待办写入

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"没有计划的 agent 走哪算哪" -- 先列步骤再动手, 完成率翻倍。

问题

多步任务中, 模型会丢失进度 -- 重复做过的事、跳步、跑偏。对话越长越严重: 工具结果不断填满上下文, 系统提示的影响力逐渐被稀释。一个 10 步重构可能做完 1-3 步就开始即兴发挥, 因为 4-10 步已经被挤出注意力了。

解决方案

+--------+      +-------+      +---------+
|  User  | ---> |  LLM  | ---> | Tools   |
| prompt |      |       |      | + todo  |
+--------+      +---+---+      +----+----+
                    ^                |
                    |   tool_result  |
                    +----------------+
                          |
              +-----------+-----------+
              | TodoManager state     |
              | [ ] task A            |
              | [>] task B  <- doing  |
              | [x] task C            |
              +-----------------------+
                          |
              if rounds_since_todo >= 3:
                inject <reminder> into tool_result

工作原理

1. TodoManager 存储带状态的项目。同一时间只允许一个 in_progress。

class TodoManager:
    def update(self, items: list) -> str:
        validated, in_progress_count = [], 0
        for item in items:
            status = item.get("status", "pending")
            if status == "in_progress":
                in_progress_count += 1
            validated.append({"id": item["id"], "text": item["text"],
                              "status": status})
        if in_progress_count > 1:
            raise ValueError("Only one task can be in_progress")
        self.items = validated
        return self.render()

1. todo 工具和其他工具一样加入 dispatch map。

TOOL_HANDLERS = {
    # ...base tools...
    "todo": lambda **kw: TODO.update(kw["items"]),
}

1. nag reminder: 模型连续 3 轮以上不调用 todo 时注入提醒。

if rounds_since_todo >= 3 and messages:
    last = messages[-1]
    if last["role"] == "user" and isinstance(last.get("content"), list):
        last["content"].insert(0, {
            "type": "text",
            "text": "<reminder>Update your todos.</reminder>",
        })

"同时只能有一个 in_progress" 强制顺序聚焦。nag reminder 制造问责压力 -- 你不更新计划, 系统就追着你问。

相对 s02 的变更

组件	之前 (s02)	之后 (s03)
Tools	4	5 (+todo)
规划	无	带状态的 TodoManager
Nag 注入	无	3 轮后注入 <reminder>
Agent loop	简单分发	+ rounds_since_todo 计数器

试一试

python agents/s03_todo_write.py

试试这些 prompt (英文 prompt 对 LLM 效果更好, 也可以用中文):

1. Refactor the file hello.py: add type hints, docstrings, and a main guard
2. Create a Python package with __init__.py, utils.py, and tests/test_utils.py
3. Review all Python files and fix any style issues