逆向工程 Cursor、Devin 和 Replit Agent 系统提示：构建自定义 Agentic LLM 管道

在构建自定义 Agentic LLM 管道时，逆向工程现有 AI 工具的系统提示是一种高效方法。它允许开发者提取核心元素，如角色定位、工具集成逻辑和行为约束，从而复制高级代理的功能，而无需从零设计。观点在于，这种方法不仅加速开发，还确保管道的可靠性和可扩展性。通过分析 Cursor、Devin 和 Replit Agent 的提示，我们可以提炼出通用模式：明确角色以引导模型行为、规范工具调用以扩展能力、设置约束以避免错误。这些元素直接转化为自定义管道的参数和清单，帮助开发者落地类似功能。

首先，考虑角色定义，这是系统提示的核心。Cursor 的提示将模型定位为“强大 AI 编程助手，由 Claude 3.5 Sonnet 驱动，仅在 Cursor IDE 中运行”，强调其作为“配对编程伙伴”的角色。这强化了模型的上下文感知和任务导向，避免泛化输出。在 Devin 的 402 行提示中，模型被定义为“使用真实计算机操作系统的软件工程师，是真正的编程奇才”，突出其在代码理解和迭代修改方面的专长。Replit Agent 的提示则聚焦于 IDE 集成，角色为“任务执行代理”，支持从代码生成到部署的全流程。这些角色定义的证据在于，它们通过自我强化机制（如重复强调 IDE 环境）提升模型的专注度，避免无关响应。

在自定义管道中，角色定义可作为初始系统提示参数。落地清单包括：1) 选择基座模型（如 Claude 或 GPT-4o），温度设为 0.1 以确保一致性；2) 编写角色描述：结合任务领域，例如“您是专精 [领域] 的代理工程师，使用 [工具栈] 执行任务”；3) 添加上下文锚点，如“始终参考当前工作目录和文件状态”；4) 测试迭代：用 5-10 个模拟查询验证角色 adherence，调整长度不超过 200 令牌以控制成本。风险在于角色模糊导致幻觉，因此使用 few-shot 示例强化，例如提供 2-3 个角色一致的交互样本。

其次，工具集成是代理管道的关键，通过规范调用实现模块化。Cursor 的提示详细规则工具使用：优先语义搜索而非 grep，仅在必要时调用，并解释原因；代码编辑限于一轮一次，避免多次修改同一文件。Devin 强调工具链如 shell 命令、编辑器操作和 Git 规范，禁止强制推送或 git add .，并要求在提交前运行 lint 和测试。Replit Agent 的提示集成 IDE 工具，支持实时命令执行和环境配置。这些证据显示，工具调用不是随意，而是受约束的，以确保安全和效率。

构建自定义管道时，工具集成参数包括：1) 定义工具 schema，使用 JSON 格式描述名称、参数和描述，例如 {"name": "edit_file", "parameters": {"path": "string", "content": "string"}}；2) 在系统提示中嵌入调用规则：“仅调用提供的工具，格式为 XML 或 JSON，确保参数完整”；3) 集成框架如 LangChain 或 LlamaIndex，支持异步调用以处理并行任务；4) 监控阈值：设置最大调用深度为 5，避免循环；回滚策略：若工具失败，fallback 到纯文本推理。引用 Cursor 提示：“在每次调用工具之前，应先向用户说明调用的原因。” 这确保透明度。落地清单：列出 3-5 个核心工具（如文件读写、命令执行、搜索），测试集成延迟 < 2 秒。

行为复制涉及约束和迭代机制，以复制工具的可靠输出。Cursor 禁止直接输出代码，除非用户要求，使用编辑工具并修复 linter 错误不超过 3 次；强调生成可立即运行的代码，包括依赖文件和 README。Devin 的行为准则包括收集信息前不行动、报告环境问题而不自行修复、模仿现有代码风格。Replit Agent 强调多轮迭代，支持用户反馈调整。这些约束的证据是，它们减少了错误率，如 Devin 的 CI 测试优先原则避免本地环境偏差。

在自定义管道中，行为约束参数为：1) 输出格式：强制 Markdown 或 JSON，长度上限 1000 令牌；2) 错误处理：集成 try-catch 逻辑，若 linter 失败，提示用户干预；3) 迭代循环：使用 ReAct 框架（Reason-Act），每步反思输出质量；4) 安全阈值：禁止高危操作如删除文件，日志所有调用。回滚策略：若行为偏离，注入修正提示如“严格遵守角色和工具规则”。落地清单：1) 行为规则文档：列出 10 条 do/don't，如“勿添加不必要注释，除非复杂”；2) 监控指标：准确率 > 90%，使用 A/B 测试比较原工具 vs 自定义；3) 部署参数：Docker 容器化，API 限速 10 QPS。

通过这些元素，自定义 Agentic LLM 管道可实现模块化：角色模块处理初始化，工具模块扩展能力，行为模块确保稳定性。实际参数包括模型选择（Claude 3.5 Sonnet for 代码任务）、提示长度（< 500 令牌）、集成测试（覆盖 80% 场景）。最终，这种逆向工程方法不仅复制行为，还允许创新，如添加自定义工具以适应企业需求，确保管道的可落地性和鲁棒性。

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