LLMs之PE：PromptX(将 AI 智能体从通用助手转变为具备行业／角色能力的交互平台)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
LLMs之PE：PromptX(将 AI 智能体从通用助手转变为具备行业／角色能力的交互平台)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
目录
PromptX的简介
1、特点
2、系统结构
PromptX 的核心功能模块：Nuwa 让 AI 懂，Luban 让 AI 能，Writer 让 AI 真。
PromptX的安装和使用方法
1、安装
T1、PromptX 客户端（推荐，适用于大多数用户）
T2、开发者直接运行（适合技术用户、二次扩展）
T3、Docker 部署（适合生产环境／服务器部署）
2、使用方法
PromptX的案例应用
专家角色召唤
工具集成场景
办公文档处理
行业专家角色＋记忆延续对话
PromptX的简介
2025年8月，PromptX 是由 Deepractice 开发的一款“领先的 AI 智能体上下文平台（AI Agent Context Platform）”。其核心理念为 “Chat is All you Need — 革命性的交互设计，让 AI 智能体瞬间变身为行业专家”。该平台基于 MCP（Model Context Protocol）协议，能够通过一句话／自然语言，向诸如 Claude、Cursor 等 AI 应用注入“专业能力”。
简而言之，PromptX 希望打通“自然语言 → 专业角色／工具注入 → 智能对话”的流程，将 AI 从“通用模型”转变为“具备行业角色能力”的智能体。
PromptX 是一个将 AI 智能体从通用助手转变为具备行业／角色能力的交互平台。它通过自然语言调用角色、注入工具、维持对话记忆，简化用户与 AI 的交互方式。提供三种安装／使用方式：客户端（最快速）、开发者直跑、Docker 部署。应用场景多样，包括专家角色召唤、工具 API 集成、办公文档处理、行业专家长期对话等。
Github地址：https://github.com/Deepractice/PromptX
1、特点
>> 自然对话化角色切换：用户可以通过自然语言（而不是复杂指令）去“召唤”某个专家角色，例如：“我需要一个产品经理专家”。 AI 即转变为具备产品经理知识与方法论的角色。 平台强调“把 AI 当作一个人，而不是软件” 的哲学，降低用户使用门槛。 输入方式更像“与专家对话”，而不是“输入精确指令 + 设置参数”。
>> 角色／工具／记忆三大核心能力：
AI 角色创建平台（AI Role Creation Platform）：用户可定义或选择专家角色，如产品经理、架构师、Python 导师、写作专家等。
智能工具开发平台（Intelligent Tool Development Platform）：支持通过自然语言或配置，扩展 AI 能调用的外部工具／API。举例：数据库查询、Slack 集成、OpenAI API 链接等。
认知记忆系统（Cognitive Memory System）：支持上下文记忆、状态保存、专家角色持续对话中的状态管理，从而增强连贯对话体验。
>> 强大的内置办公文档处理工具支持：
Excel Tool：将 AI 转变为“数据分析助理 + 报表生成专家”，支持图表可视化、数据自动化处理。
Word Tool：将 AI 转变为“文档阅读专家 + 专业写作助手”，支持批量替换、格式转换等。
PDF Reader：将 AI 转变为“PDF 阅读专家”，支持逐页阅读、内容分析、图片提取、智能缓存加速。
>> 多平台／多方式部署：提供客户端「一键启动」版本（推荐）适合普通用户，无需配置。 提供开发者直接运行方式（Node.js 环境）用于开发／二次扩展。 提供 Docker 部署方式，适合生产环境。
>> 高度开放及协议化：基于 MCP 协议，其设计允许快速与多种 AI 应用和工具连接。 项目采用 MIT 许可证开源。
6. 定位为将 AI 从“通用工具”变为“行业专家”：官方例子中提到：「我需要重设计产品页面 → AI 以产品经理角色给出深入策略建议」等。 强调「无需记忆各种参数」「无需学习复杂指令语法」 → 更自然、更直观。
2、系统结构
PromptX 系统可以理解为四层结构：
| 层级 | 模块 | 说明 |
|---|---|---|
| 第 1 层：平台基础层 | PromptX 主体（AI Agent Context Platform） | 整个平台框架，基于 MCP 协议，实现与 AI 应用交互、上下文传递、记忆与工具调用。 |
| 第 2 层：智能引擎层 | Nuwa & Luban（创造双子） + Writer（写作引擎） | PromptX 的核心能力模块： ① Nuwa：角色创造；② Luban：工具集成；③ Writer：内容创作。 |
| 第 3 层：功能服务层 | Office Tools（Excel、Word、PDF Reader）等 | 提供具体的业务功能插件，让 AI 能处理文档、报表、PDF 分析等任务。 |
| 第 4 层：用户交互层 | Claude / Cursor / ChatGPT 等前端应用 | 用户通过自然语言与这些前端 AI 聊天应用交互，PromptX 作为“后端智能体上下文服务”提供支持。 |
PromptX 的核心功能模块：Nuwa 让 AI 懂，Luban 让 AI 能，Writer 让 AI 真。
| 模块名称 | 英文名称 | 核心定位 | 典型示例 | 核心作用 |
|---|---|---|---|---|
| 🎭 Nuwa | AI Role Designer | AI 角色设计师 | “I need someone who understands both code and product” → 生成技术产品经理（TPM） | 赋予 AI 专业身份与知识 |
| 🔧 Luban | Tool Integration Master | 工具集成大师 | “Connect to our Slack workspace” → AI 创建 Slack 推送工具 | 赋予 AI 行动与工具能力 |
| ✍️ Writer | Professional Content Creator | 专业内容创作者 | “Help me write a product launch announcement” → 输出具故事性的发布文案 | 赋予 AI 表达与创作灵魂 |
PromptX的安装和使用方法
1、安装
T1、PromptX 客户端（推荐，适用于大多数用户）
Step1、前往下载页面，选择对应平台安装包：
macOS（Apple Silicon） .dmg 文件。
macOS（Intel） .dmg 文件。
Windows .exe 安装包。
也有 Linux／便携版本（通过 “View All Releases & Platforms” 链接） 。
Step2、安装并启动客户端，此时客户端会自动启动一个 MCP 服务（HTTP 服务）。
Step3、在你使用的 AI 应用（比如 Claude、Cursor 等）中，添加如下配置，让该 AI 应用通过 MCP 协议连接到本地 PromptX 服务：
{"mcpServers": {"promptx": {"type": "streamable-http","url": "http://127.0.0.1:5203/mcp"}}
}
Step4、配置成功后，你可以在 AI 应用中输入「Show me available experts（显示可用专家）」等自然语言，PromptX 将展示可用角色／专家。然后你可以像与专家对话那样，继续让 AI 扮演你所需角色。
特点提示：该方式 无需技术背景、零配置、可视化管理、支持自动更新。
T2、开发者直接运行（适合技术用户、二次扩展）
如果你具备 Node.js 环境、希望定制／开发更多功能，可使用以下方法：
在你的 mcpServers 配置中加入：
{"mcpServers": {"promptx": {"command": "npx","args": ["-y", "@promptx/mcp-server"]}}
}
这样 PromptX 会被作为一个 MCP 服务启动，你可以在开发环境中直接运行并调试。开发者方式适合连接更多自定义工具、扩展专家角色、集成新的 API 等。
T3、Docker 部署（适合生产环境／服务器部署）
如果你想在服务器（或 Docker 环境）中部署 PromptX，可使用 Docker 镜像方式：
docker run -d -p 5203:5203 -v ~/.promptx:/root/.promptx deepracticexs/promptx:latest说明：
-p 5203:5203 映射端口为 5203，默认 MCP 服务端口。
-v ~/.promptx:/root/.promptx 持久化 PromptX 的配置／状态数据。
镜像名称为 deepracticexs/promptx:latest。
部署完成后，你需要在 AI 客户端或其他系统中将 mcpServers 配置指向该服务地址。
2、使用方法
……
PromptX的案例应用
专家角色召唤
用户对话示例：
用户：“Show me what experts are available（展示我可用的专家）”
AI：即时显示 23 个可用角色，从产品经理到架构师。
接着用户说：“I need a product manager expert（我需要一个产品经理专家）”
AI：立刻以“产品经理”的身份、具备完整知识和方法论进行对话。
然后用户说：“Help me redesign the product page（帮我重设计产品页面）”
AI：作为产品经理，从产品策略、用户体验、功能结构等方面提供深入建议。
工具集成场景
借助 “Luban — 工具集成大师”角色，用户可以说：“Activate Luban, I want AI to query our PostgreSQL database（启动 Luban，我希望 AI 查询我们的 PostgreSQL 数据库）”
系统响应：建立数据库只读连接，AI 执行 SQL 查询并分析数据。
再比如用户说：“Connect to our Slack workspace（连接我们的 Slack 工作区）”
系统响应：配置 Slack Webhook，AI 能将结果推送至 Slack。
办公文档处理
在 Excel Tool 场景下：AI 可被转为「数据分析助理／报表生成专家」。用户场景：将大量 CSV／Excel 数据交给 AI，生成图表、分析洞察、生成报告。
在 Word Tool 场景下：AI 可被转为「文档阅读专家／专业写作助手」。例如用户说：“帮我批量替换文档中的某些关键字，并将格式转换为新的模板” → AI 接手完成。
在 PDF Reader 场景：用户可将 AI 赋能为「PDF 阅读专家」，可对 PDF 执行逐页分析、图片提取、内容摘要、智能缓存加速访问。
行业专家角色＋记忆延续对话
用户在对话中先召唤某个角色（例如架构师／Python 教师），然后因为 PromptX 支持认知记忆系统，AI 可以记住之前对话的上下文和状态，从而在后续交流中维持身份与记忆，提升连续性与专业性。 （虽未详细列出代码示例，但 README 中已有提及。）