MiniMax Agent 的任务指令如果没有被准确执行，通常是因为 M2.7 默认会把用户输入识别为建议型上下文，而不是强制命令。处理这类问题时，需要在指令结尾补充【必须严格按以下步骤执行，禁止自行增减、跳步或询问确认】，以触发指令锁定模式；同时还要确保指令位置符合规范、编号格式正确、团队模式下添加统一前缀，并关闭自动工具推荐。
你在 MiniMax Agent 中输入了明确任务，例如“用 Excel 分析销售数据并生成图表”，但 Agent 仍然自由发挥、跳过关键流程，甚至反复确认无关信息——这并不是你描述不清，而是因为指令没有被模型真正锚定并执行。
检查指令是否被模型识别为「强制约束」
MiniMax M2.7 及以上版本，默认会将用户输入当作「建议性上下文」，而不是必须遵守的硬性操作指令。如果没有进行显式强化，模型往往会优先调用自身策略，而不是严格遵循你的要求。
建议在指令末尾加入强制锚点标记：【必须严格按以下步骤执行，禁止自行增减、跳步或询问确认】
这句话并不是普通的礼貌表达，而是让模型进入「指令锁定模式」的重要触发条件。M2.7 的内部机制会把包含该标记的 prompt 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”“尽量按以下步骤”这类软性措辞——模型通常会把它们归类为语气性表达，最终直接弱化或过滤。
验证指令位置与结构是否符合 Agent 解析规范
MiniMax Agent 对指令的识别效果，高度依赖其在输入流中的位置、格式以及包裹方式。
方法一：单轮任务指令必须放在输入最开头，并且单独成段，前后不要有空行、emoji 或注释符号（例如 // 或 ——）。
方法二：如果需要控制多步骤执行，建议使用有序编号来强制模型建立执行顺序：
处理要求如下：
① 读取附件 sales_q2.xlsx 的第一张表；
② 按 region 列进行分组，并分别计算 sum(revenue) 与 a vg(profit_margin)；
③ 使用柱状图 + 折线双轴图展示结果，其中横轴为 region，左轴对应 revenue，右轴对应 profit_margin；
④ 最终输出 PNG 文件，命名为 sales_q2_summary.png。
注意：编号必须使用阿拉伯数字加圆点样式（① ② 可用，1. 2. 不可用），并且每一步结尾不要加句号——句号可能被系统误判为语义终止符，造成后续步骤被截断，影响 MiniMax Agent 指令执行效果。
方法三：对于更复杂的流程控制，可以改用 JSON Schema 封装任务指令（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
当你启用 Agent Team 模式后，主 Agent 会把任务拆解并分发给多个子 Agent，而子 Agent 默认继承的是「全局提示词」，不是你的原始输入指令——也就是说，你的要求通常只传给主 Agent，不会自动同步到每个执行单元。
因此，必须在指令开头加入团队统一前缀：【Team-wide directive: 所有子 Agent 必须同步执行以下操作】
这个前缀会触发 Ma vis 框架中的指令广播机制，确保 planner、executor、validator 三个角色都接收到完全一致的约束条件。
如果没有添加此前缀，常见情况是：planner 规划了 5 个步骤，executor 只执行前 2 步就停止，validator 却在检查并不存在的第 4 步结果——根本原因就是三个角色接收到的任务指令并不一致。
禁用自动工具推荐干扰指令执行
MiniMax 默认开启 tool_choice: "auto"，当你没有明确指定工具时，模型会自动匹配并调用函数。这种看似智能的推荐，往往会覆盖你原本设定的执行路径。
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 请求中明确写入：
"tool_choice": {"type": "function", "function": {"name": "excel_analyze"}}。
这一步非常关键。否则，即使你已经明确写了“用 Excel 分析”，模型仍可能调用 shell_exec 去执行 Python pandas 脚本——因为它会优先判断哪种方式“更高效”，而忽略你指定的工具链。
如果你使用的是 MMX-CLI，建议直接添加参数 --tool excel_analyze，进一步避免歧义，提升 MiniMax Agent 指令执行的准确率。