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No.01RelationHuman ↔ AgentUpdated2026-09-21Read3 分钟

表达意图之后,工作才刚刚开始。

在 Washington Agent Layer 的开发中,我们越来越在意的,不是一次回答够不够漂亮,而是系统能否把一项委派接住。

Judgment · 我们目前的判断从 Prompting 到 Delegation,增加的不是一句更长的指令,而是目标、权限、上下文与验收之间的关系。

来自 Washington Agent Layer 的原生工具、确认流程与结果核验实践。客户端仍在开发,任意目标的完整自主执行尚未验证。

01一句“帮我做完”,省略了很多东西

让 Agent 整理一份研究,听起来已经很明确。但真正开始做时,问题才逐个出现:哪些材料可信?旧版本要不要保留?整理给谁看?它可以改原文件,还是只能提出建议?什么样的结果,才算这次工作结束?

人与人协作时,也会遇到这些问题。我们会追问、商量,有时甚至需要重新理解最初的目标。把工作交给 Agent,并不会自动省掉这一步。只是过去由关系、经验和默契承担的部分,现在需要被系统更明确地表达出来。

02回答正确,与事情完成,是两次判断

Washington Agent Layer 正在把观察、规划、行动与核验连接起来。开发中一个很实际的提醒是:发出了点击指令,并不表示点到了正确的位置;一个工具返回成功,也不等于用户想要的结果已经出现。

因此,行动之后还要回到环境里看。内容有没有真的写进去?文件是不是正确的那一份?如果界面变了,之前的计划是否仍然成立?这些检查很琐碎,却决定了人敢不敢把下一步交出去。

我们已经在受控场景中验证了一部分原生工具和核验步骤。完整的跨应用任务、自由目标执行与更一般的恢复能力,还需要继续验证。正因为边界还在,这个问题不能被一句“Agent 可以操作电脑”带过去。

03委派是一段可以调整的关系

Prompting 通常关心怎样把请求说清楚;Delegation 还要关心,工作开始后双方如何保持联系。哪些动作已经获得授权,遇到什么变化要停下来,什么结果需要由人判断,都应该进入交互本身。

这不意味着每一步都让用户确认。那样只是把按钮换成了确认框。我们希望系统能把注意力留给真正需要判断的地方:目标发生冲突、信息不足、后果超出原先范围,或者结果还不能确定。

所以,我们目前的判断是:AI Native 的交互设计,要从“怎样输入一句话”,继续走到“怎样建立并维持一项委派”。聊天可以是入口,但工作需要有自己的状态、边界和结束条件。

Open question · 还没有答案的问题怎样让用户看清关键决定,同时不被每个执行细节打断?我们还没有一个适用于所有任务的答案,会继续用具体工作来检验。

References · 参考

[1]Washington Agent Layer

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