语言是人类智能体之间进行信息编码、交换与共享的核心协议,也是本书所有智能体设计模式的“第一接口”。在智能体系统中,语言不仅是自然语言文本,更泛指一切可被模型解析与生成的符号系统——包括结构化 JSON、函数签名、嵌入向量、工具调用协议(如 MCP 的 JSON-RPC)以及跨智能体的 A2A 消息格式。语言的多层抽象决定了智能体的认知边界:
1. 语义层:通过嵌入与语义搜索,把自然语言映射到连续向量空间,实现“概念→向量→工具→动作”的跳跃;
2. 语法层:Prompt Chaining、CoT、ToT 等模式依赖对 token 序列的精确构造,使模型在上下文窗口内完成分步推理;
3. 协议层:MCP 的 Resource/Prompt/Tool 声明、A2A 的 Agent Card 与 JSON-RPC 信封,为异构智能体提供可发现、可验证、可组合的“语言契约”;
4. 元语言层:反思、自我纠错、辩论链等模式让模型输出“关于语言的语言”,形成自我指代的优化闭环。
因此,语言在智能体系统中同时承担“控制指令、数据载体、状态缓存、安全护栏”四重角色。掌握语言的构造与治理,就等于掌握了智能体协作、规划、评估与演化的总开关。