约束驱动

为什么 Agent 需要约束驱动

当大模型 Agent 面对多步骤任务时，常见的失败模式不是「能力不足」，而是失控：任务范围在执行中悄悄扩大（scope creep）、中间步骤偏离初始意图、输出格式不稳定、在边界情况上自行发挥。约束越少，模型越容易把「能做的事」当成「该做的事」。

Constraint Driven 要解决的正是这个问题：把显式约束从可选的提示词技巧，变成 Agent 执行链路中的常驻校验机制。

它如何工作

• 约束前置：在任务启动阶段，把目标边界、格式要求、禁止事项整理成显式约束清单，而不是让模型自行猜测意图。
• 逐步校验：在每一次行动前后，拿当前状态对照约束清单检查，发现偏差立即纠偏，而不是等任务结束才发现跑偏。
• 边界收敛：当 Agent 试图超出约束范围（多余的操作、多余的输出、偏离的中间产物）时，技能会拦截或修正该行为，保证执行路径始终在任务边界内。

对使用者来说，接入方式很直接：把技能挂载到 Agent 工作流中，然后在任务描述里明确写出约束即可。技能本身不绑定特定模型或框架，约束规则以文本形式注入，具备通用性。

适用边界与注意点

• 约束质量决定上限：如果约束清单本身含糊、矛盾或遗漏关键边界，技能只会忠实地执行一个坏的约束集。写出具体、可验证的约束是前提。
• 不适合完全开放的任务：对于没有明确成功标准的创作型任务，强行加约束反而可能限制质量；它更适合有明确交付物和验收条件的任务。
• 需要主动维护：任务变更时，约束清单也要同步更新，否则旧约束会与新目标打架。