# Cursor Chat: ai-agent-book

## Metadata
- **Project**: ai-agent-book
- **Path**: `/Users/boj`
- **Date**: 2025-10-13 09:47:48
- **Session ID**: `d6e2f271-5948-45c8-bc0e-a24c9b622742`

## Conversation

### 👤 You

We're missing (at least one) major paradigm for LLM learning. Not sure what to call it, possibly it has a name - system prompt learning?

Pretraining is for knowledge.
Finetuning (SL/RL) is for habitual behavior.

Both of these involve a change in parameters but a lot of human learning feels more like a change in system prompt. You encounter a problem, figure something out, then "remember" something in fairly explicit terms for the next time. E.g. "It seems when I encounter this and that kind of a problem, I should try this and that kind of an approach/solution". It feels more like taking notes for yourself, i.e. something like the "Memory" feature but not to store per-user random facts, but general/global problem solving knowledge and strategies. LLMs are quite literally like the guy in Memento, except we haven't given them their scratchpad yet. Note that this paradigm is also significantly more powerful and data efficient because a knowledge-guided "review" stage is a significantly higher dimensional feedback channel than a reward scaler.

I was prompted to jot down this shower of thoughts after reading through Claude's system prompt, which currently seems to be around 17,000 words, specifying not just basic behavior style/preferences (e.g. refuse various requests related to song lyrics) but also a large amount of general problem solving strategies, e.g.:

"If Claude is asked to count words, letters, and characters, it thinks step by step before answering the person. It explicitly counts the words, letters, or characters by assigning a number to each. It only answers the person once it has performed this explicit counting step."

This is to help Claude solve 'r' in strawberry etc. Imo this is not the kind of problem solving knowledge that should be baked into weights via Reinforcement Learning, or least not immediately/exclusively. And it certainly shouldn't come from human engineers writing system prompts by hand. It should come from System Prompt learning, which resembles RL in the setup, with the exception of the learning algorithm (edits vs gradient descent). A large section of the LLM system prompt could be written via system prompt learning, it would look a bit like the LLM writing a book for itself on how to solve problems. If this works it would be a new/powerful learning paradigm. With a lot of details left to figure out (how do the edits work? can/should you learn the edit system? how do you gradually move knowledge from the explicit system text to habitual weights, as humans seem to do? etc.).

把这一段翻译到 Karpathy 提出的系统提示学习 部分

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### 🤖 Cursor Assistant

I'll read the chapter file to find the appropriate section and then add the translated content about system prompt learning.

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### 🤖 Cursor Assistant

I'll translate the passage and add it to the section about Karpathy's system prompt learning in chapter5.md.

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### 🤖 Cursor Assistant

Let me fix the parentheses format:

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### 🤖 Cursor Assistant

完成了!我已经将 Karpathy 关于系统提示学习的思考翻译并添加到了第五章的相应部分。

这段翻译涵盖了以下核心观点:

1. **缺失的学习范式**: 指出除了预训练(知识)和微调(习惯性行为)之外,还需要一种类似"系统提示更新"的学习方式

2. **类比记忆碎片**: 将 LLM 比作电影《记忆碎片》中的主角,需要一个"记录本"来存储问题解决策略

3. **Claude 的实例**: 引用 Claude 系统提示词中关于字符计数的具体例子,说明这类知识不应该通过 RL 烘焙到权重中,而应该通过系统提示学习获得

4. **新的学习范式**: 提出系统提示学习作为一种新范式,让 LLM 像"为自己写一本问题解决手册"

5. **开放问题**: 指出还需要解决的技术细节(如何编辑、是否学习编辑系统、如何将显式知识转化为隐式权重等)

这段内容自然地引入了后面的实验 5.3,为理解自动优化系统提示词提供了理论基础。

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### 👤 You

需要转述 Karpathy 的口吻，不是 “我”，这是 Andrej Karpathy 提出的

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### 🤖 Cursor Assistant

我明白了，需要改成第三人称转述 Karpathy 的观点。让我修改这部分内容：

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### 🤖 Cursor Assistant

已修改完成！现在文本采用第三人称转述 Karpathy 的观点，主要改动包括：

1. 开头明确"Andrej Karpathy 认为"
2. "当你遇到"改为"当人类遇到"
3. 增加"Karpathy 指出"、"Karpathy 在阅读"、"Karpathy 认为"等标识
4. 将"在我看来"改为"Karpathy 认为"
5. 用"他认为"来引导后续观点

这样就清楚地表明这是在介绍和转述 Andrej Karpathy 提出的系统提示学习理论，而不是书作者的第一人称观点。

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### 👤 You

扩写我的观点：系统提示学习的本质是通过更多的 edge case，让规则的边界变得更清晰。

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### 🤖 Cursor Assistant

完成了！我已经扩写了关于系统提示学习本质的段落，主要从以下几个维度展开：

1. **边界情况的重要性**：通过"转接人工"的例子，说明规则在典型场景下容易定义，但真正的挑战在于各种灰色地带的边界情况。

2. **与强化学习的对比优势**：
   - **数据效率**：从单个或少量 edge case 就能快速学习，而不需要海量数据
   - **即时性**：可以立即添加规则，无需漫长的训练过程
   - **可解释性**：规则是明文的，可审查、可修改、可删除

3. **演化机制**：用人类专家成长的类比（新手客服 vs 经验丰富的客服），说明系统提示如何通过积累 edge case 逐渐演化成详尽的"问题处理手册"。

4. **自然过渡**：最后一句承上启下，引出后面的实验 5.3，展示如何在实践中实现这种机制。

这段扩写既深化了理论理解，又为后续的实验提供了充分的铺垫。

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### 👤 You

这里有一个关键洞察：大多数规则在典型场景下都运作良好，真正的挑战在于边界情况。当我们说"在用户请求超出能力范围时转接人工"，这个规则听起来很清晰，但在实际应用中会遇到无数灰色地带——用户不满意政策算不算"超出能力范围"？用户要求例外处理算不算？这些边界情况才是定义规则真正含义的地方。

相比强化学习需要在海量数据上反复试错才能调整模型权重，系统提示学习可以从单个或少量边界情况中快速学习。当遇到一个边界情况的失败案例时，我们可以立即在系统提示中添加一条明确的规则来处理这类情况，而不需要收集数千个类似样本进行模型微调。这种学习方式不仅数据效率高，而且完全可解释——每一条规则都是明文写出的，可以被审查、修改、删除。

更重要的是，随着遇到的边界情况越来越多，系统提示会逐渐演化成一份详尽的"问题处理手册"，其中每一条规则都对应着真实世界中曾经遇到的困境和找到的解决方案。这个过程类似于人类专家的成长——一个新手客服可能只知道基本规则，但经验丰富的客服会记住各种特殊情况的处理方式。

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这里需要强调，是 Agent 自动提出系统提示词的修改 diff，再由人类专家审核。需要 coding agent 的原因是，system prompt 和 tool description 是一份文档和代码，需要 coding agent 来阅读并编辑，生成 diff。

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### 🤖 Cursor Assistant

完成了！我已经扩写了关于如何实现系统提示学习的段落，重点强调了：

1. **为什么需要 Coding Agent**：系统提示词和工具描述是结构化的文档和代码，涉及多个文件、复杂格式和上下文依赖，需要 Coding Agent 来处理

2. **Coding Agent 的三个关键能力**：
   - 阅读和理解现有系统提示的结构
   - 生成精确的代码级别 diff
   - 保持新旧规则的一致性

3. **"Agent 提议 + 人类审核"机制**：明确指出 Coding Agent 只是提出修改建议，人类专家保留最终审核和决策权

4. **这种机制的优势**：既保证质量和可控性，又降低人类专家的工作负担——他们只需审核清晰的 diff，而不需要自己编辑复杂的配置文件

这样就完整地阐述了系统提示学习的实现方式，为后续的实验 5.3 提供了充分的理论铺垫。

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### 👤 You

ReTool——把程序语言作为思考语言 这个标题是不准确的，应该是利用工具来辅助思考，对于复杂的数学问题、逻辑推理问题、数据处理问题，利用程序实现准确高效的处理

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### 🤖 Cursor Assistant

现在我还需要调整后面的内容，去掉过分强调"程序语言作为思考语言"的哲学论述，改为更加强调工具的实用价值：

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### 🤖 Cursor Assistant

完成了！我已经修改了 ReTool 实验的标题和相关内容：

1. **标题修改**：从"ReTool——把程序语言作为思考语言"改为"ReTool——工具增强推理"，更准确地反映了实验的核心目标。

2. **开头段落**：删除了维特根斯坦的哲学引用，直接强调代码解释器的实用价值——对于复杂的数学问题、逻辑推理问题、数据处理问题，利用程序工具可以实现准确高效的处理。

3. **结尾段落**：将"重新定义思考语言的边界"改为"展示工具增强推理的价值"，并明确列举了三类应用场景：
   - 数学问题：精确计算和验证
   - 逻辑推理问题：枚举可能性空间
   - 数据处理问题：高效的转换和分析

这些修改使得内容更加聚焦于工具的实用性，而不是过于抽象的哲学概念。

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*Exported from [Cursor View](https://github.com/saharmor/cursor-view)*