第 1 课：agent 是干活的，不是聊天的

本课目标：

• 区分聊天机器人问题和 agent 任务。
• 说出 agent 行动前需要的两样东西：明确目标和检查方法。
• 把一个聊天式请求改写成任务式请求。

先修条件：无 | 上一篇 << README | 下一篇 02 把需求写清楚 >>

你已经会跟 AI 聊天，为什么把正事交给它还是觉得风险大？

大多数人开始用 AI 时都是一个模式：提问，然后得到一个回答。你问“有什么好用的预算笔记本？”，AI 回一段文字。这是聊天机器人。AI 保持被动，它回应你说的内容，但不会主动为你去做点什么。agent 不一样。agent 会接收目标、选择步骤、使用工具，然后返回结果。它可以为你打开文件、搜索网页，或运行一个小程序¹。

这个差别不是魔法，它改变了你的角色。聊天时，你的工作是不断提问直到理解。把事情交给 agent 时，你的工作是说明“完成”长什么样，然后检查它是否做到了。

讲解

把聊天机器人想象成一个热心的图书管理员。你问，它答；你再问，它再答。agent 更像你递了一个文件夹给临时工。这个临时工可以离开桌子、查资料、写草稿，然后回来。如果指令模糊，他会猜。如果没有检查方法，你只能在之后才发现错误。

回到那个临时工：要让他把活干对，你得先递给他三样东西。假设你要他“把这周的会议笔记整理成一张待办表”——你得说清想要什么（一张待办表）、划出不碰的范围（别自作主张加任务）、给出验收的办法（每条待办都要有负责人和日期）。这就是 agent 最擅长的那类任务的三要素：明确目标、有限范围（清楚说明 agent 不应该做什么）、以及验证输出的方法¹。明确目标就是一句话说明完成的样子。有限范围就是 agent 不应该做的事。验证方法就是你用来对比结果的检查清单。

从聊天到交代的转变很小，但很关键。你不再问“你怎么看这个话题？”，而是说“阅读下面附的笔记，把行动项抽出来，按负责人和截止日期做成表格。”前者是聊天，后者是工作。

这个循环是这样运转的：用户不只是收到一个回答，而是收到一个回答，并根据最初请求中内嵌的验收标准（定义“完成”的检查清单）去检查它。

完整示例（跟着做）

Sarah 有一封长长的承包商邮件往来。她想把它交给 agent，然后拿到一份干净的摘要。她可以用两种说法。

聊天式： “这封邮件往来是怎么回事？”

这没有给 AI 终点线。它可能回答一段话、一个时间线，或者一堆抱怨。Sarah 无法判断好坏。

agent 式： “阅读下面的邮件往来。列出承包商做出的每一个承诺、承诺日期，以及是否已经兑现。如果某个承诺没有日期，写‘无日期’。”

现在 agent 有了明确目标（提取承诺）、有限范围（只提取承诺，不提取观点）、验证方法（每一行都需要日期和兑现状态）。Sarah 可以对照邮件往来检查表格。

你来试试（填空示例）

把下面这个聊天式请求改写成 agent 式任务。填空。

聊天式：“帮我看看我的银行账单。”

agent 式：“阅读附上的银行账单。列出每笔超过 ____ 的交易，并写明日期、商家和金额。不要包含我同一账户之间的转账。结果用 ____ 列格式输出。”

答案： 空白处填 100（或用户自己定的阈值）和 三。

小结 + 下节课预告

agent 不是更好的聊天机器人，而是需要目标和检查方法的工人。本事在于停止提问，开始交代任务。下节课，你将把一个模糊的愿望变成包含四部分的明确请求：任务、要求、边界和验收标准。