给 Agent 写任务描述，你用的根本不是正确的打开方式

我把之前写 ChatGPT 的 Prompt 直接复制进去，Agent 跑了三分钟，给我输出了一句"请问您需要我继续吗？"

——我当时就想把电脑扔出去。

这不是个例。几乎每个第一次上手 Agent 开发的人都会经历这个阶段：把精心打磨过的 ChatGPT Prompt 丢进去，满怀期待地等待，然后看着 Agent 要么原地发呆、要么无限循环、要么第一步就跑到完全不相关的方向上去。

问题出在哪？不是 Agent 太笨，是你用错了思维模型。

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第一章：你以为自己在写 Prompt，其实你在招聘一个员工

ChatGPT 是服务员，Agent 是承包商——这两种角色，你跟他们说话的方式完全不同。

对服务员，你说"来份宫保鸡丁"就够了。他接收指令，执行，结束，等你下一句话。

对承包商，你得给他图纸、验收标准和预算上限。他要自己判断用什么材料、遇到问题怎么处理、什么时候算"完工"。你给他一句"把这个做好"，他要么做错方向，要么做到一半来问你，要么永远做不完——因为他不知道"好"是什么意思。

这就是为什么你的 ChatGPT Prompt 在 Agent 里跑不起来。

岗位说明书包含什么？角色定义（你是谁、你的权限边界）、执行流程（怎么做、用什么工具）、终止条件（什么情况算完成、什么情况要上报）。

这三个要素，缺一不可。缺了角色定义，Agent 不知道自己能做什么决策；缺了执行流程，Agent 自己瞎猜步骤；缺了终止条件，Agent 就会无限循环或者在第一步就停下来等你。

核心框架：任务描述 = 角色定义 + 执行流程 + 终止条件

接下来我用5种写法的实测对比，让你直观感受这个框架的威力。

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第二章：5种写法实测对比

测试场景：让 Agent 自动完成"监控指定网站的价格变化，发现降价超过20%时发送通知"这个任务。

测试环境：OpenAI Agents SDK 2.0，每种写法各跑5次，统计一次跑通率和平均步骤数。

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写法①：直接复制 ChatGPT Prompt

agent = Agent(
name="价格监控助手",
instructions="""
监控以下网站的商品价格，当价格下降超过20%时通知我。
目标网站：https://example-shop.com/product/12345
"""
)

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写法②：加了"请自动完成所有步骤"

agent = Agent(
name="价格监控助手",
instructions="""
请自动完成所有步骤，监控以下网站的商品价格，
当价格下降超过20%时通知我。不需要询问，自动执行。
目标网站：https://example-shop.com/product/12345
"""
)

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写法③：加入明确的步骤编号

agent = Agent(
name="价格监控助手",
instructions="""
按以下步骤执行价格监控任务：
Step 1: 访问 https://example-shop.com/product/12345，获取当前价格
Step 2: 与基准价格（¥399）对比，计算降幅
Step 3: 如果降幅超过20%，发送通知
Step 4: 等待1小时后重复Step 1
""",
tools=[fetch_price_tool, send_notification_tool, wait_tool]
)

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写法④：加入终止条件 + 工具使用优先级

agent = Agent(
name="价格监控助手",
instructions="""
## 角色
你是一个价格监控 Agent，负责监控商品价格并在满足条件时触发通知。

## 执行流程
Step 1: 使用 fetch_price 工具获取目标商品价格
Step 2: 与基准价格 ¥399 对比，计算降幅百分比
Step 3: 如果降幅 >= 20%，立即调用 send_email 工具发送通知，然后终止任务
Step 4: 如果降幅 < 20%，调用 wait 工具等待3600秒，然后回到Step 1

## 工具优先级
- 价格获取：优先使用 fetch_price，失败时使用 fetch_price_backup
- 通知发送：使用 send_email

## 终止条件
- 成功发送降价通知后终止
- 连续失败3次后终止并记录错误
""",
tools=[fetch_price_tool, fetch_price_backup_tool, send_email_tool, wait_tool]
)

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写法⑤：完整版（角色+流程+边界+异常处理+输出格式）

agent = Agent(
name="价格监控助手",
instructions="""
## 角色声明
你是价格监控 Agent。你的决策范围：价格抓取、数据对比、通知发送。
你不能做的：修改任何数据库记录、发送非通知类邮件、访问目标URL以外的网站。

## 工具清单与优先级
1. fetch_price（主要）→ fetch_price_backup（备用，主要失败时使用）
2. send_email（通知工具，仅在降价条件满足时调用）
3. wait（等待工具，单次等待上限3600秒）
4. log_error（错误记录工具，任何异常必须调用）

## 执行流程
Step 1: 调用 fetch_price 获取 https://example-shop.com/product/12345 的价格
Step 2: 解析价格数值（格式：¥数字，如 ¥299）
Step 3: 计算与基准价格 ¥399 的降幅，公式：(399 - 当前价格) / 399 * 100
Step 4: 判断分支：
- 降幅 >= 20%：执行通知流程（见下方），然后【终止任务】
- 降幅 < 20%：调用 wait 等待3600秒，回到Step 1
- 价格解析失败：调用 log_error 记录，失败次数+1，回到Step 1

## 终止条件
- 【正常终止】：成功发送降价通知
- 【异常终止】：连续失败次数达到3次
- 【超时终止】：总运行时间超过72小时

## 异常处理
- fetch_price 失败：等待60秒后尝试 fetch_price_backup
- fetch_price_backup 也失败：调用 log_error，记录失败，失败计数+1
- send_email 失败：等待300秒后重试一次，仍失败则调用 log_error 并【终止任务】

## 输出规范
每次循环结束输出 JSON：
{
"cycle": 循环次数,
"current_price": 当前价格数值,
"discount_rate": 降幅百分比,
"action_taken": "wait" | "notify" | "error",
"next_action": 下一步操作描述
}
任务终止时额外输出：
{
"status": "completed" | "failed" | "timeout",
"reason": 终止原因,
"total_cycles": 总循环次数
}
""",
tools=[fetch_price_tool, fetch_price_backup_tool, send_email_tool, wait_tool, log_error_tool]
)

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第三章：让 Agent 少跑偏的4个黄金原则

从5种写法的对比中，我提炼出4个核心原则。

原则1：写"什么情况下停"比写"做什么"更重要

Agent 最常见的死亡原因是不知道任务何时结束。

"做什么"是起点，"什么时候停"是终点。没有终点的任务，Agent 要么无限跑、要么随机停。你的任务描述里，终止条件要比执行步骤更早想清楚。

每个 Agent 任务至少要定义三种终止：正常终止、异常终止、超时终止。

原则2：工具调用要给优先级和 fallback

不要让 Agent 自己猜用哪个工具。当你有多个功能相似的工具时，必须明确写出"先用A，A失败再用B"的优先级顺序。

没有优先级，Agent 会在多个工具之间随机选择，每次运行结果都不一样，调试时你会发疯。

原则3：用"断言式输出"代替"描述式输出"

不要写"请生成一份报告"——这是描述式输出，Agent 不知道"报告"长什么样。

要写"输出 JSON，字段包含 summary/confidence/next_action，其中 confidence 为0到1的浮点数"——这是断言式输出，结果可验证、可解析、可调试。

描述式输出给人看，断言式输出给程序用。 Agent 的输出通常需要被下游程序处理，格式不确定就是定时炸弹。

原则4：把人类决策点显式标注出来

哪些步骤 Agent 可以自主，哪些步骤必须 human-in-the-loop，要在任务描述里写死，不能让 Agent 自己判断"这件事要不要问人类"。

一个常见的错误：让 Agent 自主决定"是否需要人类确认"。结果是 Agent 要么什么都问、要么什么都不问，取决于当次的随机性。

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第四章：一份可以直接复制的任务描述模板

基于上面的实测经验，我整理了一个通用模板。六个模块，必填项用 [必填] 标注。

## 角色声明 [必填]
你是 [Agent名称]，负责 [核心职责一句话描述]。
你的决策权限：[可以自主做的事]
你不能做的：[明确的边界]

工具清单 [必填]
1. [工具名称]：[用途]（[使用条件]）
2. [工具名称]：[用途]（备用，当工具1失败时使用）
[按优先级排列]

执行流程 [必填]
Step 1: [具体操作，指定使用哪个工具]
Step 2: [具体操作]
Step N: 判断分支：
- 条件A：[执行什么，然后跳转到哪一步或终止]
- 条件B：[执行什么，然后跳转到哪一步或终止]

终止条件 [必填]
【正常终止】：[具体条件]
【异常终止】：[具体条件，如连续失败N次]
【超时终止】：[时间限制]（可选，但建议加上）

异常处理 [建议加]
[工具名]失败：[处理方式]
[特定异常]：[处理方式]
未知异常：[默认处理方式，如记录日志并终止]

输出规范 [必填]
[定义每个关键节点的输出格式，推荐JSON]
示例：
{
"step": 当前步骤,
"status": "success" | "failed" | "pending",
"result": 操作结果,
"next": 下一步操作
}

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如果你想直接上手测试这些写法，不想在本地折腾环境配置，可以用 [api.884819.xyz](https://api.884819.xyz) 直接调用 API——我自己测试5种写法时用的就是这个，省去了大量环境搭建的时间，专注在任务描述本身的调优上。新用户注册即送体验 token，国产模型完全免费，按量付费，没有月租。

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第五章：什么时候用 Agent，什么时候老老实实用 ChatGPT

Agent 不是银弹。用错场景，它比直接用 ChatGPT 更慢、更贵、更难调试。

• 多步骤：任务需要3步以上的连续操作
• 有工具调用：需要访问外部 API、数据库或文件系统
• 结果可验证：有明确的成功/失败标准
• 需要重复执行：同样的流程要跑很多次

• 一次性创意任务（写文案、头脑风暴）
• 需要大量人类判断的决策（策略规划、风险评估）
• 输出结果高度不确定、难以验证的任务

你的任务需要多步骤操作吗？
├── 否 → 用 ChatGPT，直接问
└── 是 → 需要调用外部工具/API吗？
├── 否 → 用 ChatGPT + 手动操作
└── 是 → 结果有明确的成功标准吗？
├── 否 → 慎用Agent，先定义清楚验收标准
└── 是 → 用 Agent，按本文框架写任务描述

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Agent 跑偏，99%是因为你给的任务描述在偷懒。

写清楚它，它才能帮你真正省力。

这不是复杂的事，就是把你脑子里隐含的假设，老老实实写出来——你以为 Agent 会猜到的那些"显而易见"的东西，它一个都猜不到。

把角色、流程、边界、终止条件写进去，你会发现 Agent 突然就"聪明"了——不是它变聪明了，是你终于把话说清楚了。

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说完了怎么写任务描述，下一个问题自然来了：Agent 在执行过程中出错了，你怎么 debug？

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运行日志看不懂、工具调用失败没有报错、结果看起来对但其实悄悄跑偏了……这些问题比写任务描述更让人抓狂。

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下一篇我会整理一套 Agent 调试方法论，包括我踩过的5个最隐蔽的坑——其中有一个坑，我排查了两天才发现，原因简单到让人想哭。

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关注我，不要错过。

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