把 AutoGPT、MetaGPT、BabyAGI、SuperAGI、AgentGPT、Dify 和 Open Interpreter 这 7 个开源 Agent 项目的源码放在一起翻完最明显的收获是开源 Agent 之间的差距很多时候不在模型选型也不在 UI 美观度而在系统提示词和指令遵循的工程细节里。系统提示词是 Agent 行为的源头决定它“是什么、能做什么、不能做什么”指令遵循是让提示词真正落地的执行系统包括输出解析、工具调用约束、失败重试甚至历史消息的组织方式。如果你正准备做 Agent 开发卡在模型总是不听话、格式总是乱、工具调用经常半路断掉与其反复改提示词不如先去看看成熟开源项目是怎么写的。这篇文章就当一份源码阅读笔记讲清楚我看到的 7 个项目在系统提示词和指令遵循上的不同设计也会给出可以直接抄走的实现思路。1. 为什么要啃 Agent 源码里的系统提示词1.1 行为差异大部分藏在提示词工程里很多人有一个误解Agent 能力强弱主要取决于底层大模型。真正跑过项目之后会发现在同一个模型上不同 Agent 框架的行为可以天差地别。用同一个模型接 AutoGPT 和 MetaGPT前者可能一直在“思考、计划、再做下一步”后者却会在几个角色之间来回发消息、仿真出一个团队流程。这个差异不是模型突然变聪明了而是两套系统提示词和流程逻辑完全不一样。从源码角度看系统提示词不是一句“你是一个有用的助手”那么简单。它是 Agent 的默认行为手册包括了它看到的任务、可用的工具列表、输出格式要求、边界规则、历史摘要方式甚至底层模型所不知道的运行时状态。读源码时你会发现真正专业的项目通常不会把 system prompt 写死在某个 Python 字符串里而是拆成模板、角色信息、工具说明和用户输入多个部分再在运行时拼装出来。1.2 只改提示词并不能解决所有问题我在做 Agent 开发时踩过很典型的一个坑发现模型不按预期格式输出就一遍遍加长系统提示词。加了“你必须严格输出 JSON”之后短时间内有效过一会儿换个模型又失效甚至同一个模型换个上下文长度也失效。之后翻开源项目才意识到系统提示词只是指令遵循的第一层。第二层是代码侧的硬约束例如输出解析器、JSON Schema 校验、Function Calling 参数校验、重试机制。AutoGPT 这类早期项目甚至会把“你必须按以下 JSON 格式返回”写得很重因为底层模型不保证遵循格式源码就要靠解析和重试来兜底。所以当你系统提示词改到 3000 字还不行时问题大概率不在提示词而在于缺少一段可靠的解析与校验逻辑。1.3 这份对比适合谁参考这篇文章适合几类读者。一类是做 Agent 开发遇到瓶颈的人想看看成熟项目的设计套路另一类是刚接触 Agent、想从源码学习工程写法的人可以避开很多弯路还有一类是正在做系统提示词优化想理解“提示词之外还有什么”的人。这 7 个项目风格差异很大读代码时不需要全部精读抓住系统提示词和指令遵循这条主线就够了。2. 7 个开源 Agent 项目和源码入口定位2.1 为什么选这 7 个开源项目目前市面上叫 Agent 的开源项目非常多有的偏个人助手有的偏多角色协作有的干脆是低代码平台内的一个模块。如果只看两三个很容易把某一个项目的实现当成“唯一标准”。我选这 7 个主要因为它们覆盖了 Agent 发展的几条典型路线。AutoGPT 和 BabyAGI 属于早期单 Agent 自主执行路线MetaGPT 把“软件公司”的 SOP 设计成多角色协作SuperAGI 走向了偏企业级、可配置的 Agent 平台AgentGPT 更强调浏览器端的产品交互Dify 则把 Agent 嵌入到可编排的 LLMOps 流程里Open Interpreter 走的是“模型生成代码、机器直接执行”这条路。放在一起看你才看得出系统提示词在不同 Agent 架构里承担的角色完全不一样。2.2 系统提示词在源码里通常什么位置阅读这类源码第一件事不是找模型调用而是先定位提示词构造逻辑。常见搜索方式是直接搜system_prompt、system_message、build_prompt、prompt_template这些关键词。AutoGPT 的实现比较典型代码里会把指导原则、命令、资源、约束等都搜集起来最后拼成一个偏长的 system promptMetaGPT 则把系统提示词分散到每个 Role 的profile、goal和constraints里Dify 里能看到用户配置的 System Prompt 最终被注入到每次对话上下文中。我个人看代码的经验是不要只找字符串还要找“这个 prompt 是在哪个函数里被拼出来的”。因为拼装现场决定了哪些信息会被动态插入。比如工具列表是每次调用都注入还是一次性写死这两者的指令遵循效果差别很大。2.3 7 个项目定位和提示词形态快速一览项目定位系统提示词形态AutoGPT单 Agent 自主完成多步任务长时间运行时动态生成的长篇 system prompt包含指令、资源、命令、边界BabyAGI任务规划与执行循环prompt 较简单主要靠任务目标字符串驱动MetaGPT多角色协作 Agent每个角色有自己的 profile、goal、constraints系统提示词是“岗位说明书”SuperAGI可配置 Agent 平台通过 Prompt Builder 把目标、工具、约束拼成模板结构清晰AgentGPT网页端 Agent 产品用户输入目标后前端动态生成 prompt后端负责工具调用循环DifyLLMOps 平台内的 Agent 节点用户可自定义系统提示词后端按编排流程注入变量和工具定义Open Interpreter自然语言驱动代码执行system prompt 很精简主要靠代码块解析和安全限制控制行为这张表只是给你一个大致坐标。看源码时如果找不到系统提示词不如先看这个项目是不是平台型产品因为平台型会更倾向于把提示词做成“用户可修改的配置”而不是纯代码常量。这条设计差异会影响你后续改造项目的难度。3. 系统提示词设计的三种路线3.1 路线 A把系统提示词写成“完整角色手册”AutoGPT 和 BabyAGI 可以被看成第一代 Agent 代表。AutoGPT 的思路非常直接把目标、资源、命令列表、安全注意事项全部写进系统提示词让模型在每一步都“重新读一遍规则”。我记得典型版本里的 prompt 会比较长因为它会列出一大堆命令名称和格式还会要求在输出里包含“Thoughts/Reasoning/Plan/Criticism”这些字段。这种设计的出发点很好想让模型在未知环境中自己决策、自己复盘。但副作用也很明显上下文被大量固定规则占据留给真实任务的 token 变少提示词越长模型越容易注意末尾部分指令遵循反而打折。AutoGPT 的源码里还要依赖两个机制补救一个是在输出解析时反复修正模型给出的 JSON另一个是当模型没按格式返回时要求它重新生成。BabyAGI 是另一个极端。它没有把 Agent 做成会自我对话的“人格”而是把它当成一个任务队列执行循环。它的系统提示词更像一个动态变更的目标描述核心是“当前任务是什么、上一个任务的结果是什么、下一步该创建什么任务”。源码里看到的字符串很朴素没有大量人格化设定。BabyAGI 的指令遵循能力其实更多靠极简提示词来实现因为任务明确、输出接口简单模型不遵循的空间比较小。两条路线对比下来你会发现系统提示词越长不代表指令越有效。AutoGPT 在无人化长任务里更强但它靠的是代码补足了大量错误容忍BabyAGI 更轻量但它不适合做复杂工具调用。如果你要自己写单 Agent更建议采用 BabyAGI 的“界面窄化”思路而不是无限堆提示词。3.2 路线 B系统提示词成为“岗位说明书”MetaGPT 和 SuperAGI 把系统提示词的设计往前推了一步。MetaGPT 的源码会定义多个角色比如产品经理、架构师、工程师每个角色都有自己的名字、目标和约束。你去看Role类相关代码时会发现一个 Agent 的 system prompt 不是一次性拼完而是在不同工作流节点里只暴露和当前角色相关的部分。比如产品经理的 prompt 里会强调输出 PRD架构师会强调输出接口设计工程师会强调代码实现。这种做法的意义在于让每个 Agent 的注意力集中在自己职责范围而不是一个 Prompt 里包含整个项目的所有规则。多角色协作时指令遵循的“指令”不再只来自系统提示词还来自工作流中的消息结构。SuperAGI 相比 MetaGPT 更偏重“可配置”。它的源码里有一个 Prompt Builder 的角色负责把 Agent 名称、目标、执行指令、可用工具列表、约束规则、反馈历史等拼成一份最终 prompt。你可以把 Agent 的模板理解成一张表单系统字段是模型能力业务字段是目标与工具每次执行任务时都会被重新渲染。这个设计很适合产品化因为非技术人员也可以调整目标、增加约束不需要直接改代码。但从源码里可以看到可配置性提升带来的代价是抽象层变多出问题时需要一层层追踪 prompt 是从哪个字段拼出来的。3.3 路线 C提示词变成“用户可编辑的配置”AgentGPT、Dify 和 Open Interpreter 这三者的共同点是它们都没有把系统提示词当不可变的算法而更像是把它当成产品配置。AgentGPT 会让用户填写 Agent 名称和任务目标前端再把任务和 Agent 的背景拼在一起。Dify 更典型你在应用编排页里可以设置“系统提示词”后端在每次对话时再注入用户问题、工具参数和历史消息。这种做法对有运营背景的人非常友好等于把最关键的控制权交出来。Open Interpreter 的路径不太一样。它没有试图用长篇大论的 system prompt 去规定模型每一步行为而是把核心放在“模型生成代码执行器执行代码”。所以它的系统提示词通常很短强调的基本是当前环境、代码块规则和安全边界。在 Open Interpreter 源码里对模型行为的限制更多来自代码执行层的安全机制例如允许执行哪些命令、哪些操作需要通过用户确认。这其实给了一个很重要的启示指令遵循不能完全指望模型要尽量把高风险动作从“让模型自觉”变成“系统强制拦截”。3.4 三种路线对应的选择建议如果你做的是通用型个人助手想要自驱完成长链路任务参考 AutoGPT 和 AgentGPT 的长提示词设计但一定要配套输出校验器。如果你做的是企业内部流程自动化MetaGPT 的岗位说明书思路最值得学习因为它能让不同 Agent 的上下文更干净指令冲突更少。如果你要给非开发人员配置 AgentDify 和 SuperAGI 的模板化配置是可抄作业的范本。Open Interpreter 这种“少提示词、重执行器”的路线更适合代码执行、运维控制类 Agent不建议在需求模糊的聊天场景里照搬。4. 指令遵循不只是提示词源码里的硬约束4.1 输出格式解析器决定了模型的“自由空间”把 7 个项目源码里的模型调用看一遍会发现它们基本都要求模型返回结构化内容。AutoGPT 早期版本要求模型输出 JSON里面要包含 Thoughts、Plan 和 Command。MetaGPT 则要求不同角色输出固定消息格式。如果没有输出格式解析器模型发挥空间太大后面工具根本没法接。源码里它未必只是一个函数而可能是正则提取、JSON 解析、字段校验、类型转换的组合。所谓指令遵循在工程上首先是“输出能被可靠解析”。系统提示词写得再好模型仍然可能多输出一句问候语或者把 JSON 包在 markdown 代码块里。这时解析器就要负责把脏内容过滤掉。如果你自己在做 Agent我建议先把解析器写好哪怕一开始只支持一种输出格式也比在长提示词里反复喊“不要输出废话”更有效。4.2 Function Calling 与提示词格式的取舍新一点的 Agent 框架会更倾向于使用 Function Calling 或 JSON Mode而不是在系统提示词里手工写工具 JSON。原因是工具参数本身很复杂如果完全靠模型从文字里理解很容易出现参数拼错。Dify 这类平台在接不同模型时会遇到“这个模型支持 function calling那个不支持”的差异所以源码里会保留两套执行路径。支持 Function Calling 的模型走结构化工具调用不支持的就退回到 ReAct 式的文本解析。这个取舍直接影响了系统提示词怎么写。走 Function Calling 时系统提示词通常不需要把工具 Schema 转换成大段文字模型会从调用接口里直接拿到工具定义走文本解析时则要在提示词里明确写出工具名和参数格式。源码里你会发现很多分支都围绕“模型能力”展开。所以不要在网上抄一套 prompt 就到处用先确认你的模型走的是哪条执行路线。4.3 失败重试与自我纠正机制看了这些源码之后我强烈建议不要把“重试”当成补救手段而要把“重试路径”当成 Agent 的基础设施。AutoGPT 早期非常依赖“如果输出格式错了告诉模型出错了让它重新生成”。这种做法的好处是实现简单但代价是可能形成死循环。SuperAGI 和 AgentGPT 在重试逻辑上会更克制通常只重试有限次数超过后就进入人工确认或结束执行。另外一个很值得学的是“自我纠正”。AutoGPT 输出里专门有 Criticism 字段让模型批评自己上一步的计划。MetaGPT 的角色在产出结果后也会进入评审流程。但源码里你会发现自我纠正并不是单纯让模型“再想想”而是把外部反馈重新拼进 prompt例如测试结果、编译错误、评审意见。真正的指令遵循是让 Agent 能接收外部反馈并按反馈修正而不是在孤立的对话里来回改自己的话术。4.4 越权与安全边界不放进 prompt我读这些项目时有一个强烈体会安全边界类的规则如果只写在系统提示词里迟早会失效。模型可能被后续用户消息覆盖也可能因为上下文截断忘记早期安全规则。Open Interpreter 的做法是把可执行命令的权限放在代码执行器里用白名单机制控制Dify 在工具节点上会配置鉴权信息Agent 无法自由调用没有密钥的工具。AgentGPT 也会在建 Agent 时限制使用的工具范围。这说明“指令遵循”分为两个层次低层是模型遵循系统提示词里的要求高层是系统在工具调用前做参数校验和权限判断。你在源码里会看到有的项目把工具参数校验放在模型请求之后、实际执行之前这是一个很好的兜底逻辑。只依赖提示词让模型“不要调用危险工具”基本等于没有限制。5. 能直接抄走的 5 个源码级设计5.1 系统提示词模板化不写死字符串第一个可以马上学的设计是模板化。把系统提示词从prompt 你是...改成模板再用变量注入任务、工具、历史摘要。七项目里 Dify 和 SuperAGI 最接近这个思路。模板化不等于一定要用 Jinja2简单情况下用 Python 的格式化字符串也可以但一定要做到“系统规则、用户目标、工具列表”三个部分互不打扰。下面是我常用的一个最小结构SYSTEM_PROMPT_TEMPLATE 你是一个{role}。 任务目标 {objective} 可用工具 {tools} 输出要求 {output_format} 这样做的价值是每次要换角色或换任务时不需要重写整个提示词只需要替换变量。而且对不同模型做效果测试时可以快速控制变量。真正调试时你还能把最终拼出来的 prompt 保存下来方便排查问题。5.2 任务指令与执行策略分开管理看 MetaGPT 源码时很受启发的一点是它把“角色定义”和“单次任务目标”分得很开。角色定义回答“我是谁、我擅长什么、边界是什么”任务目标回答“这次要交付什么”。很多 Agent 不听话是因为系统提示词里同时塞进了大量一次性任务要求比如“今天去查天气然后帮我订餐厅”把它写进系统提示词导致每次对话都带着这个历史任务。正确做法是维护一个长期系统层只放与身份、能力边界、通用规范相关的内容再把短期任务层放到每轮用户消息或独立变量里。这样模型既不会忘记身份也能灵活切换任务。长期层越稳定指令遵循的干扰因素越少。短期层则按轮次更新避免上下文被过期目标污染。5.3 工具列表按轮次注入不要一次塞满在 AgentGPT 和函数调用型源码里工具列表不一定全部塞进系统提示词而是按照当前步骤能够使用的范围做筛选。例如一个 Agent 可能有 50 个工具但当前子任务只需要其中 5 个就把这 5 个注入。这种做法看似多做了过滤实际收益很大模型可选择范围变小错误调用概率明显下降。自己做 Agent 时也容易犯“把所有工具都告诉模型”的毛病总怕它能力不够。结果模型开始疯狂调用不该用的工具。更好的做法是建立工具注册表每个工具带 metadata 和适用条件在拼装系统提示词前先用规则或模型判断当前阶段需要的工具子集。这个过程即使简单粗暴也比全量展示好。5.4 记录完整 prompt而不是只记录答案很多开源项目在调试面板里并不会展示完整 system prompt但对开发者来说没有完整 prompt 几乎没法定位问题。我自己踩过几次坑后发现最好的习惯是在每次请求前把最终 prompt 存日志尤其是系统提示词、工具 Schema、最近几轮消息都拆开存。一旦模型行为异常打开日志看拼接结果绝大多数问题都能立刻发现。调试 Dify 这类低代码平台时你可能看不到底层 prompt 拼接细节这时就要用代理日志或者在源码里打断点。好的 Agent 源码通常会在请求模型前留一个日志钩子帮你把 prompt 打出来。如果你的项目还没有这个能力建议补上比任何提示词优化技巧都值钱。5.5 先写校验器再调提示词最后一个建议来自多次失败经验不要把提示词调优当成唯一手段先写一个输出校验器把模型返回结果的关键字段校验好。比如你需要模型返回 JSON至少先检查它能不能被json.loads解析字段存不存在值类型对不对。校验不通过时再把原始输出拼到重试消息中让模型修正而不是默默丢弃。四五个 Agent 项目的源码都有一个共同气质提示词靠设计校验靠代码。两者不应该互相取代。你的 Agent 越复杂越需要把“不能出错”的逻辑从提示词迁移到代码边界里。比如要 Agent 调用搜索工具可以在代码里规定必须传入关键词如果模型漏了参数就直接重试不要在系统提示词里大吼“你必须带关键词”。这样模型输入什么其实不那么重要系统质量和稳定性明显更高。6. 调试系统提示词时踩过的坑6.1 遇到不遵循指令先看冲突而不是字面密度一个常见问题是 Agent 突然不遵循系统提示词。新手会大幅增加提示词老手会先检查有没有“指令冲突”。源码里经常出现的情况是系统提示词里说了“不要猜测”但用户消息的若干个 few-shot 示例都在展示猜测行为模型就会优先学 few-shot。或者某个工具返回的文本被拼进上下文后携带了“忽略之前指令”的文字直接把系统提示词带偏。我在调试时总结出的排查顺序是先查最近几轮消息里有没有和后端规则冲突的内容再看工具返回结果有没有作为用户角色进入上下文最后才是调整系统提示词措辞。这比单纯让 prompt 更严格要高效得多。6.2 同一个 Prompt 在不同开源项目里表现不同很多人会把一个项目里的系统提示词复制到另一个项目里效果却不对。原因并非提示词质量突然下降而是执行细节不同。MetaGPT 在多角色环境里会插入大量中间消息角色的历史非常长AutoGPT 的 Prompt 是独立生成的Open Interpreter 则把大部分任务交给代码执行。把 AutoGPT 的长篇角色设定搬到 Open Interpreter 会非常浪费甚至扰动代码生成。正确做法是理解每个项目默认的“prompt 上下文结构”再决定要抄什么。如果你想改善指令遵循可以参考 SuperAGI 和 Dify 的模板化配置如果你想抄输出解析AutoGPT 的容错思路很好如果你想抄多角色协作提示词MetaGPT 是不二之选。不要只拿一段文本套所有架构。6.3 一套稳定的调试循环最后分享一套目前验证过的调试流程。先在源码里找到最终 prompt 的拼接函数给它的返回值加日志。接着固定一批测试用例保持同样的用户输入和历史上下文避免模型随机性干扰判断。然后开始调系统提示词每次只改一个变量看它对输出格式和任务完成度的影响。系统提示词稳定以后再去调工具 Schema 和参数校验规则。最后再测试边界输入比如空工具返回、超长文本、恶意指令确认安全限制是靠代码落地的。我在实际使用中发现把七成精力放在输出结构和校验上比把七成精力放在写精美提示词更有用。系统提示词只要做到简洁、不含糊、不冲突剩下的稳定性交给代码Agent 的表现通常不会差。