最近在技術圈里有一個很有趣的爭論：大模型 Agent 是不是就是各種 Prompt 的堆疊？像 Manus 這樣看起來很智能的 Agent，本質上是不是就是用巧妙的 Prompt 約束大模型生成更好的輸出？換句話說，這是不是一門文字藝術？

這個問題引發了業內專家的激烈討論，觀點分化明顯。讓我們來看看不同的聲音。

兩大陣營的觀點碰撞

觀點一：就是文字藝術，沒必要遮遮掩掩

有開發者直言不諱地表示："沒人敢說實話嗎？是的，就是各種 Prompt 的堆疊。"另一位實戰派開發者更加犀利：“LLM 的 input 就是 prompt，不管什么工具或模型，都只是優化 prompt。大把人把’優化 prompt’的工具吹得云里霧里，卻有意無意回避其目的還是只是生成更好的 prompt。”

這種觀點認為，Agent 可以看做 prompt engineering 的升級版。核心在于如何具體設計 prompt，如何拆分，順序是什么。其他那些復雜的架構設計，在他們看來都是在"象牙塔里扯淡"。

觀點二：遠不止文字游戲這么簡單

但技術專家們顯然不買賬。有人從工程角度分析："生產級別的工程顯然不僅僅是 Prompt 這么簡單。"以 OpenHands 為例，對接 LLM 只是其中一個模塊，真正驅動 Agent 完成復雜任務的核心，是一整套事件驅動機制，包括狀態機、事件流框架、控制器等等，還用到了像 Sandbox 這樣的沙箱技術。

另一位專家總結得更加全面：“真正可用的 Agent = Prompt（語言接口）+ 程序化編排 + 長期狀態/記憶 + 外部工具動作 + 自反饋循環。缺少任何一環，都會從’自治智能體’迅速退化成’高級聊天機器人’。”

Agent 的本質是什么？

從技術定義來看，Agent 本質上是一個循環系統。對于一個給定目標的 AI Agent，它能夠自己創建任務、完成任務、創建新任務、重新確定任務列表的優先級，并循環直到達到目標。

用公式表達就是：Agent = LLM + Planning（計劃）+ Tool use（執行）+ Feedback（糾正偏差）

這個定義揭示了一個關鍵點：Agent 讓 LLM 具備了目標實現能力，通過自我激勵循環來完成給定目標。

關鍵在于狀態管理

有一個被很多人忽視的技術細節：現在幾乎所有的大模型 API 都是無狀態的。大模型 API 連魚的七秒記憶都沒有，它甚至記不住自己上一次的回答是什么。

那為什么我們在 AI 聊天工具里能看到它"記住"了歷史對話呢？實際上，是把以前的歷史會話每次都重新傳給大模型一遍，讓它看起來有了記憶。這就是把無狀態的 API 做成有狀態的樣子。

隨著應用復雜化，狀態管理變得越來越重要。真正厲害的 Agent 拼的其實是狀態管理能力。

Prompt 的真正作用

一位分析過 Manus 和 OpenManus 項目結構的開發者指出，Prompt 確實很重要，它可以在不微調大模型的情況下，根據先驗知識引導大模型行為，達到期待的業務效果。

但關鍵是：Prompt 是 Agent 系統中大模型和其他各個組件的潤滑油，而不是全部。

以 OpenManus 為例，其結構主要包括：

• Agent（智能體）
• Flow（流程）
• Tool（工具）
• Prompt（提示詞）

Prompt 只是其中一個組件。

技術的進化邏輯

從技術發展的角度看，這場爭論其實反映了不同階段的認知差異：

初級階段：確實主要靠 Prompt 工程，通過精心設計的提示詞讓模型表現更好。

中級階段：開始引入工具調用、多輪對話、簡單的狀態管理。

高級階段：構建完整的事件驅動系統，包含復雜的狀態機、內存管理、自主規劃和執行能力。

企業級階段：需要考慮并發、容錯、監控、安全等工程化問題。

結論：既是也不是

回到最初的問題：大模型 Agent 是不是文字藝術？

答案是：既是也不是。

從某種意義上說，所有與 LLM 的交互最終都要通過文字（Prompt）來實現，這確實是一門語言藝術。設計好的 Prompt 需要對語言有深刻理解，需要巧妙的措辭和精確的邏輯。

但將 Agent 簡單等同于 Prompt 堆疊，就像說建筑就是磚塊堆疊一樣——技術上沒錯，但忽略了設計、結構、工程等更重要的層面。

真正的 Agent 系統需要：

• 精心設計的 Prompt（文字藝術）
• 復雜的狀態管理（系統工程）
• 智能的任務規劃（算法設計）
• 可靠的工具調用（接口工程）
• 持續的自我優化（反饋機制）

寫在最后

這場爭論的價值不在于誰對誰錯，而在于推動我們更深入地思考 AI Agent 的本質。

對于初學者，從 Prompt 工程開始確實是一個好的起點，它能讓你快速理解如何與 AI 交互。

對于有經驗的開發者，則需要跳出 Prompt 的局限，從系統工程的角度思考如何構建真正可用的智能體。

技術的進步往往就是在這樣的爭論中螺旋上升的。無論你站在哪一邊，都要承認：我們正在見證一個激動人心的技術變革時代。

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