使用 AI Agent 做开发时，经常会遇到一种很典型的问题：

明明一次说了好几个要求，Agent最后却总会漏掉其中一项。

比如一个任务同时要求：

修复登录Bug、补测试、保持旧接口兼容、不要升级依赖，并更新相关文档。

最后可能变成：

• Bug修好了；
• 测试也通过了；
• 接口兼容性却被破坏；
• 文档忘了更新；
• 甚至偷偷升级了一个依赖；
• 最后仍然告诉你“任务已完成”。

这类问题很多时候不是Agent没看见要求，而是：

多个要求在执行过程中没有被转成可逐项检查的任务状态。

一、自然语言里的要求其实不是同一类东西

一句开发任务里，通常混着三种信息。

第一种是核心目标：

修复登录失败问题。

第二种是执行要求：

补充测试、更新文档。

第三种是限制条件：

不修改接口、不升级依赖、保持向后兼容。

如果把这些内容全部塞在一段话里，Agent执行时很容易优先关注最明显的主目标：

先把Bug修掉。

一旦核心功能正常，其余约束就容易被弱化。

所以复杂任务不能只有一段需求描述。

还需要把要求拆开。

二、先把任务变成一份Checklist

例如原任务可以拆成：

功能目标

• 修复登录失败。

必须完成

• 增加对应测试；
• 更新开发文档。

禁止事项

• 不升级依赖；
• 不改变现有接口格式。

完成条件

• 原Bug无法复现；
• 新测试通过；
• 原有测试不受影响；
• Diff中没有依赖版本变化。

这样Agent面对的就不再是：

一段很长的要求。

而是：

5个必须分别关闭的任务项。

三、“修好了”不能作为唯一完成条件

很多Agent最容易判断的是：

功能是不是已经正常。

但如果任务同时包含兼容、测试和文档要求，仅功能恢复并不代表整个任务完成。

比如：

Bug修复 ✅
单元测试 ✅
向后兼容 ❌
文档更新 ❌

这种状态应该是：

任务未完成。

而不是因为主要功能已经正常，就直接输出：

Task completed.

所以任务开始前最好明确：

所有要求全部满足，才能宣布完成。

四、约束条件尤其容易被漏掉

“不要做什么”通常比“要做什么”更容易丢。

例如：

• 不要升级依赖；
• 不要修改数据库Schema；
• 不要改公开API；
• 不要重构无关模块。

这些要求在开始执行时很清楚。

但Agent越往后修改，越可能为了让方案成立而扩大范围。

所以约束最好单独形成：

Constraint List。

每次方案发生变化时，都重新检查：

当前做法有没有违反任何限制条件？

这样比任务最后才发现“虽然修好了，但违背了原要求”更稳。

五、可以建立“要求 → 修改 → 验证”的对应关系

例如：

要求	实际修改	验证方式
修复登录失败	auth.service	复现原Bug并测试
保持接口兼容	API结构不变	Contract Test
不升级依赖	package文件无变化	检查Diff
补测试	新增测试文件	执行测试
更新文档	README修改	检查文档

这样能快速发现一个问题：

某项要求有没有对应的验证证据？

如果“保持兼容”这一项没有任何验证方式，那么Agent很可能只是认为：

应该没问题。

而不是已经证明没问题。

六、长任务最好分阶段关闭要求

复杂任务不要等最后一次性检查。

可以按照：

阶段1：确认根因
阶段2：完成最小修复
阶段3：补测试
阶段4：检查约束
阶段5：更新文档和最终交付

每完成一个阶段，就关闭对应Checklist项目。

这样任务执行到后面时，不需要重新从整段需求里寻找：

我是不是还有什么没做？

七、任务中途新增要求也要加入清单

开发过程中经常出现：

对了，这里不能影响旧客户端。

如果只是补一句话，Agent后面可能继续按照原计划执行。

更稳的方式是把它加入当前任务状态：

新增约束：必须保持旧客户端兼容。

然后重新检查当前方案。

因为一个新要求可能意味着：

原来的实现方案已经不再适用。

这时候不是简单“记住一句话”，而是需要重新评估已有修改。

八、最后不要只让Agent总结，要让它逐项验收

任务结束时，可以直接要求：

按照最初的Requirement Checklist逐项检查，不要只总结做了什么。每一项给出“已完成 / 未完成 / 无法验证”，并附上对应证据。如果任何必选项未完成，不要声明整个任务完成。

最终输出应该类似：

修复登录Bug：已完成
验证：原复现用例通过。

补充测试：已完成
验证：新增3个测试，全部通过。

保持接口兼容：已完成
验证：返回Schema未变化。

不升级依赖：已完成
验证：lockfile无修改。

更新文档：未完成

这时候任务状态就应该明确是：

尚未完全完成。

九、可以直接给Agent增加这套任务模板

以后一个任务里包含多个要求，可以直接这样写：

开始执行前，先把我的要求拆成：

1. 核心目标；
2. 必须完成项；
3. 禁止事项；
4. 完成条件。

建立Checklist后再开始修改。

执行过程中如果方案与任何约束冲突，先调整方案。

任务结束前按照Checklist逐项验收，每项给出实际验证结果。只要存在未完成项，就不要声明整个任务已经完成。

这种方式比把五六个要求全部塞在一个长Prompt里稳定得多。

最后

AI Agent同时拿到多个要求后总漏一项，本质上通常不是：

它没有理解这句话。

而是：

要求没有被转成可以持续追踪的执行状态。

真正稳定的任务流程应该是：

拆要求 → 建Checklist → 区分目标和约束 → 给每项设置验证方式 → 执行过程中持续关闭 → 最后逐项验收。

Agent越能自主执行长任务，就越不能只告诉它：

要做什么。

还应该明确：

哪些事情必须全部做到，哪些事情绝对不能做，以及什么状态才算真正完成。

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