该文章深入探讨了在构建多Agent协作系统时遇到的一个棘手技术难题——“提示词漂移”。作者基于OpenClaw的实战经验指出，随着上下文（Context）累积和Agent数量增加，模型倾向于迎合历史记忆而忽略原始指令，导致任务执行逐渐偏离预期。虽然Claude Sonnet表现出比GPT-4o mini更高的稳定性，但成本巨大。作者尝试了重置工作记忆、设置人格锚点等临时缓解措施，并进一步呼吁行业探索更系统的Prompt版本管理、内存隔离及漂移检测方案，对提升AI系统的工程稳定性具有重要参考价值。
