大模型 Agent 就是文字艺术吗?

news2025/5/24 22:13:36

最近在技术圈里有一个很有趣的争论:大模型 Agent 是不是就是各种 Prompt 的堆叠?像 Manus 这样看起来很智能的 Agent,本质上是不是就是用巧妙的 Prompt 约束大模型生成更好的输出?换句话说,这是不是一门文字艺术?

这个问题引发了业内专家的激烈讨论,观点分化明显。让我们来看看不同的声音。

两大阵营的观点碰撞

观点一:就是文字艺术,没必要遮遮掩掩

有开发者直言不讳地表示:"没人敢说实话吗?是的,就是各种 Prompt 的堆叠。"另一位实战派开发者更加犀利:“LLM 的 input 就是 prompt,不管什么工具或模型,都只是优化 prompt。大把人把’优化 prompt’的工具吹得云里雾里,却有意无意回避其目的还是只是生成更好的 prompt。”

这种观点认为,Agent 可以看做 prompt engineering 的升级版。核心在于如何具体设计 prompt,如何拆分,顺序是什么。其他那些复杂的架构设计,在他们看来都是在"象牙塔里扯淡"。

观点二:远不止文字游戏这么简单

但技术专家们显然不买账。有人从工程角度分析:"生产级别的工程显然不仅仅是 Prompt 这么简单。"以 OpenHands 为例,对接 LLM 只是其中一个模块,真正驱动 Agent 完成复杂任务的核心,是一整套事件驱动机制,包括状态机、事件流框架、控制器等等,还用到了像 Sandbox 这样的沙箱技术。

另一位专家总结得更加全面:“真正可用的 Agent = Prompt(语言接口)+ 程序化编排 + 长期状态/记忆 + 外部工具动作 + 自反馈循环。缺少任何一环,都会从’自治智能体’迅速退化成’高级聊天机器人’。”

Agent 的本质是什么?

从技术定义来看,Agent 本质上是一个循环系统。对于一个给定目标的 AI Agent,它能够自己创建任务、完成任务、创建新任务、重新确定任务列表的优先级,并循环直到达到目标。

用公式表达就是:Agent = LLM + Planning(计划)+ Tool use(执行)+ Feedback(纠正偏差)

这个定义揭示了一个关键点:Agent 让 LLM 具备了目标实现能力,通过自我激励循环来完成给定目标。

关键在于状态管理

有一个被很多人忽视的技术细节:现在几乎所有的大模型 API 都是无状态的。大模型 API 连鱼的七秒记忆都没有,它甚至记不住自己上一次的回答是什么。

那为什么我们在 AI 聊天工具里能看到它"记住"了历史对话呢?实际上,是把以前的历史会话每次都重新传给大模型一遍,让它看起来有了记忆。这就是把无状态的 API 做成有状态的样子。

随着应用复杂化,状态管理变得越来越重要。真正厉害的 Agent 拼的其实是状态管理能力。

Prompt 的真正作用

一位分析过 Manus 和 OpenManus 项目结构的开发者指出,Prompt 确实很重要,它可以在不微调大模型的情况下,根据先验知识引导大模型行为,达到期待的业务效果。

但关键是:Prompt 是 Agent 系统中大模型和其他各个组件的润滑油,而不是全部。

以 OpenManus 为例,其结构主要包括:

  • Agent(智能体)
  • Flow(流程)
  • Tool(工具)
  • Prompt(提示词)

Prompt 只是其中一个组件。

技术的进化逻辑

从技术发展的角度看,这场争论其实反映了不同阶段的认知差异:

初级阶段:确实主要靠 Prompt 工程,通过精心设计的提示词让模型表现更好。

中级阶段:开始引入工具调用、多轮对话、简单的状态管理。

高级阶段:构建完整的事件驱动系统,包含复杂的状态机、内存管理、自主规划和执行能力。

企业级阶段:需要考虑并发、容错、监控、安全等工程化问题。

结论:既是也不是

回到最初的问题:大模型 Agent 是不是文字艺术?

答案是:既是也不是。

从某种意义上说,所有与 LLM 的交互最终都要通过文字(Prompt)来实现,这确实是一门语言艺术。设计好的 Prompt 需要对语言有深刻理解,需要巧妙的措辞和精确的逻辑。

但将 Agent 简单等同于 Prompt 堆叠,就像说建筑就是砖块堆叠一样——技术上没错,但忽略了设计、结构、工程等更重要的层面。

真正的 Agent 系统需要:

  • 精心设计的 Prompt(文字艺术)
  • 复杂的状态管理(系统工程)
  • 智能的任务规划(算法设计)
  • 可靠的工具调用(接口工程)
  • 持续的自我优化(反馈机制)

写在最后

这场争论的价值不在于谁对谁错,而在于推动我们更深入地思考 AI Agent 的本质。

对于初学者,从 Prompt 工程开始确实是一个好的起点,它能让你快速理解如何与 AI 交互。

对于有经验的开发者,则需要跳出 Prompt 的局限,从系统工程的角度思考如何构建真正可用的智能体。

技术的进步往往就是在这样的争论中螺旋上升的。无论你站在哪一边,都要承认:我们正在见证一个激动人心的技术变革时代。


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