第 5 课：发现与纠正

本课目标：

• 向 agent 发送具体纠正信息。
• 记录错误日志，包含错误类型、如何发现、纠正后的结果。
• 在自己的 agent 聊天中记录第一次发现的错误。

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发现错误只是完成了一半

发现错误不是任务结束，而是循环的开始。如果你告诉 agent 具体改什么，它就能修改。好的纠正不是“请再做好一点”，而是指出错误、指向证据、重申验收标准的信息。这个循环——发现、报告、修改、验证——让交代变得可靠¹。

讲解

纠正循环有四步。第一步，把输出和你之前写的验收标准对比。第二步，用具体语言描述失败。第三步，agent 修改。第四步，你根据同一标准验证新输出。这和 Anthropic 的 agent 构建指南推荐的一致：在检查点引入人工反馈，能防止 agent 偏离轨道¹。

这张图展示了纠正循环。关键是结果不直接使用，而是先过标准；如果不通过，就发回具体修改。

模糊的纠正会让循环变长。“改一下”给了 agent 再次猜测的空间。具体的纠正指出位置、错误和标准。例如：“输出列出了三个行动项，但记录里有五个。加上两个缺失的项：预算审阅和客户回访。每一项都必须有负责人和截止日期。”

错误日志是你发现的内容和如何修复的简单记录。它可以放在笔记、电子表格或文档里。日志把一次错误变成可复用的模式。记录几条之后，你会发现 agent 最常犯哪些错误，以及你总忘记写哪些验收标准。

一条好的错误日志包含四部分：

1. 原始请求 —— 你要求了什么。
2. 错误类型 —— 幻觉、过时事实、范围收缩或答非所问。
3. 如何发现 —— 你对照来源或标准所做的比较。
4. 纠正后的结果 —— 修改后的输出长什么样，或者你改变了请求中的什么来预防它。

完整示例（跟着做）

Maya 让 agent 把会议记录转成一份带负责人和截止日期的行动项列表。她的验收标准是：每个项都有具体负责人、每个截止日期都是日历日期、每个项都只有一行。

agent 返回：

这是第 3 课的同一个例子，但现在 Maya 用四种错误类型的视角来看。她标记为：范围收缩 和 答非所问。agent 把“具体负责人”改成了“团队负责人”，把“日历日期”改成了模糊说法。它也没有满足每个截止日期必须是日期的要求。

她发送这条纠正：

“输出不符合验收标准。第一，‘设计团队’不是具体负责人，请换成一个人。第二，‘尽快’和‘下个阶段’不是日历日期，请换成月/日/年格式。第三，‘15 号’缺少月份和年份，请补全日期。返回修正后的表格。”

agent 返回：

Maya 用同一标准验证新表格。通过。她把这条记录进错误日志。

你来试试（填空示例）

你让 agent 用恰好三句话总结一份合同，要求提到价格、期限和取消条款。agent 返回：

“这是一份软件服务合同。期限为一年，可以取消。价格很有竞争力，详见附件文件。”

填写纠正信息。

输出有三个问题。第一，没有说明 __________ 价格，只说“很有竞争力”。第二，取消条款被说成 __________，而不是引用条款原文。第三，期限是 __________，这没问题，但价格和取消条款需要修改。请返回修改后的摘要，说明确切价格、引用取消条款原文，并保留期限。

答案： 第一空：确切的。第二空：“可以取消”或含糊的。第三空：一年。

小结 + 下节课预告

交代不是一次交易，而是一个循环。你写清楚请求，按标准检查结果，命名错误类型，发送具体纠正，并记录日志。日志是这门课的真正产物：它把每一次发现的错误变成下一次更好的请求。你现在掌握了完整循环：明确请求 → 检查结果 → 发现错误 → 纠正输出。

Footnotes

1. Anthropic: Building Effective AI Agents — https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents ↩ ↩²