判断标准制定

要解决的问题

很多 agent 循环看起来在执行，实际上一直在空转。问题不在于执行能力，而在于缺少一个明确的判据：什么情况下算有效，什么情况下需要调整。没有标准时，循环无法判断自己是在前进还是原地打转；标准选错了，反而会让错误的方向被持续强化。

核心方法

判断标准的核心是一个可观测、可复现的信号 S：S 出现代表有效，S 不出现代表无效或需要调整。这个信号可以从四个来源选取：

• 人（目标）：以目标达成作为判据，结果导向，可长期复利
• 自然（生存）：以适者生存作为判据，长期且不可商量
• 遗传（持久）：以跨代被保留作为判据，关注持久性
• 感觉（低保真代理）：以生理代理信号（如血糖下降→饥饿）作为判据，即时但会失真

一个好标准需要满足 6 条性质：可观测（优先外部可测信号）、可证伪（能写清什么情况下算没过）、有基线（改前指标可对比）、敏感不过度滞后、具体不模糊、不依赖自评。

用历史校准标准的方法（案例推理 CBR）：提取任务的本质特征（目标/约束/环境/资源），检索相似案例（直接→功能→阶段→领域类比），计算相似度评分（匹配本质特征数/总数×10）。

适用边界

感觉信号只能作为预警和线索，不能单独作为闭环唯一判据，必须用外部客观信号校准。原因：代理关系会失真，可能出现假阳性（情绪/习惯被误报为需求）或假阴性（专注时忽略真实需求），再叠加心理误判，容易导致自欺。

另一个常见误用是直接要求 agent 替你判断或打分。正确用法是让 agent 帮你把标准定出来，而不是替你做最终判断。