那个让我头秃的AI失忆症
你们有没有遇到过这种情况，就是让你家AI帮你干个活，结果干到一半它突然开始胡言乱语。就像你让同桌帮你传纸条给前排女神，结果他走到半路把纸条吃了还说自己没吃过一样离谱。
我之前用OpenClaw的AI代理干活的时候就老遇到这种问题。这玩意儿平时看着挺聪明的，但干起活来就跟金鱼一样，七秒记忆。我跟它说帮我整理一份市场报告，开头它还记得要分析数据，干着干着就开始给我推荐减肥食谱，我寻思我也没让它研究我的身材啊。
最气人的是每次我找它理论，它都一脸无辜地说自己没错，还振振有词地跟我解释为什么减肥食谱比市场报告更重要。这感觉就像你让外卖小哥送炸鸡，结果他给你带回来一盆仙人掌，还跟你说这玩意儿防辐射对身体好。
后来我发现，这问题出在任务衔接上。每次对话结束再开始新任务时，这傻孩子就像被人敲了一棍子，完全不记得之前说过啥。要么是它脑子太小装不下这么多信息，要么就是我给的指令太长它读到一半就睡着了。
把大象装进冰箱需要几步
这时候我想起了一个叫Ralph的大神，他用Claude Code做了个骚操作，就是把大任务切碎成小任务。这招就像是让你吃一头大象你肯定懵，但要是把大象做成无数个小肉串，你不仅能吃完还得要两瓶啤酒。
但是这个切碎任务的方法也有bug。你想啊，把一个任务分成十个小任务，每个小任务之间要传递信息，这不就跟玩传话游戏一样吗。第一个同学说"我今天吃了三个肉包子"，传到最后一个同学嘴里就变成了"三天吃了三个月球包子"。信息失真太严重了，最后AI就开始放飞自我地胡说八道。
我仔细观察了一下，发现每个小任务在执行的时候，都会对原始目标产生一些理解偏差。就像你让五个画家分别画蒙娜丽莎，第一个画完觉得微笑不够明显就加深了一下，第二个觉得背景太暗就调亮了，第三个觉得脸太圆就给修瘦了，到最后画出来的是个锥子脸网红，达芬奇看了都得从棺材里爬出来。
所以我就想，能不能设计一套机制，让每个任务执行完后都检查一下自己有没有跑偏，确认没跑偏才能传给下一个任务。这样虽然慢是慢了点，但至少最后出来的东西还是个人脸，不至于变成外星生物。
我的强迫症监督机制诞生了
我给这套机制起了个名字叫Cascading Protocol，说白了就是每个任务都要接受严格审查才能过。这就像是写作业的时候，每写一道题就让学霸检查一遍，做对了才能写下一道。
具体怎么操作呢，首先把所有任务都切成小块，这个大家都懂。关键是我给每个小块都规定了必须的输入格式和输出格式，就像Graph QL接口那样，你必须按规矩传数据，少一个字段都不行。
比如说任务1负责收集用户信息，它必须输出一个包含姓名、年龄、职业的表格。如果它交上来的作业里只有姓名和年龄，缺了职业，对不起，打回去重写。而且我还要求它写完自己先检查一遍，别等到我发现问题再来返工。
真正的骚操作在这里，任务2不能自己偷偷开工，它得先确认任务1交的作业是不是合格。确认的方法也很变态，任务2要用自己的理解再验证一遍任务1的输出，两边都觉得没问题了，才能往下走。
连AI都要经历的内卷流程
让我给你们还原一下这个变态的工作流程。首先任务1开始干活，干完后它不能直接下班，得先给自己做个测试，就像考试交卷前自己先检查一遍。它觉得没问题了，就发个信号给管理员说我可以交作业了。
这时候管理员会让任务2也来检查任务1的作业。任务2就像个严厉的教导主任，拿着放大镜一点一点地看，看完还得写评语。如果任务2说没问题，那好，继续往下走。如果任务2觉得有问题，比如发现缺了数据或者格式不对，这作业就得打回去重做。
任务1接到退回来的作业还不能发火，管理员会告诉它具体哪里错了，需要补充什么信息。这就像老师批改作文，不光给个不及格，还得写清楚错别字在哪、逻辑哪里不通顺。然后任务1就得老老实实地修改，改完还得再走一遍这个流程。
一开始我担心这样会不会太折腾AI了，毕竟人家也是要面子的。但后来发现这招真管用，就像让你每走一步都看看脚下有没有踩到屎，虽然走得很慢，但至少不会满脚都是屎。
慢工出细活的真理
说实话这个机制特别费资源，就像让一个部门干活，配了三个监工在旁边看着。每个任务执行的时候，还得搭上一堆验证任务来回跑。但是我宁可多等一会儿要个正确答案，也不要五分钟收到五个错误答案。
你想啊，让AI干活快是快了，但交上来的东西全是胡话，你还要花时间去纠正它，这不等于把时间浪费在跟AI吵架上吗。与其这样，不如让它干得慢一点，但保证每一步都是对的。
我最近开始拿一些小模型做测试，发现这套机制在小模型上效果特别好。以前那些小模型干活总是不靠谱，现在虽然速度慢了，但准确率直线上升。关键是成本还便宜，就像找了个实习生，虽然干活慢，但有人带着检查，最后交出来的活居然不比老员工差。
让学渣逆袭的秘密武器
其实我后来研究了一下，发现我这个所谓的Cascading Protocol，本质上就是AI训练里常用的Chain of Thought。只不过我把这个思路用在了任务执行上，让AI每一步都要思考、检查、验证。
这就像你让一个学渣做数学题，以前他都是直接写答案，对了算运气，错了也不知道错哪。现在让他每做一步都要写出思路，自己检查一遍，然后让同桌也帮着看看，做对了才能做下一步。这样虽然做题慢，但正确率肯定会提高。
而且我发现这样做还有一个好处，就是AI不容易忘记原始目标。因为它每一步都要回顾一下自己本来要干啥，就不会出现那种干着干着开始研究减肥食谱的情况。就像你让一个人去买菜，他每走一步都要念叨一遍"我要买菜"，就不容易被路边的小吃摊拐跑。
现在我用这套机制训练出来的AI代理，基本上已经不会犯错了。虽然让它干活要等的时间长了一点，但至少每次交上来的东西都能用，不用我像个班主任一样天天跟在后面擦屁股。这种感觉就像终于把一个经常逃课的学渣培养成了学霸，虽然过程很累，但看到他终于能自己独立完成作业的时候，那种成就感还是很爽的。