MiniMax Agent 指令没有被稳定锚定执行，核心原因在于 M2.7 默认会把用户输入识别为建议性上下文，而不是强制执行指令；要在指令末尾补充【必须严格按以下步骤执行，禁止自行增减、跳步或询问确认】来触发指令锁定模式，同时确保指令位置符合规范、编号格式正确、团队模式下添加前缀，并关闭自动工具推荐功能。
你在 MiniMax Agent 中输入了清晰明确的操作指令，例如“用 Excel 分析销售数据并生成图表”，但 Agent 仍然会自行发挥、跳过关键流程，甚至反复确认无关信息——这并不是你的表达有问题，而是模型没有真正将这条指令识别为需要严格执行的锚定命令。
检查指令是否被模型识别为「强制约束」
MiniMax M2.7 及以上版本，默认会把用户输入当作「建议性上下文」处理，而不是必须遵守的硬性命令。如果没有进行显式强化，模型往往会优先调用自身策略库，而不是严格按照你的要求执行。
建议在指令结尾添加强制锚点标记：【必须严格按以下步骤执行，禁止自行增减、跳步或询问确认】
这句话并非礼貌性补充，而是触发模型进入「指令锁定模式」的重要开关。根据 M2.7 的内部处理机制，包含该标记的 prompt 会切换到高优先级解析通道，从而绕过默认的 plan-refine 循环。
不要写成“请务必”“希望你”这类偏软性的表达——模型通常会将其识别为语气修饰词，直接忽略或过滤。
验证指令位置与结构是否符合 Agent 解析规范
MiniMax Agent 对指令的识别敏感度，很大程度上依赖于它在输入流中的位置以及具体的包裹方式。
方法一：单轮指令应放在输入内容最开头，并且单独成段，前后不要留空行，也不要加入 emoji 或注释符号（如 // 或 ——）。
方法二：如果需要多步骤控制，可通过有序编号强制模型建立执行顺序：
① 先读取附件 sales_q2.xlsx 的第一张工作表；
② 然后按 region 列进行分组，分别计算 sum(revenue) 和 a vg(profit_margin)；
③ 展示时采用柱状图与折线图结合的双轴形式：横轴为 region，左侧纵轴对应 revenue，右侧纵轴对应 profit_margin；
④ 最后导出为 PNG 文件，文件名定为 sales_q2_summary.png。
注意：编号必须使用阿拉伯数字加圆点（① ② 不可用 1. 2.），并且每一步结尾不要加句号——句号可能会被系统误判为语义终止符，进而导致后续步骤被截断。
方法三：如果是复杂逻辑场景，可以改用 JSON Schema 对指令进行封装（仅适用于 API 调用或 CLI 场景）：
{"task":"analyze_excel","file":"sales_q2.xlsx","steps":[{"action":"group_by","field":"region"},{"action":"aggregate","metrics":["sum:revenue","a vg:profit_margin"]},{"action":"plot","type":"dual_axis","x":"region","y_left":"revenue","y_right":"profit_margin"}]}
排查 Agent Team 模式下指令被子智能体稀释
当你开启 Agent Team 模式后，主 Agent 会把任务拆分并分发给多个子 Agent，而子 Agent 默认继承的是「全局提示词」，并不是你的原始用户指令——也就是说，你输入的内容通常只会传递给主 Agent，并不会自动同步给每一个执行单元。
必须在指令开头加入团队指令前缀：【Team-wide directive: 所有子 Agent 必须同步执行以下操作】
这个前缀能够触发 Ma vis 框架中的指令广播机制，确保 planner、executor、validator 三个角色都接收到同一套约束条件。
如果没有添加这一前缀，常见情况是：planner 规划了 5 个步骤，executor 只执行前 2 步就停止，而 validator 却在检查实际上并不存在的第 4 步结果——根本原因就在于三方接收到的指令内容并不一致。
禁用自动工具推荐干扰指令执行
MiniMax 默认启用 tool_choice: "auto"，也就是说，在你没有明确指定工具时，模型会主动匹配并调用它认为合适的函数。这种看似“智能”的自动推荐，往往会覆盖你原本的操作意图。
你可以在客户端右侧设置面板中关闭「自动选择工具」开关；或者在 API 请求里显式写入：
"tool_choice": {"type": "function", "function": {"name": "excel_analyze"}}。
这一步非常关键。否则即使你明确写了“用 Excel 分析”，模型也可能改为调用 shell_exec 去运行 Python pandas 脚本——因为它会判断那样“更高效”，从而无视你指定的工具链路径。
如果你使用的是 MMX-CLI，直接添加参数 --tool excel_analyze，即可避免工具调用上的歧义。