真正的 Agent 不是靠 Prompt 堆出来的花架子，而是能扎根环境，自己造工具解决问题，Prompt 只是起点，代码才是 Agent 的灵魂。

为什么说 “Prompt 堆叠” 做不出真 Agent？

我们先看一个真实场景：让 Agent 帮你整理电脑里的杂乱文件：把文件夹里的论文 PDF 分类一个文件夹，非论文 PDF 移到另一个文件夹。

如果只靠 Prompt 堆叠 + 传统 Agent 框架，会发生什么？

• 第一步：你需要写个 Prompt 告诉 Agent “什么是论文 PDF”（比如标题含 “研究”“论文”“Journal” 等关键词）；
• 第二步：给 Agent 注册 “文件移动” 工具，定义好工具接口（路径参数、文件类型参数）；
• 第三步：再写个 Prompt 让 Agent 学会调用工具时 “先判断再移动”，还要处理异常（比如文件正在使用、重名文件）；
• 最后：可能还要加 N 个 Prompt 补丁 ——“如果文件名是乱码怎么办？”“如果文件夹不存在要自动创建”……

结果就是Prompt 越堆越多，Agent 却越来越笨，要么漏判文件类型，要么调用工具时参数填错，甚至因为 Prompt 太长导致 LLM 失忆，从头再来。

这就是 “Prompt 堆叠” 的死穴。它只能在预设场景里绕圈，却解决不了真实世界的碎片化、无标准工具的问题。遇到没见过的格式、没注册的工具，Agent 就会瞬间卡壳。

真正的 Agent 该是什么样？代码即 Agent，工具自己造

在 Python-use 范式下，智能体AiPy 给出了完全不同的解法，它不搞 Prompt 套路，直接用代码让Agent 自己动手。

还是上面的文件分类任务，AiPy 怎么做？

• 不需要注册工具：直接调用 Python 的 os 库、pathlib 库操作文件，一行代码就能判断文件类型、移动路径；
• 不需要堆 Prompt 定义 “论文规则”：用 Python 写个简单的关键词匹配函数，甚至能调用正则表达式精准筛选；
• 遇到异常自己修：如果移动文件时提示 “文件被占用”，AiPy 会自动生成调试代码，先检查进程占用再重试，全程不用你写额外 Prompt。

这背后的核心逻辑，正是 Python-use 范式的精髓：传统 Agent 靠 Prompt 指挥工具，而 AiPy 靠代码直接成为工具本身。

传统 Agent 框架 vs Python-use 范式：差的不止是 Prompt

我们可以用一张表看清差距：

举个更极端的例子：让 Agent 控制家里的智能灯、空调、摄像头（不同品牌，协议不同）。
传统框架需要你给每个设备写工具接口、注册协议、堆 Prompt 教 Agent 匹配设备。 光是处理 “小米空调用 MQTT 协议，格力用 HTTP 协议” 就能让你写几十页 Prompt。

但 AiPy 根本不用这么麻烦：

• 直接调用 Python 的 paho-mqtt 库连接小米设备，用 requests 库调用格力接口；
• 结合 ZoomEye（网络空间测绘平台）的 API，自动识别设备型号和开放接口；
• 甚至能动态生成适配代码，比如给没见过的设备协议写个解析函数 ，全程靠代码搞定，不用堆一句多余的 Prompt。

如果你还在靠堆 Prompt 做 Agent，就像在用积木搭火箭，看似复杂，实则一碰就散。

真正的Agent 应该像 AiPy 这样：用代码扎根环境，靠生态解决问题，让 Prompt 回归传递需求的本质，而不是当块遮羞布。