让 Agent 先复述任务再做

我有个 Agent，返工率高得让我怀疑人生。

让它做个数据整理，它交上来的东西十次有三次不是我要的。不是它能力不行——它每次都干得挺认真，问题是它每次理解的「任务」跟我想的不是一回事。我让它「整理成表」，它整理成一个 Markdown 列表；我让它「按时间排序」，它按字母排了。

每次返工，它都从头来一遍，token 烧一堆。我一边心疼钱一边琢磨：这事有没有可能在它动手前就拦住？

在「动手」前加一道闸

我加了个特别简单的步骤：让它在执行前，先用自己的话把任务复述一遍。

提示词里加一句：「在开始执行前，请先用 2-3 句话复述你理解的任务目标，我会确认或纠正，确认后再开始。」

效果出乎意料。第一次跑这个流程，它复述的任务就跟我想要的对不上——它理解的「整理成表」是「生成一个汇总报告」。要不是这一步，它就按这个错误理解干下去了，我又得返工。

我纠正了它的理解，它再动手，这次交上来的东西，对了。

后来我想了想这步为什么这么灵。

Agent 的执行链是单向的：理解任务 → 执行 → 产出。它理解错了，整个执行过程会忠实地按错误理解走到底，而且它执行得越认真，错得越彻底。返工的成本，等于这次执行的全成本。

复述这道闸，等于在「理解」和「执行」之间插了个检查点。它把理解这个本来隐式的步骤，显式地摊出来给你看。你能在它耗资源之前，就发现理解有没有偏。

这跟带新人一个道理。你布置任务，问他「你复述一下我让你干啥」，他要是理解偏了你当场纠正，省得他干半天返工。Agent 是个特别需要这道闸的「新人」——它理解能力不如人，但执行力超强，理解偏了会一条道走到黑。

但复述要真有效，有个细节：得让它用自己的话说，不是复述你的原话。

我一开始让它「复述任务」，它把我提示词原样回了一遍。这没用——它只是复读，没暴露理解。我改成「请用自己的话概括任务目标和你要怎么完成」，它才开始暴露真实的理解，包括那些跑偏的地方。

差别在于，原样复述是记忆任务，用自己的话复述是消化任务。只有消化了，你才能看见它消化成了啥。

复述会多一轮对话，慢一点。所以我不是所有任务都开。

我的判断：任务越复杂、返工成本越高，越值得开复述。一次性小任务别开，确认比执行还慢不划算；复杂任务必开，返工一次的成本够你确认十次。

那之后，我对 Agent 跑偏这事没那么焦虑了。不是它不会偏了，是我知道偏了能早发现。

复述这道闸，把 Agent 从「闷头干然后给你惊喜或惊吓」，变成了「先对齐再干活」。它没变聪明，但它的不可控性大幅下降了。

一个会在动手前先确认方向的 Agent，比一个埋头猛干的 Agent 可靠得多。可靠不是能力问题，是流程问题。