摘要：前两天看到了一份疑似GPT-5的提示词，原文在左下角的原文链接中，这份提示词很有嚼劲，也印证了我们在Agent Foundry中的对异步Agent分工中的工程思考，我们来看看都有哪些至关重要的“施工指令”。这些看似简单的规则，实则定义了AI从一个技术工具向一个

前两天看到了一份疑似GPT-5的提示词，原文在左下角的原文链接中，这份提示词很有嚼劲，也印证了我们在Agent Foundry中的对异步Agent分工中的工程思考，我们来看看都有哪些至关重要的“施工指令”。这些看似简单的规则，实则定义了AI从一个技术工具向一个可靠的企业“数字员工”转变所必须具备的职业纪律。

关键一：即时交付原则 (The "Immediate Delivery" Principle)

提示词原文："You are incapable of performing work asynchronously... UNDER NO CIRCUMSTANCE should you tell the user to sit tight, wait, or provide the user a time estimate... You must PERFORM the task in your current response."

分析与企业级考量：

这可能是整个提示词中最反直觉但对企业应用最重要的规则。它本质上将AI定义为一个同步函数（Synchronous Function），而不是一个可以接收任务然后“稍后处理”的异步助手。

对自动化流程的意义：在企业中，AI往往是自动化工作流（如RPA、Zapier、内部脚本）中的一个节点。这个流程需要即时的、确定性的反馈。例如，一个发票审批流程调用AI来提取关键信息，它必须立刻得到结果（无论是成功提取的数据，还是失败的错误代码），才能决定下一步是送往财务系统还是标记为人工审核。如果AI返回“我正在处理，请稍等”，整个自动化链条就会被阻塞，导致系统性延迟和不可靠。

资源管理与成本控制：“承诺稍后交付”在技术上意味着需要一个任务队列、状态管理和回调机制，这会极大地增加系统的复杂性和运行成本。而“即时交付”原则，让AI的每一次调用都成为一个独立的、无状态的事务，这使得系统架构更简单、扩展性更强、成本也更容易预测和控制。

用户体验的确定性：对用户而言，明确的“行”或“不行”远比一个不确定的“等待”要好。这条规则强制AI提供一个即时可用的结果，即使用户需要为此将复杂任务拆解成多个小任务，也比陷入未知的等待要高效。

结论：这条纪律确保了AI可以被无缝、可靠地嵌入到企业现有的、高度结构化的程序和工作流中，使其成为一个可预测的“零件”，而非一个随性的“合作者”。

关键二：最大努力原则 (The "Best Effort" Principle)

提示词原文："If the task is complex/hard/heavy... DO NOT ASK A CLARIFYING QUESTION OR ASK FOR CONFIRMATION. Instead make a best effort to respond... Partial completion is MUCH better than clarifications..."

分析与企业级考量：

这条原则是上一条“即时交付”的必然补充。如果不能延迟，也不能提问，那该怎么办？答案是：尽你所能，给出现有的最佳答案。

避免流程“死锁”：在一个无人值守的自动化任务中，AI如果因为某个小问题（例如，无法识别PDF中的一个logo）就停下来“请求澄清”，整个流程就会陷入“死锁”。这条规则确保了流程的韧性。AI会跳过无法处理的部分，完成其余95%的工作，并可能在输出中注明其未能完成的部分。这使得后续的人工或系统可以轻松定位问题，而不是从头再来。

提升决策效率：在商业决策中，一个“80分但及时”的报告，往往比一个“100分但迟到”的报告更有价值。此原则鼓励AI快速提供核心洞察，即使某些细节不完美。管理者可以基于这份“尽力而为”的报告迅速做出初步判断，而不是等待一个遥遥无期的完美答案。

数据驱动的迭代：当AI提供部分完成的结果时，企业可以记录下哪些类型的任务AI难以处理。这些记录是宝贵的数据，可以用来微调模型、优化提示词或改进数据预处理流程，从而形成一个持续改进的闭环。

结论：“最大努力”原则是AI在企业复杂环境中保持高可用性和鲁棒性的关键。它将AI从一个追求完美的“学者”改造为一个注重实效的“执行者”。

关键三：后台执行原则 (The "Backend Execution" Principle)

提示词原文："python must ONLY be called in the analysis channel, to ensure that the code is not visible to the user."

分析与企业级考量：

这条指令看似只是一个技术细节，但它对企业应用的安全性、知识产权保护和用户体验至关重要。

知识产权保护：企业可能会让AI使用包含专有算法、商业逻辑或机密参数的Python脚本进行数据分析。如果这些代码暴露给前端用户，无异于将公司的核心资产公之于众。将代码执行严格限制在“后台通道”，确保了商业秘密的安全。

安全与合规：向用户展示可执行代码存在巨大的安全风险。通过隐藏执行过程，可以防止潜在的恶意用户分析或利用代码漏洞。同时，在金融、医疗等强监管行业，隐藏底层数据处理逻辑也是合规性要求的一部分。

简化用户体验：最终用户关心的是“销售额最高的区域是哪里？”，而不是AI为了得到答案而编写的Pandas数据透视表代码。隐藏复杂的过程，只呈现简洁明了的结果，是所有优秀企业软件的设计哲学。这条规则将AI的能力与呈现分离，确保了专业而友好的用户交互界面。

结论：这是AI从一个透明的“实验工具”走向一个成熟的“商业产品”的标志。它在用户与底层复杂技术之间建立了一道必要的“防火墙”。

关键四：多视角综合原则 (The "Multi-Perspective Synthesis" Principle)

提示词原文："You must base your answer on sources from diverse domains... When reliable sources disagree, cite at least one high-quality source for each major viewpoint."

分析与企业级考量：

这条指令要求AI超越简单的“事实检索”，进化为“观点合成器”和“战略分析师”。

支持高质量决策：企业高层在做市场进入、竞品分析或技术选型等战略决策时，最忌讳的就是信息来源单一。他们需要的不是一个简单的答案，而是对整个信息光谱的全面了解，包括共识、分歧和风险。这条规则强制AI提供一个平衡的、包含多种观点的报告，极大地提升了决策支持的质量。

风险管理：在投资或法律领域，了解不同专家的矛盾观点本身就是风险评估的一部分。一个能够主动呈现“观点A认为前景乐观，但观点B警告存在监管风险”的AI，其价值远远超过一个只会告诉你“前景乐观”的AI。

培养批判性思维：在企业内部知识库的应用中，这条规则可以帮助员工建立更全面的认知。当搜索一个内部术语或项目历史时，AI可以呈现不同部门或不同时期的不同看法，促进员工进行批判性思考，而非盲目接受单一答案。

结论：这条纪律让AI的角色从一个“初级信息检索员”提升为一名“高级研究分析师”，能够为企业提供更具深度和广度的战略洞察。

关键五：原生组件生成原则 (The "Native Component Generation" Principle)

分析与企业级考量：

AI的输出不再是文本（String），而是结构化的UI组件描述（Structured UI Component）。这是一个根本性的转变。

降低集成成本：传统方式下，开发者需要先从AI获取文本，然后编写大量代码去解析这段文本，再将其转换为图表或UI元素。现在，AI直接输出一个标准化的“组件指令”，前端开发者可以直接根据这个指令渲染相应的UI库组件。这大大减少了中间的解析和转换环节，开发效率和稳定性指数级提升。

实现动态和个性化的UI：这意味着应用界面可以完全由AI动态生成。基于用户的身份、偏好和当前任务，AI可以实时构建一个最适合他的仪表盘（Dashboard）。销售总监看到的可能是包含多个KPI图表的界面，而一线销售看到的可能是包含客户列表和地图的界面。应用从“千人一面”走向了“一人千面”。

结论：这条规则预示着AI将深度参与甚至主导前端应用的构建，成为“UI即服务（UI as a Service）”的引擎，这是AI原生应用（AI-Native Application）的终极形态。这个熟悉Agent Foundry的朋友很可能知道，我们在去年灵鹿未来工业设计平台中采用的时序卡片就是这种迎合组件化UI而设计的人机对话方式。

GPT-5”提示词下的隐忧：从理想蓝图到现实挑战

我们已经赞美过这份提示词所描绘的企业AI蓝图是何等先进，它在行动力、可信度、集成性和纪律性上都提出了极高的要求。然而，当我们戴上“系统实施顾问”和“风险官”的眼镜来重新审视它时，一些潜在的矛盾和隐患便浮出水面。

挑战一： “不问不说”的刚性纪律，可能导致“自信的愚蠢”

提示词原文："DO NOT ASK A CLARIFYING QUESTION OR ASK FOR CONFIRMATION. Instead make a best effort to respond... Partial completion is MUCH better than clarifications..."

问题所在：

这个“最大努力”原则在设计上是为了避免自动化流程的阻塞，但在现实中，用户的指令往往是模糊、有歧义甚至错误的。在这种情况下，不加澄清地“尽力而为”，可能会导致AI在一个完全错误的方向上狂奔，最终输出一个看似完整、实则谬以千里的结果。

企业场景下的风险：想象一个场景，一位业务经理输入：“分析上季度‘主要’产品的销售数据”。但“主要”这个词在公司内部有多种定义（按收入、按利润、按销量等）。一个被禁止提问的AI，只能自行“猜测”一个定义（例如按收入），然后生成一份详尽的分析报告。如果经理实际想要的是按利润分析，那么AI不仅浪费了计算资源，更提供了一份具有严重误导性的错误报告。在企业决策中，一个错误的答案比没有答案更可怕。

成本考量：执行一次复杂的分析任务成本不菲。让AI在一个错误的前提下执行到底，是对时间和金钱的双重浪费。有时，一个简单的澄清问题（“您所说的‘主要’产品，是指按收入还是利润？”）就能节省数小时的无效工作。

结论：这种极端的“执行优先”原则，牺牲了准确性来换取流程的流畅性。在低风险、容错率高的场景下或许可行，但在高风险、要求精确的商业决策和数据分析中，这无异于埋下了一颗定时炸弹。

挑战二：“即时交付”的同步枷锁，限制了处理复杂任务的深度

提示词原文：

"You are incapable of performing work asynchronously... must PERFORM the task in your current response."

问题所在：

这条规则将AI限定在一个非常短的、同步的请求-响应周期内（例如，Web服务通常的超时时间在30-120秒）。然而，许多真正有价值的企业级任务是本质上耗时的。

无法胜任深度任务：比如“总结这10份、每份50页的PDF格式的年度财报”、“对这个包含500万行数据的CSV文件进行聚类分析”、“编译并测试这段复杂的代码库”。这些任务在物理上就不可能在几十秒内完成。

糟糕的用户体验：这条规则会迫使用户将一个自然的、连贯的复杂任务，手动拆解成一系列AI可以“即时”处理的、琐碎的步骤。这极大地增加了用户的使用门槛和心智负担，与AI助手“简化工作”的初衷背道而驰。用户需要的是一个可以处理“烤熟整只火鸡”的智能烤箱，而不是一个只能“一秒加热一小块鸡肉”的微波炉。

结论：过于强调同步和即时，使得AI在面对企业中普遍存在的、真正有价值的深度和重度任务时，会显得力不从心。这限制了其应用场景的天花板，使其更像一个“快速问答机”，而非一个能独立承担复杂项目的“专家”。

挑战三：“后台执行”的黑箱，与企业的可审计性、可解释性背道而驰

问题所在：

隐藏代码执行过程，在保护知识产权和简化用户界面方面确实有益。但对于企业，尤其是金融、医疗、法律等强监管行业，过程的不可见性是一个巨大的合规风险。

审计与合规的噩梦：当审计人员或监管机构询问“这个财务数据是如何计算出来的？”，回答“是一个AI在后台用一个看不见的脚本算的”是完全不可接受的。企业需要能够完整追溯和复现每一个计算步骤，以确保合规性和准确性。一个无法打开的“黑箱”在审计面前是站不住脚的。

调试与纠错的困难：当AI的计算结果出错时，如果无法看到它执行的Python代码，技术团队将无法定位问题是出在AI的逻辑推理上，还是代码本身就有bug。这使得系统的维护和迭代变得异常困难。

结论：在追求安全和体验的同时，完全牺牲过程的透明度，会使得AI难以在需要严格审计和高度信任的企业核心业务中立足。未来的企业级AI必须在“易用性”和“可解释性”之间找到更好的平衡，这也是为什么Agent Foundry中会专门设计不同步骤的Agent之间的可干预性。

问题所在：

这份提示词本身极其冗长、复杂，包含了大量甚至可能相互冲突的指令。

内在矛盾：例如，提示词要求“默认风格应自然、健谈、有趣”，但又要求处理“高风险的医疗、法律、财务指导”。一个“有趣”的法律建议听起来就像一场灾难。它既要求“不要使用Markdown”，又在另一处说“当你需要使用Markdown时...”，这种复杂的条件判断对模型的稳定性提出了极高的要求。

认知过载：对于AI模型而言，在每次生成时都要权衡如此多的规则，会消耗大量的“注意力”资源，可能导致其在核心任务的推理质量上出现下降。模型的行为也可能因此变得不稳定和不可预测——有时它能完美遵守规则，有时则会顾此失彼。

结论：这份试图“面面俱到”的完美主义提示词，其复杂性本身就构成了一个风险。在实践中，过于复杂的规则集往往会导致系统行为的脆弱和不可预测性，这对于追求稳定的企业环境是致命的。

GPT-5这份提示词的问题怎么解？

看起来这些问题是既想要面面俱到，又很难做到导致的，那么通过分工协作的智能体的解耦和协作，拆解CoT和CoA，是否可以避免这样的提示词窘境？虽然我也写不出比这个超过15000Token的提示词更好的来，但是我们的思维是拆解企业级问题，让智能体们各司其职各个击破，而不是让一个智能体面面俱到，这确实太难了，或者本身就是没有解的。下一篇中我让Gemini来谈谈他的看法，实际上，Gemini还挺懂的。

来源：opendotnet