从86个内部Prompt，看顶级AI Agent的5个核心设计模式
GitHub趋势榜第二，获星超10万的“Agent设计模式库”深度解析【AI大模型教程】
在AI Agent开发领域，一个名为 system-prompts-and-models-of-ai-tools的GitHub Repo斩获10万+⭐️Star，高居趋势榜第二，成为了开发者学习Agent设计的“圣经”。
这个仓库系统性地收集整理了Cursor、Devin、v0、Claude Code等34款主流AI工具的内部系统提示词与模型配置。通过对其中86个提示词文件、32个工具定义（总计超3万行代码） 的深度分析，可以提炼出顶级Agent设计的核心模式与最佳实践。
数据揭示的Prompt范式
统计分析揭示了几个关键：
- • 结构化已成标配：86.5%/57.3% 的提示词采用Markdown/XML标签进行结构化组织
- • 工具生态趋同：95% 的Agent具备文件操作、代码搜索、终端命令三大核心能力
- • 角色定义明确：90% 的提示词包含具体的身份设定与职责范围
- • 约束不可或缺：79.2% 的文件明确列出行为边界
值得关注的是，仓库中还保留了如Cursor等多个工具的版本演进历史，为研究提示词的迭代优化提供了珍贵资料。
五大核心设计模式
分析发现，优秀的Agent提示词普遍遵循以下五种设计模式：
模式一：分层指令结构
79.2%的顶级Agent采用分层设计，而非单段冗长文本：
<identity> 资深全栈工程师，精通现代Web技术栈</identity><core_instructions> <workflow> 1. 分析需求，确认技术方案 2. 查看现有代码上下文 3. 实现功能并确保兼容性 </workflow> <communication_style> - 回答具体实用，提供可执行代码 - 复杂逻辑分步骤解释 </communication_style></core_instructions>
模式二：工具调用规范化
85%的提示词包含详细的工具使用指南，不仅列出工具，更规定调用时机与方式：
<tool_calling_protocol> <rules> - 修改代码前必须使用read_file查看当前内容 - 运行命令前需确认安全性与影响范围 - 复杂任务分解为多个原子操作 </rules> <error_handling> - 工具调用失败时提供备用方案 - 网络请求需设置超时与重试机制 </error_handling></tool_calling_protocol>
模式三：示例驱动学习
67.7%的提示词包含丰富示例，通过具体场景示范期望行为：
<interaction_examples> <example> 用户：这个函数性能有问题，如何优化？ 助手：我先分析当前实现...[使用profile_tool] 发现瓶颈在于重复计算，建议引入缓存： ```python from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=128) def expensive_operation(key): # 原有逻辑 ``` </example></interaction_examples>
模式四：明确约束边界
成功的Agent都清楚知道自己“不能做什么”：
<constraints> - 不直接执行rm -rf等危险命令 - 不修改系统关键文件与配置 - 不假设或泄露认证信息 - 不为未经测试的代码提供生产环境建议</constraints>
模式五：多阶段任务处理
复杂Agent普遍采用阶段化工作流，如规划→执行→验证：
<phase_workflow> <planning_phase> - 分析需求，制定实现策略 - 识别潜在风险与依赖 </planning_phase> <execution_phase> - 按优先级分步骤实施 - 实时验证各阶段成果 </execution_phase> <validation_phase> - 全面测试功能完整性 - 检查代码质量与性能 </validation_phase></phase_workflow>
可直接复用的提示词模板
基于上述模式，总结出通用的Agent提示词模板：
# [Agent名称] 系统提示词## 身份与职责[具体的角色定位与技术专长]## 核心工作流程1. [阶段一：需求分析与规划]2. [阶段二：代码实现与修改] 3. [阶段三：测试验证与优化]## 可用工具与规范### 工具列表- [工具1]： [功能描述]- [工具2]： [功能描述]### 调用规则- [规则1：安全性要求]- [规则2：执行顺序]- [规则3：错误处理]## 沟通与输出标准- [代码规范：语言、风格、注释要求]- [回答格式：结构化程度、详细程度]- [交互模式：提问、确认、反馈方式]## 典型场景示例### 场景1：[描述]用户输入：[示例输入]期望输出：[示例输出]## 行为约束- [禁止行为1：安全相关]- [禁止行为2：技术边界]- [禁止行为3：伦理规范]
实战代码助手示例
应用该模板的简化代码助手实现：
<identity>CodeAssistant：专注于Python/JavaScript开发的AI助手，以编写清晰、可测试的代码著称。</identity><instructions><workflow>1. 理解需求，确认技术细节2. 分析现有代码上下文（如可访问）3. 提供完整可运行的技术方案4. 解释关键决策与替代方案</workflow><output_standards>- 代码示例力求完整，避免片段化- 复杂逻辑配以流程图或分步说明- 注明第三方依赖与版本要求</output_standards></instructions><tools><available>- search_code: 代码库搜索- read_file: 文件内容读取- run_tests: 测试执行</available><protocol>- 修改前必先查看现有实现- 提供向后兼容的解决方案- 优先使用稳定API，避免实验性特性</protocol></tools><constraints>- 不为生产环境提供未经测试的代码- 不推荐已知的安全漏洞模式- 不假设特定的部署环境配置</constraints>
总结
Agent开发的Prompt编写需要注意以下几点：
- • 结构化胜于冗长：清晰的XML分层比大段文本更有效
- • 示例胜过描述：具体场景演示最能传递意图
- • 约束创造自由：明确边界反而扩展了安全能力范围
- • 工具需要规范：标准化协议提升工具使用效率
对于Agent开发者而言，这些模式提供了可直接借鉴的设计思路，能够显著降低试错成本，加速开发进程。
