让 Agent 先学会遵守协议，再学会完成任务

我第一次把模型接进自己的工作流时，最先做的是增加工具：读文件、跑命令、搜索资料，甚至让它在几个应用之间传递结果。演示很热闹，实际使用却常常停在“看起来做了很多”这一步。它会在任务还没有完成时宣布完成，也会在不确定时用一段流畅的话遮住缺口。

后来我把实验拆成三条协议。开始前，Agent 必须复述目标、边界和验收条件；进行中，每次动作都要说明它要验证的假设；结束时，则要把改动、证据和遗留风险分别列出来。协议没有让模型变得更聪明，却让错误更早暴露，也让人类知道什么时候应该介入。

现在我会先画出任务的状态流，再决定需要哪些工具。一个工具只有在能推动状态变化或提供可复核证据时才值得加入。这个顺序让 Agent 从“会调用工具的聊天机器人”变成了一个有节奏的合作者：它可以探索，但不能把探索误报成结果。

下一步是把这些协议写成更小的测试案例，例如故意提供缺少约束的需求、制造一次命令失败，观察它是否会停下来重新确认。对我来说，Agent 的质量不再只由最终答案衡量，也由它如何面对未知和失败来衡量。