5.3 长任务的基本工作流

面向经管学生、研究者与从业者的 AI 智能体设计教材

5.3 配图

结构解决该写什么，工作流解决该怎么推进。长任务不是下一句就出最终答案，而是一个逐步收敛的过程。最基本的骨架是四步：探索、计划、执行、确认。

flowchart LR
    A[探索现场<br/>读材料、看边界、识别缺口] --> B[提交计划<br/>说明顺序、风险、交付形状]
    B --> C[执行任务<br/>按约束推进产出]
    C --> D[确认交付<br/>检查覆盖、格式、未决问题]

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    A[探索现场<br/>读材料、看边界、识别缺口] --> B[提交计划<br/>说明顺序、风险、交付形状]
    B --> C[执行任务<br/>按约束推进产出]
    C --> D[确认交付<br/>检查覆盖、格式、未决问题]

下面逐步说明每一步的职责和要点。

探索先看现场。智能体需要知道材料长什么样、难点在哪里、哪些前提已具备、哪些还缺失。探索不是拖延，而是在低成本阶段先消除误判。一个典型的探索指令：

▶ Claude Code

先阅读 data/ 目录下的所有文件，列出每份材料的类型、时间范围和数据完整度。标注哪些关键指标缺失，哪些文件格式需要预处理。不要开始写正文。

计划把推进顺序显式化。它不需要写成流水账，但要说明先做什么、后做什么、哪里可能有风险、哪里需要确认。这样人类才能在大规模执行前纠偏。

执行按确认过的计划推进。执行阶段最重要的不是临场自由发挥，而是持续遵守目标、约束和验证条件。如果执行中发现计划遗漏，应该停下来更新计划，而不是悄悄绕过去。

确认负责回答最后一个问题：这项工作到底完成了没有。结果是否覆盖要求，证据是否足够，格式是否符合交接约定，未决问题有没有显式标出。

探索阶段不急着动手

探索的目的是在低成本阶段发现缺口和误判。让智能体先读材料、列出现场状况，再决定执行方案，比直接开工再返工要划算得多。

四步不是僵硬流水线

这四步是主骨架，不是固定管道。执行中如果出现新证据、新分歧或新限制，应该返回计划层重排顺序，必要时补一个确认点。

实际操作中最常见的回退有两类：

• 探索不充分回退：执行到一半发现关键数据缺失，需要回到探索阶段补充调研。
• 计划偏差回退：执行中发现某步产出与预期差异大，需要回到计划阶段调整后续安排。

在任务说明书里，可以用一句话预设回退规则：

▶ Claude Code

如果执行中发现数据缺口或方案偏差，暂停当前步骤，更新计划后再继续。不要跳过缺口强行推进。

长任务规划的本质不是一次性前置计划，而是可回退、可重排的推进结构。