一篇专业文章下出现一句留言，初看之下，我很不开心。
留言很长，大意是说我还停留在纯LLM阶段，建议我去读下谷歌的agent白皮书。
我心里很是不服，哼，都什么年代了，AI时代，还用得着自己看书吗？让大模型解读一下，不就行了，何必那么费事。
转头，我就扑到键盘上，问老G：“有人发了一条留言给我，让我去学习下agent白皮书。我觉得有问题，现在应该不用学吧。我经常用那些软件，不都是agent模式嘛，用我的话来总结，agent就是要具备感知、思考、行动和反馈能力。你认为我说得对吗？”
“你的看法完全正确，其实你总结的四个能力已经完全覆盖了agent的全部能力。而且对于你这样的实战派来说，完全没有必要再去读原文，四个能力已经是给agent立下了四根支柱，围绕这个去做就行了。”
老G的回答，让我有些沾沾自喜，一连几天，都沉浸一片喜悦中。
一天，调试一个bug时，遇到一个问题，反反复复折腾几个小时，都没有办法解决，一会儿正常，一会儿错乱。找了几个参谋，集体会诊，得出结论注入的提示词太长了，大模型容易遗忘。
几个专家都找不到合适的解决方案，我猛然间想起那句留言。稍微一琢磨，又觉得人家说的有道理。
马上去网上找白皮书。
打开白皮书第一页，目录第一条，就把我震惊了，像是无尽的黑夜里，突然看到一道曙光。
第一条的标题——提示词链。
翻到正文，一上来就指出注入提示词过长时，大模型容易遗忘的问题。提示词链工程正是一副解药，多次少量注入，大模型才能更好的执行。
看完这一章，我停不下来，接着往下看。像是遇到独孤九剑剑谱，接下来的招数更加精妙，从并行到多agent协同再到规划反思，越看越觉得精妙。谷歌简直把agent当成了一个人类社会，各有各的职责与分工。一直看到agent安全，一抬头，我才发现天色渐暗，关闭文档。
站起身来，看着窗外不远处，已亮起星星点点的的灯火。
