读懂AI agent四层：提示词、上下文、装置与循环

#周知2.0把提示词、上下文、执行装置和循环，整理成一套理解AI agent的四层框架。文章面向入门者，提供无代码与代码两条路线。值得借鉴的是排错视角：任务说清楚了吗，资料是否相关，工具和权限是否合适，执行后如何判断继续或停止？

在任务与资料层，作者强调先写明角色、任务、限制和输出格式，再为当前步骤提供所需材料。长任务可压缩历史，但应保留文件路径、链接、关键决定和待解决问题，方便追查与恢复。文章还把知识库和检索作为组织信息的实践场景。

在执行与反馈层，重点是把权限限制落实到工具或程序，留下操作日志；启动循环前定义完成条件，并设置迭代、费用和重试边界，识别重复失败。文中用网页日报、草稿处理等示例，把这些检查放进同一工作流中。

这套划分适合用来建立检查清单，不是统一技术标准。原文引述多位工程师和厂商资料，相关历史、统计和产品能力未经本次独立核验；示例代码也未运行，不能据此保证照抄可用。

原文中的一句提醒

让你看到病在哪一层，然后对症下药。

来源与说明

作者：#周知2.0。原文：一文看懂 prompt（提示词）、context（上下文）、harness（装置）、loop（循环）是四层 AI agent 心智系统（生财有术，阅读可能需要会员权限）。

本文为原文导读，本站未实测，不承诺收益或效果。封面为AI生成场景示意。

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