在很多 AI 项目里，最常见的一种“技术债”是这样的：
一开始只是一个 Prompt，
后来多加了几行规则，
再后来塞进工具调用、条件分支、异常处理，
最终变成一段谁也不敢改的“超级 Prompt”。
wshobson/agents 这个项目，关注的正是这个问题本身：
当 AI 不再只是聊天，而是参与真实任务时，我们应该如何“工程化”它。
一、这个项目的核心目标是什么？
一句话概括：
用软件工程的方式，定义、组织和组合 AI Agent，而不是堆 Prompt。
它并不试图：
- 提供一个开箱即用的 AI 产品
- 展示某个模型有多强
而是解决一个更底层的问题：
Agent 应该如何被“写成代码”，而不是“写成文字”。
二、为什么 Prompt 在工程里不够用？
在原型阶段，Prompt 很好用；
但在工程阶段，它有几个致命问题：
1️ 不可维护
- 规则越多，Prompt 越长
- 改一处，很可能影响整体行为
- 没有清晰的“责任边界”
2️ 不可复用
- 一个 Prompt 绑定一个任务
- 很难抽出“分析能力”“校验能力”单独复用
3️ 不可协作
- 所有任务都交给同一个模型
- 推理、执行、校验混在一起
agents 这个项目的立场很明确：
这些都不是模型问题，而是结构问题。
三、Agent 在这个项目里意味着什么？
在 wshobson/agents 的设计中：
Agent ≠ 一段 Prompt
Agent = 角色 + 职责 + 行为约束
一个 Agent 通常具备：
- 明确的角色定位（只做某一类事）
- 稳定的输入 / 输出预期
- 固定的工作方式，而不是“随便发挥”
这和后端里的概念非常像：
| 后端系统 | AI 系统 |
|---|---|
| Service | Agent |
| Controller 职责 | Agent 角色 |
| API 输入输出 | Agent I/O |
| 调用链 | Agent Pipeline |
四、多 Agent，而不是“万能 AI”
这个项目最重要的工程思想之一是：
不要试图用一个 Agent 做所有事。
而是拆成多个职责单一的 Agent，例如：
- 分析 Agent：只负责理解问题、拆解任务
- 执行 Agent：只负责具体生成或操作
- 校验 Agent：只负责检查、纠错、约束输出
在工程上，这带来几个明显好处：
更稳定
每个 Agent 的行为范围是可控的。
更容易调试
你能清楚地知道：
是哪一步出了问题，而不是“模型今天状态不好”。
更容易扩展
新增需求时，往往是：
- 加一个 Agent
- 或替换某一个 Agent
而不是重写整个 Prompt。
五、这不是 Demo，而是“结构示范”
wshobson/agents 的代码本身并不复杂，
但它的价值并不在“实现技巧”，而在结构选择：
- Agent 是一等公民
- 协作关系是显式的
- 行为是可以被组合的
这让它更像是：
一个 Agent 系统的最小工程骨架（Minimum Viable Architecture）
而不是教学用的玩具示例。
六、工程视角下的评价
从工程角度看，我的判断是：
这是一个“代码不复杂，但方向非常正确”的项目。
它不解决所有问题，但至少明确了一件事：
当 AI 进入工程体系时，它必须像软件模块一样被设计，而不是靠灵感堆砌。
如果说 Prompt 是“脚本时代”，
那这种 Agent 结构，已经明显是在往“系统时代”走。
结语
wshobson/agents 并不会直接提升你的模型能力，
但它会极大提升你构建 AI 系统的上限。
对于真正想把 AI 当成工程组件的人来说，
这类项目，值得反复研究。
Github：https://github.com/wshobson/agents
油管：https://youtu.be/GDcv83yuFI0
