问题定义者
决定真正要解决什么，以及这件事为什么值得做。
01 / 角色定位
把 Agent 当成一位高级同事
能力很强、知识面很广，但不了解全部现场，也会偶尔自信地犯错。
边界制定者
明确什么不能碰、哪些风险不可接受、何时必须询问。
结果验收者
不听“已经完成”，而是检查验证、证据、例外与剩余风险。
认知升级：你不是“提示词工程师”。你的核心能力是定义问题、分配决策权，并建立验收闭环。
AI Agent Collaboration · 2026
协作，不是操控。
一套释放 AI Agent 能力，同时守住事实、风险与责任边界的方法。
02 / 提案不是万能答案
目标给空间，硬约束给边界。
告诉它问题与目标
- 你确定目标，但不确定最佳实现方式
- 存在多条技术路线，需要调研和权衡
- 任务跨领域，需要端到端完成
- 你关心结果，不要求某一种技术
技术路径本身就是约束
- 现有系统规定了技术栈、接口或架构
- 必须兼容既有代码、数据或团队规范
- 某种方案已被验证，无需重新选型
- 法规、安全、成本或性能限制很具体
- 任务只是明确的机械实现
更可靠的原则：不要把尚未验证的个人猜想，误写成不可改变的技术要求。AI 知识面广，不等于一定能找到最优解；它可能缺少组织背景、隐性约束与真实数据。
03 / 核心口诀
我定方向和底线， 它定路径， 我看证据。
方向由我负责。
路径由 Agent 负责。
结论由证据负责。
路径由 Agent 负责。
结论由证据负责。
执行可以外包，责任和判断不能外包。AI 可以研究、比较、实现和测试；你仍要决定问题是否值得解决、风险是否可接受、证据是否足够、结果是否采用。
04 / 四个动作
定方向，划边界；放路径，看证据。
定义最终结果
先问“我希望什么发生改变”，不要只描述一个中间动作。
划清硬边界
说清必须满足、绝不能发生，以及哪些事情要先问你。
释放解法空间
允许 Agent 自主调查、比较、决策和处理低风险可逆问题。
坚持证据验收
检查实际验证、成功标准、事实与假设、失败案例及剩余风险。
05 / 一放一收
方案上放，验收上收。
“怎么做”
提供背景、目标、现实约束和成功标准；给 Agent 研究与选择技术路径的空间。
“做好没有”
要求实际测试、可复现证据、例外说明和剩余风险，而不是接受一句“应该可以”。
最常见的反面：开始时把实现细节规定得很死，完成后却听 Agent 说一句“已经实现”就接受了。
06 / 输入治理
四类输入，不能混为一谈。
把准备告诉 AI 的内容分成四类。前两类明确锁定；偏好允许权衡；方案猜想只作为线索。
确认过的信息
例如处理量、真实用户、现有系统与数据位置。无法确认就标记“未知”，不要让 AI 把假设当事实。
准确提供 · 冲突要指出
不可违反
例如数据不能外发、必须输出特定格式、不能动生产库、预算不能超过上限。
没有自由裁量权
可以被权衡
例如界面尽量简单、倾向沿用基础设施、最好少加依赖。更优方案可推翻，但要解释理由。
优先满足 · 允许说明后调整
只是线索
例如“也许可用 NER”“我想到过正则”“或许用某框架”。请 Agent 独立评估。
不要误写成硬要求
07 / 决策契约
完整委托，有六个要素。
为什么做
业务意义是什么？不做会怎样？谁正在承受这个问题？
想得到什么结果
描述最终状态，而不只是动作。不是“写脚本”，而是“让非技术人员安全地完成工作”。
必须满足什么
安全、隐私、兼容性、预算、时间、格式等真正的硬约束。
什么不在范围内
例如暂不接生产、不做权限体系、本轮只验证可行性、不对外发送。
怎样算完成
给出可检查的成功标准：测试、准确率、Schema 校验、操作步数、性能或错误率。
Agent 有什么权限
什么可自行决定、什么要先问、何时停下、最终要交付什么证据。
08 / 授权边界
可逆操作放权，不可逆操作设闸。
可以自主完成
- 搜索、阅读、分析与比较方案
- 创建草稿、样例、原型和测试数据
- 编写代码、运行安全的本地测试
- 处理普通、低风险、可逆的问题
- 在授权范围内修正小错误并继续
必须先确认
- 删除、覆盖或迁移重要数据
- 对外发送邮件、消息或发布内容
- 产生费用、交易或法律承诺
- 扩大系统权限或操作生产环境
- 接触或外发隐私、密钥、内部资料
- 关键事实无法确认且会改变方向
边界不是微观管理。它约束的是风险和责任，而不是强行替 Agent 选择每一个实现细节。
09 / 成熟度
Demo 能跑，不等于问题已经解决。
每次委托都应说明当前目标属于哪一级，否则 Agent 很容易用 Demo 能跑，冒充问题已经解决。
概念验证
证明核心思路可行，允许大量临时处理。
Demo
核心体验可演示，但未必可靠、完整或安全。
内部工具
真实人员可有限使用，有明确边界与人工兜底。
生产系统
可靠、安全、可维护、可观测，并能处理失败。
受监管系统
还需要审计、验证、合规证据与责任链条。
FDA 等高监管场景尤其要区分：做出一个原型，与构建可用于真实申报和患者数据的受监管系统，完全不是同一难度等级。
10 / 日常节奏
从提案启动，到证据收口。
给提案，不给施工图
提供背景、目标、约束、范围和成功标准。
让 Agent 自主调查
先检查现状和必要资料，比较方案；除非关键信息缺口会显著改变方向，否则不必先问。
让它端到端执行
请选择最合适的方案并完成，不要只给教程；普通问题自行处理。
只在风险节点设闸
不审批每个技术选择，只审批不可逆、高风险、对外或超权限动作。
用验收证据收口
逐项检查成功标准、实际测试、复现方式、失败案例和剩余风险。
11 / 证据式验收
不接受“应该可以”。
实际做了什么
列出真实完成的改动与产物位置。
列出真实完成的改动与产物位置。
如何验证
提供执行过的测试、检查方式和真实结果。
提供执行过的测试、检查方式和真实结果。
成功标准是否逐项满足
不要用整体印象替代逐项验收。
不要用整体印象替代逐项验收。
事实与假设是否分开
来源冲突要指出，未知值要留空。
来源冲突要指出，未知值要留空。
例外与失败案例
主动展示没有通过、尚未覆盖的情况。
主动展示没有通过、尚未覆盖的情况。
剩余风险与恢复方式
说明尚存风险、影响范围及回退路径。
说明尚存风险、影响范围及回退路径。
12 / 完整母提示
把它写成一份决策契约。
我的目标是：[希望最终发生什么变化]背景和为什么：[当前情况、痛点、不做的后果、相关用户]已知事实：[确认过的信息；未知或冲突处明确标注]硬约束：[必须满足和绝不能触碰的条件]偏好与方案线索：[可推翻，但请说明理由]本轮范围：[做什么、不做什么；成熟度等级]成功标准：[可检查的验收条件]授权边界：请自主调查、选择方案并端到端完成。普通、低风险、可逆的问题自行处理；不可逆、对外、付费、扩权、敏感数据或关键事实不明时先问我。完成后报告：结果与位置；关键决策；验证与证据；例外和剩余风险；必要时的恢复方式。
我的目标是：
[希望最终发生什么变化]
背景和为什么：
[当前情况、痛点、不做的后果、相关用户]
已知事实：
[确认过的信息；未知或冲突处明确标注]
硬约束：
[必须满足和绝不能触碰的条件]
偏好与方案线索：
[这些不是硬性要求；如果有更优方案可以推翻，但请说明理由]
本轮范围：
[要做什么、不做什么；是概念验证、Demo、内部工具还是生产方案]
成功标准：
[可以被检查的验收条件]
授权边界：
请自主调查、选择方案并端到端完成，不要只给操作教程。
普通、低风险、可逆的问题自行处理。
遇到不可逆操作、对外发送、产生费用、扩大权限、涉及敏感数据，
或者关键事实无法确认且会影响方向时，先停下来问我。
完成后请报告：
1. 实际完成的结果与产物位置
2. 关键决策及理由
3. 验证方法、执行过的测试与证据
4. 未解决事项、例外和剩余风险
5. 必要时的恢复或回退方式
13 / 轻量版
日常委托，只要六句话。
我想实现的结果是……
这件事重要，是因为……
必须满足……，绝不能……
做到……就算成功。
请自主选择方案并完成；普通、低风险、可逆的问题自行处理，高风险或不可逆操作前问我。
完成后给我实际验证、证据、例外和剩余风险。
如果你已经想到技术方案：“我想到过……，但这只是线索，不是硬性要求。请独立判断是否存在更好的方案。”
14 / 内化成习惯
开始前问三题，结束后复盘一分钟。
启动前 · 三问
1. 我要的究竟是动作，还是结果？
2. 哪些是真正的底线，哪些只是方案猜想？
3. 看到什么证据，我才相信它完成了？
结束后 · 一分钟复盘
- 我是不是规定了太多不必要的实现细节？
- Agent 有没有因为缺少背景而走偏？
- 我的成功标准是否足够明确？
- 我是不是过早相信了未经验证的结论？
- 下次哪些内容可以沉淀成固定规则？
问题边界放权执行证据复盘
15 / 底线清单
开放路径，但不放弃事实、风险与验收。
少管步骤，多给上下文
让 Agent 理解问题、现实背景与目标，允许它在更大的方案空间中比较。
普通问题自主，高风险设闸
可逆操作充分放权；不可逆、对外、付费、敏感、超权限行为必须确认。
不确定就暴露，不要补全
未知留空、冲突标注、数字核算、时间语义分开。允许推理，不允许编造。
没有证据，就没有完成
测试必须实际执行；结果应可复现；例外、失败和风险应透明。
最终原则：约束结果与风险，不约束路径；允许自主决策，但不允许无证据地自信。
结语 / Keep this
先定义问题，
再划清边界；
路径交给 Agent，
结论交给证据。
最短记忆：
我定方向和底线，它定路径，我看证据。
本页呈现模式：
整屏章节 Fullpage Chapters，简称“整屏翻页”——一屏一章、无页内滚轴、滚动/滑动/键盘整页切换。完整呈现规范另行对齐。