起始日期 | Start Date
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实现PR | Implementation PR
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相关Issues | Reference Issues
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摘要 | Summary
作为 agent 开发者，真诚希望在模型后训练时期（或其他），加强大语言模型在 AI Agent 开发中的各项简单能力：
1、综合设计判断：能从不完整需求中理解真实意图、用户心智和场景约束，并主动完成能力分配——哪些交给 AI 理解与生成，哪些交给确定性系统、外部工具、状态管理或人工决策。
2、加强 MECE 原则：能识别一个问题中混杂的概念维度，建立正确的分类、边界和关系，而不是沿用表面词汇拼凑方案。
3、希望模型具备状态与认知边界意识：明确什么是用户目标、什么是系统内部流程，什么是已知事实、运行时状态、推断或建议；不把假设写成事实，不用脱离真实状态的通用话术代替设计。
4、希望模型理解 prompt、上下文和工作流本质上是在定义行为与交互，而不是堆叠局部规则。收到具体反馈时，应能抽象出背后的通用原则，重构设计，而不是机械追加“不要 xxx”。这种对模糊性、语义、抽象层级、系统边界、最新 AI 能力和端到端交互的经验性判断，应成为 Agent 开发训练的重要目标。
5、希望对于 agent 开发中很这些简单的类似共识事情，ai 能通过训练做到和 agent 开发工程师大多数决策类似：在不需要用户给任何提示词和说明时，模型能自动化思考和正确决策。
若千问能在这方面提升，相信对于大量 agent 开发工程师是不错的模型选择。
基本示例 | Basic Example
作为 agent 开发者，真诚希望在模型后训练时期（或其他），加强大语言模型在 AI Agent 开发中的各项简单能力：
1、综合设计判断：能从不完整需求中理解真实意图、用户心智和场景约束，并主动完成能力分配——哪些交给 AI 理解与生成，哪些交给确定性系统、外部工具、状态管理或人工决策。
2、加强 MECE 原则：能识别一个问题中混杂的概念维度，建立正确的分类、边界和关系，而不是沿用表面词汇拼凑方案。
3、希望模型具备状态与认知边界意识：明确什么是用户目标、什么是系统内部流程，什么是已知事实、运行时状态、推断或建议；不把假设写成事实，不用脱离真实状态的通用话术代替设计。
4、希望模型理解 prompt、上下文和工作流本质上是在定义行为与交互，而不是堆叠局部规则。收到具体反馈时，应能抽象出背后的通用原则，重构设计，而不是机械追加“不要 xxx”。这种对模糊性、语义、抽象层级、系统边界、最新 AI 能力和端到端交互的经验性判断，应成为 Agent 开发训练的重要目标。
5、希望对于 agent 开发中很这些简单的类似共识事情，ai 能通过训练做到和 agent 开发工程师大多数决策类似：在不需要用户给任何提示词和说明时，模型能自动化思考和正确决策。
若千问能在这方面提升，相信对于大量 agent 开发工程师是不错的模型选择。
缺陷 | Drawbacks
作为 agent 开发者，真诚希望在模型后训练时期（或其他），加强大语言模型在 AI Agent 开发中的各项简单能力：
1、综合设计判断：能从不完整需求中理解真实意图、用户心智和场景约束，并主动完成能力分配——哪些交给 AI 理解与生成，哪些交给确定性系统、外部工具、状态管理或人工决策。
2、加强 MECE 原则：能识别一个问题中混杂的概念维度，建立正确的分类、边界和关系，而不是沿用表面词汇拼凑方案。
3、希望模型具备状态与认知边界意识：明确什么是用户目标、什么是系统内部流程，什么是已知事实、运行时状态、推断或建议；不把假设写成事实，不用脱离真实状态的通用话术代替设计。
4、希望模型理解 prompt、上下文和工作流本质上是在定义行为与交互，而不是堆叠局部规则。收到具体反馈时，应能抽象出背后的通用原则，重构设计，而不是机械追加“不要 xxx”。这种对模糊性、语义、抽象层级、系统边界、最新 AI 能力和端到端交互的经验性判断，应成为 Agent 开发训练的重要目标。
5、希望对于 agent 开发中很这些简单的类似共识事情，ai 能通过训练做到和 agent 开发工程师大多数决策类似：在不需要用户给任何提示词和说明时，模型能自动化思考和正确决策。
若千问能在这方面提升，相信对于大量 agent 开发工程师是不错的模型选择。
未解决问题 | Unresolved questions
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起始日期 | Start Date
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实现PR | Implementation PR
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相关Issues | Reference Issues
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摘要 | Summary
作为 agent 开发者，真诚希望在模型后训练时期（或其他），加强大语言模型在 AI Agent 开发中的各项简单能力：
1、综合设计判断：能从不完整需求中理解真实意图、用户心智和场景约束，并主动完成能力分配——哪些交给 AI 理解与生成，哪些交给确定性系统、外部工具、状态管理或人工决策。
2、加强 MECE 原则：能识别一个问题中混杂的概念维度，建立正确的分类、边界和关系，而不是沿用表面词汇拼凑方案。
3、希望模型具备状态与认知边界意识：明确什么是用户目标、什么是系统内部流程，什么是已知事实、运行时状态、推断或建议；不把假设写成事实，不用脱离真实状态的通用话术代替设计。
4、希望模型理解 prompt、上下文和工作流本质上是在定义行为与交互，而不是堆叠局部规则。收到具体反馈时，应能抽象出背后的通用原则，重构设计，而不是机械追加“不要 xxx”。这种对模糊性、语义、抽象层级、系统边界、最新 AI 能力和端到端交互的经验性判断，应成为 Agent 开发训练的重要目标。
5、希望对于 agent 开发中很这些简单的类似共识事情，ai 能通过训练做到和 agent 开发工程师大多数决策类似：在不需要用户给任何提示词和说明时，模型能自动化思考和正确决策。
若千问能在这方面提升，相信对于大量 agent 开发工程师是不错的模型选择。
基本示例 | Basic Example
作为 agent 开发者，真诚希望在模型后训练时期（或其他），加强大语言模型在 AI Agent 开发中的各项简单能力：
1、综合设计判断：能从不完整需求中理解真实意图、用户心智和场景约束，并主动完成能力分配——哪些交给 AI 理解与生成，哪些交给确定性系统、外部工具、状态管理或人工决策。
2、加强 MECE 原则：能识别一个问题中混杂的概念维度，建立正确的分类、边界和关系，而不是沿用表面词汇拼凑方案。
3、希望模型具备状态与认知边界意识：明确什么是用户目标、什么是系统内部流程，什么是已知事实、运行时状态、推断或建议；不把假设写成事实，不用脱离真实状态的通用话术代替设计。
4、希望模型理解 prompt、上下文和工作流本质上是在定义行为与交互，而不是堆叠局部规则。收到具体反馈时，应能抽象出背后的通用原则，重构设计，而不是机械追加“不要 xxx”。这种对模糊性、语义、抽象层级、系统边界、最新 AI 能力和端到端交互的经验性判断，应成为 Agent 开发训练的重要目标。
5、希望对于 agent 开发中很这些简单的类似共识事情，ai 能通过训练做到和 agent 开发工程师大多数决策类似：在不需要用户给任何提示词和说明时，模型能自动化思考和正确决策。
若千问能在这方面提升，相信对于大量 agent 开发工程师是不错的模型选择。
缺陷 | Drawbacks
作为 agent 开发者，真诚希望在模型后训练时期（或其他），加强大语言模型在 AI Agent 开发中的各项简单能力：
1、综合设计判断：能从不完整需求中理解真实意图、用户心智和场景约束，并主动完成能力分配——哪些交给 AI 理解与生成，哪些交给确定性系统、外部工具、状态管理或人工决策。
2、加强 MECE 原则：能识别一个问题中混杂的概念维度，建立正确的分类、边界和关系，而不是沿用表面词汇拼凑方案。
3、希望模型具备状态与认知边界意识：明确什么是用户目标、什么是系统内部流程，什么是已知事实、运行时状态、推断或建议；不把假设写成事实，不用脱离真实状态的通用话术代替设计。
4、希望模型理解 prompt、上下文和工作流本质上是在定义行为与交互，而不是堆叠局部规则。收到具体反馈时，应能抽象出背后的通用原则，重构设计，而不是机械追加“不要 xxx”。这种对模糊性、语义、抽象层级、系统边界、最新 AI 能力和端到端交互的经验性判断，应成为 Agent 开发训练的重要目标。
5、希望对于 agent 开发中很这些简单的类似共识事情，ai 能通过训练做到和 agent 开发工程师大多数决策类似：在不需要用户给任何提示词和说明时，模型能自动化思考和正确决策。
若千问能在这方面提升，相信对于大量 agent 开发工程师是不错的模型选择。
未解决问题 | Unresolved questions
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