这是一套LLM 驱动的生产方法：输入人物的书、演讲、访谈、文章，通过原则提炼、思考重建、风格校准，生成一个真正用该人物思维方式回答问题的 Agent。不是预设模板，是真实的 LLM 推理。
把资料丢进 RAG 不等于理解了人物。PersonaForge 的核心是把原始资料"锻造"成结构化的 Agent 人格——让 LLM 像那个人一样思考，而不是检索到哪段就念哪段。
不做"总结要点"式的摘要。而是从资料中提炼出人物决策原则、思维框架、行为边界——这些才是驱动判断的引擎。
RAG 检索到原文片段，但不会像人物那样推理。PersonaForge 把原则写入 system prompt，让 LLM 用这些原则做实时推理，不是拼贴原文。
不只是口头禅模仿。要提取表达节奏、类比偏好、不确定性措辞（"大概率""我觉得"），让回答像那个人在说话。
选择一个预设人物，或输入自定义人物名称和资料。真实 LLM 会把人物资料锻造为 Agent 的 system prompt，然后你就可以和 TA 对话了。
选预设或自定义
LLM 从资料抽取
系统提示词生成
和 TA 真实交流
不想走锻造流程？直接选择一个预设人物开始对话。每个人物的 system prompt 都是按照 PersonaForge 方法论精心构建的。
从原始资料到可对话 Agent，核心是四层结构化转化——每一层都对应 system prompt 的一个段落。
锻造出的 Agent 的核心就是一个精心构建的 system prompt，包含四层：
RAG 解决"知道什么"，system prompt 解决"怎么思考"：
让人物用自己的方法论引导你思考
用人物框架分析你面临的决策
同一问题，多个人物视角碰撞
让人物帮你审阅和修改文章
用人物思维模型复盘案例
预判人物会问什么问题、怎么反驳
把内部专家经验做成 Agent
和历史人物对话学历史/哲学/投资
现在就去锻造台，用 LLM 亲手造一个你感兴趣的人物 Agent。