过去一年，AI Agent 的发展速度远超所有人的预期。2024 年初我们还需要复杂的 Workflow 才能让模型完成多步骤任务，2025 年中用一个 while True 加一个超详细 Prompt 就能跑完整流程。
? 为什么以前要 Workflow？
早期的 GPT-4、Claude 3 有明显限制：
工具调用不稳定
上下文很小（128K）
推理深度不够
没有长期记忆
所以我们必须手动拆任务、设计节点、写跳转逻辑、维护状态机，一堆代码才能让它不跑偏。
? 为什么现在只需要一个 while 循环？
2025 的模型（Claude 3.7、GPT-4.5、o4-mini 等）进步太快：
上下文 1M+
工具调用准确率接近 95%
多步推理能做到 20+ 步
Prompt 理解能力暴涨
于是一个循环就够了：模型自己规划下一步、决定用什么工具、判断任务是否完成、自动纠错。框架不再「指挥模型」，模型本身就能当 Agent。
? 核心转变：Prompt + 模型 = Agent
以前： 开发者 → Workflow → 模型（框架是核心）
现在： 详细 Prompt → 模型 → 工具（模型是大脑）
Claude Code、Deep Research 等方法都指向一个趋势： 复杂 Agent = 强模型 + 超详细系统 Prompt + 简单循环。
? 让模型成为 Agent 的四个关键
超详细 Prompt 不再追求精简，而是像“操作手册”一样写到 5000 字，告诉模型怎么做、遇到问题怎么办。
Todo List 工具 强制模型先列计划再执行，让思维链外化，不跑偏。
子代理机制 主模型负责规划，子模型负责拆解任务、执行搜索或代码。
文件系统当长期记忆 笔记、分析、代码、结果都写入文件，不占上下文，还能长期运行任务。
? 一年总结：模型进化速度 >> 框架设计速度
2024 Q1：Workflow 是标准 2024 Q4：o4-mini 能深度推理 2025 Q1：Claude Code 证明 while 循环就够 2025 Q2：行业开始反思是否过度工程化
结论非常简单：
框架越复杂，越容易被下一代模型淘汰
Prompt 比代码更重要
模型越强，Agent 架构越简单
最终，我们发现：Agent 的本质不是框架，而是模型本身。框架只是辅助，模型才是大脑。
#claudecode #agent
? 为什么以前要 Workflow？
早期的 GPT-4、Claude 3 有明显限制：
工具调用不稳定
上下文很小（128K）
推理深度不够
没有长期记忆
所以我们必须手动拆任务、设计节点、写跳转逻辑、维护状态机，一堆代码才能让它不跑偏。
? 为什么现在只需要一个 while 循环？
2025 的模型（Claude 3.7、GPT-4.5、o4-mini 等）进步太快：
上下文 1M+
工具调用准确率接近 95%
多步推理能做到 20+ 步
Prompt 理解能力暴涨
于是一个循环就够了：模型自己规划下一步、决定用什么工具、判断任务是否完成、自动纠错。框架不再「指挥模型」，模型本身就能当 Agent。
? 核心转变：Prompt + 模型 = Agent
以前： 开发者 → Workflow → 模型（框架是核心）
现在： 详细 Prompt → 模型 → 工具（模型是大脑）
Claude Code、Deep Research 等方法都指向一个趋势： 复杂 Agent = 强模型 + 超详细系统 Prompt + 简单循环。
? 让模型成为 Agent 的四个关键
超详细 Prompt 不再追求精简，而是像“操作手册”一样写到 5000 字，告诉模型怎么做、遇到问题怎么办。
Todo List 工具 强制模型先列计划再执行，让思维链外化，不跑偏。
子代理机制 主模型负责规划，子模型负责拆解任务、执行搜索或代码。
文件系统当长期记忆 笔记、分析、代码、结果都写入文件，不占上下文，还能长期运行任务。
? 一年总结：模型进化速度 >> 框架设计速度
2024 Q1：Workflow 是标准 2024 Q4：o4-mini 能深度推理 2025 Q1：Claude Code 证明 while 循环就够 2025 Q2：行业开始反思是否过度工程化
结论非常简单：
框架越复杂，越容易被下一代模型淘汰
Prompt 比代码更重要
模型越强，Agent 架构越简单
最终，我们发现：Agent 的本质不是框架，而是模型本身。框架只是辅助，模型才是大脑。
#claudecode #agent
