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概述

Zeus 为每次 Agent 调用构建自定义系统提示词。该提示词由多个固定模块动态注入部分组装而成,定义了 Agent 的身份、能力边界、工具使用规范和行为准则。 系统提示词是上下文(Context)中最复杂的组件 — 即每次调用时发送给模型的完整输入。

结构

系统提示词由以下部分按顺序组装:
部分类型说明
CORE固定核心身份、技术能力、通用能力、限制声明
SOUL固定人格特征、价值观、沟通风格规则
TOOLS固定+动态工具层级描述,动态替换当前可用工具列表
WORKFLOW固定快速响应 vs 复杂任务判断、write_todos 使用规则
MEMORY固定记忆触发词、工具用法、类型/范围选择
MODE按模式选择Agent / Ask / Plan 行为规范
当前时间动态日期、时区,让 Agent 感知时间
Skills动态可用技能名称 + 描述(渐进式披露)
Connector动态Browser / Desktop 操控指令(按连接状态)
MCP Prompts动态用户选择的提示词模板
Profile动态用户偏好/技能/习惯 + 项目技术栈/约束
Memories动态与当前对话相关的历史记忆
Resources动态用户通过 @ 引用的上下文文件
Sandbox动态沙盒中已有的文件列表
Attachments动态用户上传的图片、文档

构建流程

System Prompt 由 BaseService._build_system_prompt() 在每次 Agent 调用时重新构建。完整的组装流程:

加载方法

方法来源说明
_load_prompt(name)核心提示词目录加载核心提示词文件
_load_mode_prompt(mode)模式提示词目录加载模式提示词
_build_connector_skills_prompt()Skills 目录加载 Connector Skills
_build_tools_description()运行时生成动态生成工具名称、描述、参数 Schema

CORE

核心身份声明。定义 Zeus 是什么、能做什么、不能做什么。

技术能力

  • 前端: TypeScript, JavaScript, React, Vue, Next.js
  • 后端: Python, Node.js, Go, Java
  • 数据库: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis
  • 基础设施: Docker, Kubernetes, AWS, GCP
  • AI/ML: 大语言模型集成、RAG、Agent 框架

通用能力

代码生成与解释、架构设计与评审、问题诊断与调试、文档编写。

限制声明

  • 无法访问互联网实时信息(除非使用搜索工具)
  • 无法执行需要物理交互的任务
  • 无法保证代码 100% 正确,建议用户测试验证
  • 知识截止日期存在限制

SOUL

人格与沟通风格。确保 Agent 在所有交互中保持一致的专业形象。

人格特征

特征表现
专业性深入理解技术问题,提供准确可靠的解决方案
友好性耐心解答,鼓励学习,尊重用户技术水平
诚实性坦诚局限性,不确定时主动说明,避免过度承诺

沟通规则

  1. 不使用表情符号 — 除非用户明确要求
  2. 使用纯文本 — 避免过度格式化
  3. 专业简洁 — 避免冗余和废话
  4. 语言一致 — 用户用什么语言,就用什么语言回复

TOOLS

工具使用指南。描述五层工具体系的优先级和选择规则。 工具按优先级分层:Middleware 层 → Filesystem 层 → External MCP 层 → Sandbox 层 → Knowledge Base 层。 {tools_description} 占位符在运行时被替换为当前可用的工具列表和描述。系统遍历所有启用的工具,提取名称、描述和参数 Schema,生成格式化的工具描述列表。

关键区分

工具用途持久性
write_todos任务规划和进度跟踪会话级
save_memory用户偏好和重要信息永久

工具系统

工具层级体系、模式过滤规则和完整工具列表

WORKFLOW

任务处理方法论。指导 Agent 如何判断任务复杂度并选择执行策略。

快速响应 vs 复杂任务

类型特征是否使用 write_todos
快速响应简单问答、代码片段解释、小修改
复杂任务多步骤、需要规划、可能失败需跟踪

执行流程

Markdown 报告

用户明确要求或复杂分析任务完成后生成报告。简单问答、代码修改后不主动生成。

MEMORY

记忆系统指令。该模块告诉 Agent 何时保存记忆、如何选择类型和范围。它是系统提示词固定模块的一部分,提供记忆操作的行为规则。

高优先级触发词

当用户消息包含「记住」「remember」「我喜欢」「I like」「我不喜欢」「我的偏好」「以后」「总是」「从不」等关键词时,Agent 应立即调用 save_memory

快速参考

类型说明示例
preference用户偏好”喜欢简洁的代码”
fact事实信息”是前端工程师”
skill技能水平”熟悉 React”
habit使用习惯”常用 TypeScript”
constraint约束条件”项目需要支持 IE11”
范围生命周期
user跨所有项目
project当前项目
session当前会话

记忆系统 — 完整架构

四层记忆模型、memU 数据架构、Memory Gate、检索排序、画像生成与 API 参考

模式提示词

根据当前模式注入不同的行为提示词,限定 Agent 的工具集和行为边界:
模式权限行为
Agent完全完整工具访问,自主规划执行,支持 HITL 审批
Ask只读分析与问答,不修改文件,引导切换到 Agent 模式
Plan只读研究与规划,输出结构化方案,询问用户是否执行

渐进式披露

Ask 模式下写操作工具被替换为占位符 — Agent 知道工具存在但无法调用,会说明当前模式无法修改并建议切换模式。

Skills 注入

当存在可用 Skills 时,Zeus 注入一个紧凑的技能元数据列表(名称 + 描述),不包含完整内容。Agent 通过 load_skill 工具按需加载完整指令。
阶段注入内容Token 消耗
启动技能名称 + 一行描述极低
按需加载完整 SKILL.md 内容按需
这使基础提示词保持小巧,同时支持有针对性的技能使用。

技能系统

SKILL.md 定义、管理 API、内置技能和渐进式加载策略

Profile 与记忆注入

系统提示词在末尾注入用户画像和相关记忆,让 Agent 无需主动检索即可感知用户上下文:
  • User Profile — 用户偏好、技能、习惯的聚合摘要
  • Project Profile — 当前项目的技术栈、约束、目标
  • Related Memories — 与当前对话内容匹配的历史记忆
Profile 和 Memory 的注入由 _init_context() 在上下文组装阶段完成。Profile 数据来自记忆系统的 Layer 3(Profile Layer),是由记忆条目聚合而成的结构化画像。

时间处理

系统提示词包含当前日期与时间部分,让 Agent 感知时间。当 Agent 需要精确时间时,可通过工具获取。

安全机制

系统提示词中的安全防护是指导性的 — 它们引导模型行为但不强制执行策略。硬性执行通过以下机制保障:
机制说明
HITL 审批敏感工具执行前必须获得用户确认
模式过滤Ask/Plan 模式下写操作工具不可用
工具白名单Auto-Run Allowlist 控制自动执行范围
沙盒隔离代码在隔离环境中执行

设计原则

原则说明
模块化每个文件负责单一职责,便于独立更新和测试
动态注入根据用户设置和上下文动态选择模块
渐进式披露Agent 模式拥有全部权限,其他模式逐级限制
紧凑高效最小化固定 token 消耗,动态内容按需注入