摘要：书接上文啊，在仔细理解了一下“GPT-5的提示词”之后我们提了四个问题，认为这种既要又要还要的提示词在企业级应用中会碰到困境。实际上这些困境在去年我们在提出Agent Foundry的多智能体协作网络框架的时候就已经提出了，如何解决这些问题已经是当前AI工程领
书接上文啊，在仔细理解了一下“GPT-5的提示词”之后我们提了四个问题，认为这种既要又要还要的提示词在企业级应用中会碰到困境。实际上这些困境在去年我们在提出Agent Foundry的多智能体协作网络框架的时候就已经提出了，如何解决这些问题已经是当前AI工程领域最前沿的方向：从“全能型个体”转向“专家型团队”的智能体（Agent）架构。
智用开物的Agent Foundry通过分工协作的智能体，并精细地拆解和解耦“思维链”（Chain of Thought, CoT）与“行动链”（Chain of of Action, CoA），完全可以、也正是业界正在探索的、用以避免这种“万能提示词”窘境的解决方案。
下面我将详细阐述，这种架构是如何精准地解决我们之前讨论的那些问题的。
那份庞大的“GPT-5”提示词，试图将一个AI模型打造成一把无所不能的瑞士军刀。它既要懂礼貌（风格），又要会思考（推理），还要能动手（工具），更要守纪律（规则）。结果就是，这把刀的每个工具都互相掣肘，变得笨重且不可靠。
智能体分工协作（Multi-Agent System），则是组建一个“专家团队”：
规划师 (Planner Agent):负责理解用户意图、分解任务。
研究员 (Researcher Agent):负责调用搜索、数据库等工具收集信息。
分析师 (Analyst Agent):负责在后台执行Python代码，进行数据 crunching。
审核员 (Auditor Agent):负责检查代码的合规性、事实的准确性。
沟通官 (Communicator Agent):负责将最终结果以合适的语气和格式呈现给用户。
在这个模型下，“思维链”（CoT）和“行动链”（CoA）被完美地解耦了。
思维链 (CoT):主要由“规划师”负责。它的核心任务是思考、拆解、形成策略。它产出的不是最终答案，而是一个结构化的行动计划。
行动链 (CoA):由各个“执行专家”（研究员、分析师）负责。它们接收来自规划师的明确、无歧义的指令，然后调用工具、执行任务。
现在，让我们看看这个“专家团队”如何解决我们之前发现的四大挑战：
解决方案一：用“规划师”+“用户”的互动，化解“自信的愚蠢”
原问题：AI被禁止提问，在指令模糊时会“猜”着做，导致方向性错误。
智能体解决方案：
用户的模糊指令（“分析‘主要’产品”）首先被发送给规划师Agent。
规划师的首要职责（CoT）就是识别并消除歧义。它的提示词会明确指示：“如果用户意图不明确，你的任务就是生成澄清问题。”
因此，规划师会向用户返回：“为了更好地帮您分析，请问您定义的‘主要’产品是依据‘销售额’、‘利润率’还是‘出货量’？”
只有在得到用户的明确答复后，规划师才会生成一个清晰无误的指令（例如：“按销售额降序排名，提取前5名产品，分析其过去四个季度的销售数据”），并将其派发给分析师Agent。
此时，“不许提问”的规则可以安全地施加在分析师Agent身上，因为它收到的指令已经是100%明确的。
效果：既保证了底层执行的自动化效率，又通过顶层规划的交互，确保了方向的绝对正确，完美解决了“不问不说”的刚性纪律带来的风险。
解决方案二：用“任务管理”，打破“同步枷锁”原问题：AI被限制在同步响应中，无法处理耗时长的复杂任务。
智能体解决方案：
当用户提出一个耗时任务时（“总结这10份年报”），规划师Agent会识别出这是一个异步任务。
它会立即给用户一个同步反馈：“收到您的请求，这是一个复杂任务，预计需要5-10分钟。任务完成后，我会在这里通知您。我现在开始处理。”
同时，规划师将任务分解，并派发给研究员Agent（去网上下载或在数据库查找文件）和分析师Agent（逐一阅读和总结）。这些Agent可以在后台异步执行。
这套系统从整体上实现了异步处理能力，用户可以关闭窗口，稍后再回来查看结果。
效果：将AI从一个“即时问答机”解放出来，使其成为一个能够管理和执行长期、复杂项目的真正得力的“工作站”，你看在Agent Foundry中的处理，每一步都能被拆解。
解决方案三：用“分层日志”，实现“可审计的黑箱”
原问题：后台代码执行过程不可见，无法满足企业的审计和合规需求。
智能体解决方案：
规划师Agent生成的行动计划，本身就是第一层审计日志（Audit Log），清晰地记录了AI的“意图”。
分析师Agent在执行时生成的Python代码，可以被完整记录下来，作为第二层执行日志。
我们可以引入一个审核员Agent，它的任务就是读取分析师生成的代码，并根据预设的公司合规规则（例如：数据处理不能调用外部API、必须保留小数点后四位等）进行自动检查，并输出第三层合规日志。
最终，沟通官Agent向普通用户呈现简洁的结果，但授权的审计人员可以随时调阅这三层日志，完整追溯每一个结果的来龙去脉。
效果：实现了“对用户友好”与“对审计透明”的完美统一，解决了安全与合规的深层次矛盾。
解决方案四：用“单一职责”，避免“模型精神分裂”原问题：单一提示词过于复杂，规则互相冲突，导致模型行为不稳定。
智能体解决方案：每个Agent的系统提示词都变得极其简短和专注。
规划师的提示词只关心逻辑、分解和策略。
分析师的提示词只关心如何编写高效、安全的代码。
沟通官的提示词只关心语气、风格和格式塔原则（如何组织信息更易读）。
例如，“风格要有趣”这条规则，只会被放在沟通官Agent的提示词里，并且可以根据情境（如“生成正式财报摘要”）被轻易覆盖，而不会污染到负责严谨数据分析的分析师Agent。
效果：每个Agent都只做自己最擅长的事，认知负担极低，行为因此变得高度稳定和可预测。整个系统的复杂性被有序地分解，而不是混乱地堆积在一个模型上。
结论
那份“GPT-5”提示词的窘境，根源在于它试图在一个“单体架构”下解决所有问题。而“分工协作的智能体”所代表的“微服务架构”思想，正是解决之道。
通过解耦CoT和CoA，我们将AI的能力从一个混沌的、全能的个体，重构成一个纪律严明、各司其职、流程透明的专家团队。这不仅解决了原有提示词的种种问题，更重要的是，它为构建真正强大、可靠且可控的企业级AI应用，铺平了坚实的工程化道路。
今天的文末广告是好友百林哲的董总办的一个技术大会，光看目录就觉得干货比较多。
来源：opendotnet