前段时间在AI圈掀起了一个颇具争议的话题：大模型Agent是否仅仅是精心设计的Prompt组合？
以Manus为代表的智能Agent系统，其核心能力是否主要依赖于通过精巧的Prompt工程来引导大模型产生更优质的输出？
当前AI应用的突破是否更多体现为一种高级的文本编排技术？该议题在学术界和工业界都引发了广泛讨论，各方观点交锋激烈。
两大阵营的观点碰撞
观点一:就是文字艺术，没必要遮遮掩掩
有业内人士一针见血地指出："现在谁还敢说真话？说白了不就是Prompt的排列组合。"
某位资深从业者的批评更为尖锐："大模型的输入本质上就是prompt，任何工具或框架的终极目标都是打磨prompt。
市面上那些所谓'prompt优化'的工具被包装得神乎其神，但明眼人都知道它们最终产出的不过是个更精致的prompt。"
在他们看来，Agent本质上就是prompt工程的进阶形态，关键仍在于prompt的具体架构设计------包括要素拆解和流程编排。至于那些花里胡哨的系统架构，不过是"学术圈的自嗨"罢了。
观点二:远不止文字游戏这么简单
技术专家们对此并不认同。有从业者从系统架构层面指出："企业级应用开发远非调用API就能解决。"
以DeepMind系统为例，集成大模型仅为基础组件，支撑智能体执行多步骤任务的关键，在于其分布式任务调度体系，涵盖工作流引擎、消息队列、决策中枢等模块，甚至采用了类似Docker的容器化隔离方案。
另一位资深研究员归纳得更为系统："实用级智能体=API(交互层)+异步任务调度+知识图谱存储+多模态执行器+动态评估机制。任一要素缺失，都会使'认知计算平台'降维成'对话脚本引擎'。"
Agent 的本质是什么?
从技术定义来看，Agent本质上是一个闭环系统。对于具有明确目标的AI Agent而言，它可以自主生成任务、执行任务、动态调整任务序列优先级，并持续迭代这一过程直至目标达成。
用公式表达就是:Agent=LLM+Planning(计划)+Tooluse(执行)+Feedback(纠正偏差)
这个定义揭示了一个关键点:Agent 让LLM 具备了目标实现能力，通过自我激励循环来完成给定目标。
关键在于状态管理
有一个被很多人忽视的技术细节:现在几乎所有的大模型 API都是无状态的。大模型 API连鱼的七秒记忆都没有，它甚至记不住自己上一次的回答是什么。
那为什么我们在 AI聊天工具里能看到它"记住"了历史对话呢?实际上，是把以前的历史会话每次都重新传给大模型一遍，让它看起来有了记忆。这就是把无状态的 API做成有状态的样子。
随着应用复杂化，状态管理变得越来越重要。真正厉害的 Agent拼的其实是状态管理能力。
Prompt 的真正作用
一位分析过 Manus和 OpenManus项目结构的开发者指出，Prompt确实很重要，它可以在不微调大模型的情况下，根据先验知识引导大模型行为，达到期待的业务效果。
但关键是:Prompt 是 Agent 系统中大模型和其他各个组件的润滑油，而不是全部。
以 OpenManus为例，其结构主要包括:
Agent(智能体)
Flow(流程)
Tool(工具)
Prompt(提示词)
Prompt 只是其中一个组件。
技术的进化逻辑
从技术发展的角度看，这场争论其实反映了不同阶段的认知差异:
初级阶段:确实主要靠 Prompt 工程，通过精心设计的提示词让模型表现更好。
中级阶段:开始引入工具调用、多轮对话、简单的状态管理。
高级阶段:构建完整的事件驱动系统，包含复杂的状态机、内存管理自主规划和执行能力。
企业级阶段:需要考虑并发、容错、监控、安全等工程化问题。
结论:既是也不是
回到最初的问题:AI大模型Agent是不是就是各种Prompt的堆叠？
答案是:既是也不是。
从某种意义上说，所有与 LLM 的交互最终都要通过文字(Prompt)来实现，这确实是一门语言艺术。设计好的 Prompt 需要对语言有深刻理解，需要巧妙的措辞和精确的逻辑。
Agent 简单等同于 Prompt 堆叠，就像说建筑就是砖块堆叠一样--技术上没错，但忽略了设计、结构、工程等更重要的层面。
真正的 Agent 系统需要:
精心设计的 Prompt(文字艺术)
复杂的状态管理(系统工程)
智能的任务规划(算法设计)
可靠的工具调用(接口工程)
持续的自我优化(反馈机制)
写在最后
这场争论的价值不在于谁对谁错，而在于推动我们更深入地思考Al Agent 的本质。
对于初学者，从 Prompt 工程开始确实是一个好的起点，它能让你快速理解如何与 AI交互。
对于有经验的开发者，则需要跳出 Prompt的局限，从系统工程的角度思考如何构建真正可用的智能体。
技术的进步往往就是在这样的争论中螺旋上升的。无论你站在哪一边，都要承认: 我们正在见证一个激动人心的技术变革时代。