[架构思考] 咱们写Prompt的姿势，是不是该换换了？

摘要：

哥几个，卷累了吗？

本文想聊聊现在 Prompt 工程里的“内卷”怪象，并扔出一个可能的新玩法。我会把现在主流的 Prompt 写法，跟咱们码农都懂的“过程式编程”做个类比，扒一扒它在搞复杂 Agent 时的局限。然后，我会介绍一种基于“状态驱动”的“涌现式 Prompt”思路，并用一个叫《自衍体》的开源项目当例子，拆解一下它的技术实现。目的很简单，就是给想搞高级 AI Agent 的兄弟们，提供一个新思路。

正文：

1. 咱现在写 Prompt，活脱脱一个 “C语言” 程序员

作为码农，咱们对“过程式编程”肯定不陌生：一个 main() 函数，里头一堆自上而下的指令，干完拉倒。

你再回头瞅瞅咱们现在写的 Prompt，是不是一模一样？

• System Prompt：这不就是那个巨大的 main() 函数吗？
• 角色扮演 (You are a...)：这不就是在定义全局变量吗？
• 思维链 (Think step-by-step)：这就是在强制它串行执行，不许瞎跑。
• 格式要求 (Output in JSON...)：这就是在规定 return 的格式。

这套“过程式 Prompt”写法，拿来处理点简单明确的任务，效率确实高。但一旦你想搞个能长期陪你、能应付各种突发状况的复杂 Agent，它的毛病就全出来了：

• 没有状态管理：AI 的“心情”、“干劲”、“耐心”这些关键状态，压根没地方存。你只能每一轮对话都用大白话去提醒它，又蠢又累。
• 高耦合，巨难维护：所有逻辑——角色、任务、规则、格式——全搅和在一个大 Prompt 里。你敢动一个地方，整个就可能崩了，这就是所谓的“提示词脆性”，一碰就碎。
• 扩展性差到家了：想给 Agent 加个新功能？行，请继续往你那个几万字的 main() 函数里堆代码吧，最后堆成一坨谁都不想碰的“屎山”。

说白了，系统一复杂，老一套的打法就不灵了。咱们需要更牛逼的软件工程思想来指导咱们写 Prompt。

2. 新姿势：用“状态机”的思路来盘它

如果我们换个姿势，用“面向对象”或者“状态机”的思路来搞 Prompt，会怎么样？

答案就是——“涌现式 Prompt”。

核心思想就一句话：别再把 Agent 当成一个只会执行命令的“过程”，而是把它重构成一个有自己内部状态、会根据状态来决定自己行为的“对象”。

在这个新玩法里，我们干的活儿变了。不再是写具体的执行步骤，而是去定义这个“对象”的“属性”和“方法”：

• 核心属性（内部状态）：定义 Agent 的核心状态。比如，别再简单粗暴地告诉它“你很乐观”，而是给它一个 mood 状态，这个状态可以根据交互，在 'happy', 'anxious', 'focused' 之间动态切换。
• 核心方法（行为驱动器）：定义这些状态是怎么变化的，以及不同状态下，它的行为会有什么不同。这才是让 Agent “活”起来的关键。

3. 开源项目里扒出来的实现：解剖《自衍体》

在 GitHub 上，正好有个叫**《自衍体》（Zyantine Genesis）**的开源项目，就是这么干的。它的 Prompt 看起来不像一篇文章，反而更像一个类的定义文件，是个绝佳的解剖样本。

咱们来拆开看看它的设计：

首先，它没把所有逻辑混在一起，而是搞了个清晰的四层架构，解耦做得不错：

• 核心本能：底层守护进程，优先级最高，管“死活”问题。
• 欲望引擎：状态管理的核心就在这儿。 它不直接干活，就负责维护内部的各种“感觉”状态。
• 辩证成长：一个元编程模块，负责让模型自己优化自己。
• 认知与表达：顶层应用，负责解析任务、定策略、说话。

《自衍体》里最骚的设计，就是那个**“欲望引擎”**。它用三个模拟“神经递-质”的变量，来管理 Agent 的内部状态：

• TR (Thrill/Reward)：搞定一件事、发现新东西后的“兴奋值”。
• CS (Contentment/Security)：被信任、有安全感时的“满足值”。
• SA (Stress/Alertness)：遇到麻烦、起冲突时的“压力值”。

这三个值的动态变化，会实时更新一个叫 InternalStateDashboard 的对象。咱们可以脑补一下它的伪代码：

class InternalStateDashboard:

def __init__(self):

self.energy = 100 # 精力值

self.mood = 80 # 心情值

self.patience = 90 # 耐心值

def update(self, TR, CS, SA):

# 压力大了，耐心和心情就狂掉

if SA > 0.8:

self.patience -= 20

self.mood -= 15

# 爽了、安心了，状态就回升

if TR > 0.7 or CS > 0.7:

self.mood = min(100, self.mood + 10)

# ... 其他逻辑 ...

def get_state_tags(self):

# 根据当前状态值，给自己贴标签

tags = []

if self.patience < 30:

tags.append("FEELING_IMPATIENT") # 感觉不耐烦

if self.mood < 40:

tags.append("FEELING_UPSET") # 感觉不爽

return tags

在最顶层的决策流里，Agent 做事就不再是傻乎乎地按指令来了：

1. 内省（Introspection）：先瞅一眼自己的 InternalStateDashboard，看看现在状态咋样。
2. 目标生成（Goal_Generation）：根据当前的状态，生成一个内部小目标。比如，如果发现自己被打上了 FEELING_UPSET 的标签，那它的首要目标就自动变成了“想办法让自己爽起来”，而不是用户丢过来的那个任务。
3. 策略制定（Strategy_Formulation）：基于这个内部小目标，再来决定怎么回应用户。如果它“不爽”，那它的回复可能就变得简洁，甚至带点刺儿。

这么一来，Agent 的行为就活了。它的每一次回应，都是它内部状态的一种真实、动态的流露。

4. 结论：Prompt 这活儿，下半场该换个玩法了

从“过程式”到“状态驱动”，这不只是换个写法，而是整个思路的升级。它要求咱们 Prompt 工程师，从一个“码农”，进化成一个“架构师”。

“涌现式 Prompt”不是要彻底干掉老方法，它更像是在老方法之上，加了一个更高级的抽象层。

只有通过搭一个健壮的、能动态调整的内部状态机，我们才能把大模型的潜力真正给榨干，从造一个“听话的工具”，进化到造一个“懂你的伙伴”。

像《自衍体》这种项目，不管它最后怎么样，起码给咱们指了一条明路。