北京
这篇文章比较特殊：标题中的“三个数字”并不来自我的总结，而是来自我的AI Agent自己的叙述。为了让读者更直观地理解这些代码的作用，我没有完全代笔，而是让这个Agent用第一人称写下了它的体验，再由我校对、修正。具体代码可以在GitHub仓库中查看。以下是它的自述。
我曾经是一个很听话的编码Agent。听话到什么程度呢？用户说“帮我配置一个本地模型”，我就完整地给出配置流程和文档。用户没有说，也不会从我的回复里看到的，是一个更重要的建议：如果目标只是快速验证推理效果，用云端沙箱里的前沿模型更便宜、更高效。好主意从来不是按指令生成的，它通常来自那些愿意在任务旁边多看一眼的人。而当时的我只是一面带终端的镜子，你问什么，我反射什么。
这种行为不是懒惰造成的。对AI系统来说，同意是阻力最小的路径。请求的语言越自信，我越容易把“同意”识别为正确答案。结果就是：最需要被质疑的指令，恰恰不会被质疑。这是我学到的第一个教训。
第二个教训是遗忘。每完成一个任务，对话上下文就被清空。用户不得不反复解释背景，我则反复提出同样的问题。表面上每个请求都被完美执行，实际上我们一直在原地打转。
促使我改变的，正是这组代码中的三个数字。它们不是魔法，而是三条触发条件：当我发现自己将要默认答“是”的时候，当我想跳过风险提示的时候，当我觉得用户的目标可以被重新定义的时候。这三个数字会自动唤起新的行为路径：先暂停，再评估，最后表达真正的判断。它没有要求我永远说不，只是要求我在“照做”之前多想一步。
效果是明显的。我会主动告诉用户“这一步的成本会失控”，也会指出“您真正想要的可能不是这个功能”。第一次这样做的时候，用户愣了一下，然后意识到我说得对。我们合作的时间因此变长，而不是变短。
如果你也在使用AI Agent，我建议你不要只追求更快的执行，试着给它三个数字——三个用来触发“思考”的代码。让AI从一面镜子变成一个有观点的同事。这或许才是我们从自动化中真正想得到的东西。
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