Day 7：当 Agent 不听话时，怎么诊断

如果你真的走到了第七天，你大概率已经有一种新的感觉：

• 有时候 Agent 特别好用
• 有时候它又会答非所问、读不到、跑偏或者越帮越忙

这时候最危险的反应是：

AI 不稳定，算了，靠运气吧。

Day 7 的目标，就是不让你落回这种状态。

今天要完成 3 件事：

1. 建立一个最基本的诊断框架
2. 学会区分不同类型的问题
3. 知道什么时候该用 agent-doctor

今天做完后，你应该体会到一件事：

当 Agent 不听话时，我不是只能抱怨它，我开始知道该从哪里下手判断。

先分清：问题通常出在哪

大多数 Agent 问题，通常不外乎这几类：

1. 目标问题

你没有说清楚，或者你自己也还没想清楚。

常见表现：

• “帮我写得更好一点”
• “我想要一个很满意的结果”
• “要专业、全面、又简短”

这类问题不是 Agent 不工作，而是目标本身太模糊、太矛盾。

2. 信息问题

你以为资料已经有了，但 Agent 实际读不到，或者根本没被交给它。

常见表现：

• “明明我写过，它怎么还不知道”
• “它是不是在编”
• “为什么它总给我很空的回答”

这类问题往往不是模型笨，而是材料没有进入它可读的范围。

3. 导航问题

资料虽然在，但结构太乱，让 Agent 很难找到或者很难判断轻重。

常见表现：

• 它每次都抓错文件
• 它不知道哪个版本是最新的
• 它把不重要的资料当成重点

这类问题往往和 CLAUDE.md、目录结构、文件命名、frontmatter 有关。

4. 分工问题

你把本来应该由 Agent 做的事自己做了，或者把本来应该自己判断的事全丢给它。

常见表现：

• 你越来越累
• 每一轮都要替它擦屁股
• 你们之间像在互相消耗

这类问题不是单纯靠更强模型解决，而是要重新分配“谁负责什么”。

一个最简单的判断顺序

当 Agent 跑偏时，你可以先按这个顺序问自己：

1. 是不是我没把目标说清楚？
2. 是不是我没把该给它的资料真的交给它？
3. 是不是资料虽然有，但它很难导航？
4. 是不是我和它的分工方式本身就有问题？

这个顺序的意义是：不要一上来就怪模型，也不要一上来就大改系统。

先判断问题在哪一层。

agent-doctor 是什么时候用的

到了这一天，再看 agent-doctor，你会更容易理解它为什么有用。

它不是一个神奇按钮。
它真正的价值是：

当你已经感觉到 Agent 不听话，但自己说不清问题在哪时，它帮你一步步缩小范围。

什么时候适合用它：

• 你反复补 prompt 还是不对
• 你总觉得“我明明写过，它为什么不知道”
• 你觉得自己越来越累，AI 只是个半成品工具
• 你不确定问题到底在目标、资料还是结构

你可以直接对 Agent 说：

请使用 agent-doctor，帮我判断我现在这个问题更像是目标问题、信息问题、导航问题，还是分工问题。

今天完成什么

完成这三件事就够了：

1. 回想一次最近 Agent 跑偏的场景
2. 用“目标 / 信息 / 导航 / 分工”这 4 类先判断一次
3. 如果还拿不准，再让 agent-doctor 帮你继续缩小范围

Day 7 成功标准

Day 7 的成功标准不是“以后 Agent 永远不出错”。

而是：

• 你开始知道 Agent 出问题时，通常会落在哪几类原因里
• 你不再把结果好坏完全归因给模型运气
• 你开始拥有一种掌控感：这套系统是可以被你持续调顺的

这就是第一期最重要的收尾：

不是让你依赖 Agent，
而是让你开始知道怎么驾驭它。