MiniMax Agent执行跑偏主因是指令缺乏约束、边界或明确输出格式。需先定位偏差类型：完全偏离主题说明缺核心任务锚点，方向对但细节错说明缺关键参数，冗长发散说明缺格式与长度限制；再补全指令三要素——唯一可验证动词、带标识输入、强制输出格式；接着用任务拆解编号或模板填空法替代长句；禁用“大概”“相关”等模糊词，替换为具体标准；最后添加独立成行的否定约束，如“禁止自行补充背景知识”。
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MiniMax Agent执行结果跑偏，说明指令没有准确传递任务意图，模型在理解或执行路径上产生了歧义——这通常不是模型能力问题，而是输入指令缺少约束、边界或明确输出格式导致的。
先确认跑偏类型再改指令
打开Agent返回结果，逐行比对原始需求：如果结果完全偏离主题（比如要生成合同条款却输出了公司简介），说明指令缺失核心任务锚点；如果结果方向对但细节错（比如合同里写了错误的违约金比例），说明缺少关键参数或数值约束；如果结果冗长、发散、加了未要求的分析，说明缺少输出格式和长度限制。
这一步不能跳过。直接改指令却不定位偏差类型，容易把问题越改越模糊。
补全指令三要素
在原指令开头插入三句话，用“请严格按以下要求执行”引出：
① 【任务动词必须唯一且可验证】：把“帮我看看合同”改成“逐条检查合同第3.2条至第5.1条，标出所有缺少签字位置的条款”。动词用“标出”“生成”“替换为”“截取前200字”等动作明确的词，避免“优化”“完善”“处理”等模糊动词。
② 【输入内容必须带标识】：把“以下是合同文本”改成“【合同正文开始】……【合同正文结束】”，并在前后各空一行。不加标识时，Agent可能把提示词里的说明文字误判为输入内容。
③ 输出格式强制锁定：写明“只返回纯文本，不加解释、不加标题、不加‘以上是结果’等结语”，或“用JSON格式返回，字段名固定为{“clause_id”: “string”, “issue”: “string”}”。
用分段指令替代长句堆砌
方法一：任务拆解+编号引导
把“写一篇关于AI伦理的公众号推文，要有案例、数据、结尾呼吁”改成：
第一步：列出2个近3年国内真实发生的AI伦理争议案例（需注明时间、主体、事件简述）；
第二步：从工信部2023年《人工智能治理白皮书》中提取1组权威数据（精确到小数点后一位）；
第三步：用不超过80字写结尾呼吁，语气面向普通用户，禁用“我们应当”句式。
方法二：模板填空法
提供结构骨架，让Agent只填空：“【标题】：______
【导语】（30字内）：______
【案例1】（含时间+主体+冲突点）：______
【数据支撑】（来源+数值+单位）：______
【行动建议】（动词开头，25字内）：______”
注意：填空项之间必须用换行+中文冒号分隔，不能用英文标点或缩进空格，否则Agent容易漏读填空位。
禁用词替换清单
把以下表达立刻替换成括号内写法：
“大概” → 删除，或改为“控制在±5%误差内”
“相关” → 改为“与【具体对象】直接相关的”（例：“与用户隐私协议第4条直接相关的”）
“合适” → 改为“符合《GB/T 35273-2020》第6.2款要求的”
“简洁一点” → 改为“单段不超过60字，全文不超过300字”
这些词本身没有信息量，却会触发Agent启用默认宽松策略，是跑偏高频诱因。
加一句否定约束最有效
在指令末尾单独起一行，用“禁止”开头：
禁止自行补充背景知识；
禁止对原文做主观评价；
禁止使用比喻、设问、排比等修辞；
禁止输出Markdown语法（如**加粗**、-列表）；
禁止返回任何非指定字段的JSON键。
这一行必须独立成段，前面空一行，后面不接其他文字。实测显示，加入1条精准否定约束，跑偏率下降约40%，比增加3条正面描述更有效。
