一个真正可用的 Agent 至少由模型、Prompt、上下文、工具、循环控制、权限策略、状态记录和最终输出约束组成。老实说，Prompt 决定“模型应该怎么想”。Runtime 决定“模型实际能做什么”。不过，

Agent 的 Prompt 也不应该是一份固定大模板。而应该是由代码实时组装出来的运行时输入。不过，这个过程可以叫Code-driven Assembly代码根据本轮任务、使用者约束、资源绑定、可见工具、权限状态、历史压缩、证据缺口和风险等级。把正确的 prompt sections、tool schemas、context fragments 和 policy hints 组合起来。

有些 Agent 差异确实只是静态 Prompt Profile 的差异。例如同一套 runtime，同一套工具权限，同一类上下文，只是回答风格、分析主要、输出格式不同。但只要差异涉及工具权限、资源绑定、审批策略并发调度等，就不能仅靠换 Prompt。老实说，它必须落到代码里的动态判断和运行时状态机。

多 Agent 的价值不是“多开几个模型同时聊天”。而是把复杂任务拆成多个有边界的运行时角色：谁负责规划，谁负责执行，谁能看哪些上下文，谁能调用哪些工具，谁必须等待审批，谁必须返回可验证证据。

. 先从单 Agent 开始

很多人谈 Agent 时容易只看 Prompt：

你是一个 SRE 专家，请一步步分析问题。

这只是 Agent 的一小部分。更完整地说一个单 Agent 是围绕大模型建立的运行时程序：

单 Agent = 模型 + Prompt + Context + Tools + Loop + Policy + State + Final Contract

它不是一次普通的 LLM 调用，而是一套“让模型能持续感知上下文、选择工具、执行动作、处理失败、生成结果”的控制循环。

单 Agent 的基本组成

这八层合起来才是可控的 Agent Runtime。

单 Agent 每一次请求跑的是一个完整循环：解析 → 读取状态 → 编译 prompt → 调用 → 工具校验 & 执行 → 推理或 → 最终 gate 检查再输出。

PROMPT 与 工具面需同步一致，否则会出现错位。说起来，从例如来看，“不输入命令”但 exec_command 仍暴露给模型，会诱导错误调用。

User Pain Point：很多团队只改 PROMPT 就认为可以实现安全控制。却忽略了工具可见性和硬限制，导致安全漏洞频发。

. Code-driven Assembly 实时组装 Prompt 的必要性

User Pain Point：固定大 Prompt 常常因为包含太多无关规则而降低回答质量，而且难以适配动态资源绑定与审批需求。

• A fixed large system prompt dilutes attention and introduces conflicts.
• The current state cannot be reflected accurately.
• Dynamically changing permissions require runtime checks beyond what a static prompt can enforce.
• The presence of conflicting instructions can mislead model if no code-level routing exists.

A 娱乐ter approach is Code-driven Assembly: build prompt from structured runtime state each turn.

function buildModelInput:
intent = parseIntent
evidence = extractEvidence
constraints = extractUserConstraints
resources = resolveAndValidateResources
route = decideRoute
profile = selectProfile
mode = selectMode
tools = assembleTools
tools = applyToolSurfacePolicy
context = buildContextWindow
context = compactOrExternalizeLargeResults
sections =
sections.add)
sections.add)
sections.add)
sections.add)
sections.add)
if route.requiresEvidence:
sections.add)
if route.requiresApprovalRecovery:
sections.add)
return ModelInput(sections=sections。visibleTools=tools.modelVisible
)

User Pain Point：若没有这种动态组装机制，即使提示“不要输入命令”，当 exec_command 被暴露在 tool list 时仍可能被调用；或者当需要隐藏某些主机工具但未及时过滤，也会产生风险。

• “回答知识型问题”
• “读取材料并”
• “使用少量工具查证事实”
• “按计划完成一个明确任务”
• “在一个资源边界内做诊断或执行”
• “给出有证据的最终结论”

User Pain Point：当同一 Agent 同时承担 advisor/worker/coordinator 三个角色时会出现过度行动或过度保守两类问题。比如在同一次交互中既要规划，又要直接操作主机。导致跨主机误操作或命令被拒绝后继续尝试执行。该情况正是多-Agent 必须拆分职责的根本原因。