AI智能体构建中的三种思维病毒
在构建 AI 智能体（AI Agent）的道路上，我们团队 @Cline 识别出了三种"思维病毒"。所谓"思维病毒"，就是那些听起来很高明，但在实践中却压根儿行不通的诱人想法。
groups 多智能体协作
那种科幻电影里的场景——"后方智能体、军需智能体、分析智能体、指挥智能体"分派出一大群子智能体，最后再将结果汇总起来——听起来确实很酷。但现实是，绝大多数有用的智能体工作都是单线程的。
error_outline
复杂的协作流程很少能带来真正的价值，反而常常制造混乱。
error_outline
要知道，仅仅是让模型在单线程里稳定工作就已经够难的了，更别提去处理那些并行的协作逻辑了。
error_outline
这不仅增加了实现的复杂度，更让模型的理解和决策过程变得异常复杂。
search 检索增强生成(RAG)
RAG，即检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation)，也是一种思维病毒。它在理论上看起来很强大，但在实践中，尤其是在智能体场景下，有时候连 GREP 这种基础的文本搜索命令都比它好用。
error_outline
为什么 RAG 的光环在实际的智能体工作流中会褪色？因为它检索到的信息往往是零散的片段，无法让模型形成一个连贯、有用的"理解"。
lightbulb
更好的方法几乎总是：让模型自己去列出文件，用类似 grep 的方式进行搜索，然后打开并阅读整个文件（就像人类一样）。
people
@Cline 团队很早就开始这么做了，后来我们看到 @Amp — Research Preview 和 @Cursor 也都转向了这种更务实的方法。
format_list_bulleted 指令越多 = 效果越好
有一个流传很广的误解：在系统提示词 (system prompt) 里堆砌越来越多的"指令"，就能让模型变得更聪明。这完全是错的。
error_outline
给提示词"注水"只会让模型感到困惑，因为更多的指令往往会导致建议相互冲突和信息过载。
error_outline
结果就是，你不得不像玩"打地鼠"游戏一样，不停地修补模型的各种奇怪行为，而不是得到真正有用的输出。
lightbulb
对于如今大多数前沿模型而言，最好的方法是别挡它们的路，而不是在旁边不停地大喊大叫，试图把它们引向某个特定的方向。
favorite
请珍惜你的每一个字（或者说 Token）。
Python
# 错误示例：冗长且冲突的指令
system_prompt = """
你是一个专业的AI助手，必须：
1. 始终保持专业和礼貌
2. 回答要简短明了
3. 提供详细的信息和背景
4. 不要使用复杂术语
5. 使用专业术语以展示专业知识
6. 回答要全面
7. 不要冗长
...
"""
# 正确示例：简洁明确的指令
system_prompt = "你是一个专业的AI助手，请提供准确、简洁的回答。"
总结
总而言之，以上这三种想法都极具诱惑力。如果你不是整天和 AI 打交道，你可能会觉得它们都非常有道理——然而事实并非如此。当然，随着底层模型能力的提升，我们对这些方法的看法未来也可能会改变。