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进入智能体开发时代，特别是在最近一年，我才开始意识到一件事：我们并不是突然进入了一个“全新的编程时代”，而是开始频繁地遇到一些用旧范式已经解释不清、约束不住的问题。这些问题并不发生在 Demo 阶段，而几乎都出现在同一个时间点之后——当智能体开始长期运行、开始参与协作、开始在系统中承担连续责任的时候。也正是在这个阶段，我第一次认真地回头看自己用了二十年的那套东西：面向对象、模块划分、接口抽象、继承体系、状态封装。它们没有“失效”，但开始显得不够了。

一、Agent很聪明，但不确定性让我不安

在很多Agent项目早期，我们下意识会沿用非常熟悉的工程方式。

比如：

• 把Agent当成一个 service

• Prompt 当成构造参数

• Tool 调用当成方法

• Memory 当成内部状态

从代码结构上看，这一切非常自然，甚至可以说非常“优雅”。但问题往往出现在系统跑了一段时间之后。你会发现，很多你原本以为很清楚的边界，开始变得模糊：

• 这个 Agent 的行为，到底是“实例状态”导致的，还是“上下文输入”导致的

• 两个 Agent 看起来职责相同，但决策风格已经明显不同

• 你很难回答：它现在的行为，是继承自哪一次设计，还是运行中“长出来”的

在传统面向对象系统里，这类问题很少出现，因为对象的行为边界是相对稳定的。

而 Agent 不是。

二、面向对象前提假设：行为是可预期的

如果我们冷静一点回看，面向对象编程真正解决的是什么问题？它试图用几个核心概念，帮我们控制复杂度：

• 用封装隔离内部实现

• 用继承复用稳定结构

• 用多态应对变化行为

但这一切都隐含了一个非常重要的前提：对象的行为，是由代码完全决定的。也就是说，只要类定义不变、输入一致、状态可控，那么对象的行为是可预测、可推理、可复现的。而这恰恰是智能体系统开始松动的地方。

三、当行为不再完全由代码决定时，“对象”这个抽象开始吃力

在 Agent 系统里，一个智能体的行为往往由多种因素共同决定：

• 当前 Prompt 结构

• 上下文中残留的信息

• 工具调用历史

• 模型版本

• 环境反馈

• 甚至是一些概率性选择

这些因素，有些是代码控制的，有些不是；有些是显式状态，有些是隐性条件；有些你能回溯，有些你只能推测。你会发现一个很微妙的变化：Agent 的行为，开始具有“运行期生成性”，而不是“定义期确定性”。在这种前提下，如果你还用“对象 = 行为载体”来理解Agent，就会开始感到不安。不是因为这个抽象错了，而是它假设的世界已经变了。

四、继承：从“复用代码”，变成“复用行为约束”

在传统 OOP 里，继承最核心的价值是代码复用和结构抽象。但在 Agent 系统里，如果你真的尝试用继承来组织智能体，你很快会遇到一个现实问题：你很少想继承“实现细节”，而更想继承“不允许做什么”。

比如两个Agent都处理客户请求：一个是客服 Agent，另一个是风控 Agent，它们使用的模型、工具甚至 Prompt 结构可能非常相似，但你真正关心的继承关系，往往不是“它们都能调用哪些工具”，而是：

• 哪些决策边界是不能突破的

• 哪些信息是绝对不能输出的

• 哪些路径在任何情况下都要被禁止

这时候，继承更像是在传递一组行为约束与责任边界，而不是方法实现。如果你还试图用传统“基类 + 子类”的方式去理解它，就会发现结构越来越别扭。

五、封装：不再是隐藏实现，而是隔离不确定性

封装在 OOP 里的原始含义，是隐藏内部实现细节，只暴露稳定接口。但在 Agent 系统里，真正需要被“封装”的，往往不是实现，而是不确定性本身。你会越来越希望做到几件事：

• 不让Agent的内部推理路径直接影响系统其他部分

• 不让上下文污染跨越它本不该跨越的边界

• 不让一次异常决策扩散成系统级行为漂移

封装的重点已经从“信息隐藏”转向了风险隔离与行为收敛。你封装的不是代码，而是一个“可控的决策空间”。

六、多态：从“不同实现”变成“不同决策风格”

多态在传统编程里解决的是一个非常明确的问题：同一个接口，不同实现。但在 Agent 协作系统中，多态的真正价值发生了偏移。在Agent程序中，我们不关心到底使用哪个LLM大模型，底层调用的是哪个工具实现，而是关注在不确定信息，需求模糊，目标冲突的情况下，如果做出正确的决策。这些决策风格差异。而这类差异，往往并不适合被硬编码在方法里，而更像是系统层定义的一组策略参数。

七、“面向智能体编程”，并不是抛弃 OOP，而是上移一层抽象

我并不认为我们真的“从 OOP 进入了一个完全不同的范式”，更准确的说：OOP 解决的是“构件如何组织”，而 Agent 编程开始关心“行为如何被治理”。在我现在认可的架构里：对象仍然存在、模块仍然存在、接口仍然存在。但它们不再是系统的最高抽象层。在它们之上，多了一层以前并不存在东西：行为边界、决策责任、风格约束、反馈机制。这层东西才是“面向智能体编程”真正试图处理的对象。

它们并没有消失，只是被重新放到了一个更贴近真实系统风险的位置上。所以我并不认为“从 OOP 到 Agent 编程的革命”。它更像是一种工程反应：当系统开始承担更大不确定性时，我们本能地开始寻找新的约束结构。Agent 只是让这种不确定性显性化了。如果你真的上线过智能体系统，你会知道，Agent编程从来不是模型不够聪明，而是你不知道它明天会不会“换一种方式聪明”，工程的意义在于让聪明可控，让行为可解释，让系统在变化中仍然站得住。所以“面向智能体编程”，并不是对过去的否定，而是更加重视工程责任。相比OOP编程，我们要约束的，不再只是代码。