如“当需要了解用户偏好时，请调用对应API”）。

3. 反馈循环未能发挥作用？

原因分析：反馈指标模糊或逻辑链条不合理；

解决路径：明确定义关键绩效指标（如“点击率必须≥6%”），并设置合理的响应规则（如“若点击率低于6%，则在下一轮文案中加入限时折扣信息”）。

七、未来发展趋势展望

Agentic AI赋能的广告内容优化正处于高速演进阶段，未来的拓展方向主要包括：

多模态内容协同生成：融合文本、图像与视频等多种媒介形式，实现端到端的内容创作。例如，智能体先生成广告文案，随后自动调用图像生成模型制作配图，再进一步合成短视频广告；

requirements.txt

实时动态优化：依据用户的即时行为数据（如浏览商品页、加入购物车等）快速响应，动态调整推送内容。例如检测到用户刚查看过连衣裙页面，立即推送“冰丝连衣裙享8折优惠”的定向广告；

agent.py

跨平台统一运营：整合多个投放渠道（如抖音、微信朋友圈、淘宝直通车）的数据资源，生成一致性高且适配各平台特性的广告内容。例如，在抖音发布短视频突出“清凉触感”，在微信推送图文强调“穿搭灵感”，共同聚焦“冰丝材质”这一核心卖点。

tools.py

总结

Agentic AI驱动的广告内容优化正成为“AI+营销”领域的重要发展方向，而提示工程则是释放其潜力的核心抓手。本文所分享的五个关键技术——

1. 构建“角色-目标-约束”三元结构
2. 设计多轮交互流程
3. 集成外部工具能力
4. 建立闭环反馈机制
5. 消除语义歧义

——共同构成了打造高效、自主广告优化智能体的方法论基础。

核心观点提炼：

• 提示工程的本质不是简单撰写指令，而是系统性地“定义智能体的行为逻辑”；
• Agentic AI的核心优势在于“自主决策”与“持续学习”，而提示工程正是让这些能力落地的关键桥梁；
• 广告优化的根本在于“洞察用户需求”，而Agentic AI凭借“数据感知 + 反馈学习”的双重机制，能更精准地捕捉并响应用户意图。

期待这些方法能助力你在广告智能化进程中提质增效，真正让AI成为你的“智能优化伙伴”。

参考资料

• 《Agentic AI: A New Paradigm for AI Systems》（ArXiv论文）
• 《LangChain Documentation: Agents》（LangChain官方文档）
• 《Prompt Engineering for Large Language Models》（O’Reilly书籍）
• 《Google Ads API Documentation》（Google官方文档）
• 《AutoGPT: An Autonomous AI Agent》（GitHub项目）

附录：完整代码示例

GitHub仓库地址：包含基于LangChain实现的Agentic AI广告优化系统全套代码，涵盖工具调用模块、反馈循环机制、知识库接入等功能组件。

（注：仓库中包含以下关键文件，支持直接部署运行。）