1. 前文回顾

基于 SpringAi 的模块化设计 Agent 框架，像搭积木一样搭建 Agent 。

2. 相关连接

3. 简单介绍

WwhPromptEngine基于《用系统架构思维，告别“意大利面条式”系统提示词》，进行编码实现做到了 Prompt As Code。
- 难以维护：修改一个提示词，可能需要在多个地方同步。 通过集中式定义，所有提示词逻辑都集中在一个 WwhPromptEngine 实例中通过 Builder 模式构建。确保了整个提示词的定义是集中且唯一的，避免了代码中多处硬编码字符串的问题。维护时只需修改一个地方（ Builder 链中的某一步），所有使用该引擎的地方都会自动获得更新，彻底解决了“多处同步”的难题。
- 无法追踪：不知道线上运行的模型用的是哪个版本的提示词。 通过内容指纹 生成提示词 hash 值记录日志，运维人员通过查看日志或 Trace 精准定位“这个请求是用的那个提示词（ hash ）”，做到全链路可追踪。
- 无法复现：实验结果无法复现，因为不清楚当时用的提示词具体是什么。 可通过数据库进行版本快照管理进行追溯，也可以实现动态版本管理。
- 缺乏协作：团队成员之间无法高效地共享和评审提示词。 代码即文档通过 Builder 链式调用形成一份结构化的、可读性极强的文档。纳入到 Git 版本管理像提交普通代码一样，进行代码审查。
- 引用原文，说明主要解决的通点
  1. 规则打架，行为摇摆不定
    - 我们通过角色与目标定义，建立清晰的决策框架，让 AI 在冲突时知道“我是谁，我该听谁的”。
  2. 越改越乱，最终没人敢动
    - 我们通过模块化与分层，实现高内聚、低耦合，让每次修改都像做外科手术一样精准可控。
  3. 响应像“开盲盒”，核心价值被稀释
    - 我们通过流程设计，规划出清晰的行动路径，确保模型的“注意力”被引导至核心任务上，保障产品价值的稳定输出。