MiniMax Agent执行跑偏的主要原因，通常是指令缺少必要约束、任务边界或明确的输出格式。处理时应先判断偏差类型：如果内容完全偏离主题，往往说明缺少核心任务锚点；如果整体方向正确但细节出错，通常表示关键参数没有写清；如果输出冗长发散，则多半是缺少格式要求与长度限制。随后补全指令的三大关键要素——唯一且可验证的任务动词、带清晰标识的输入内容、强制限定的输出格式；再通过任务拆解编号或模板填空法，替代冗长复杂的长句指令；同时禁用“大概”“相关”等模糊表达，改为可执行的具体标准；最后补上一句单独成行的否定约束，例如“禁止自行补充背景知识”。

MiniMax Agent执行结果出现跑偏，说明提示词或指令没有准确传达任务意图，导致模型在理解任务或执行路径时产生歧义——这通常并非模型能力不足，而是输入指令缺乏清晰约束、边界设定或明确输出格式所引起的。

先确认跑偏类型再改指令

拿到Agent输出结果后，应先逐项对照原始需求进行检查：如果结果与主题明显不一致，例如本来要生成合同条款，却输出成了公司简介，通常意味着提示词没有设置清晰的核心任务锚点；如果整体方向没问题，但关键细节出现错误，例如合同中写错了违约金比例，往往说明关键参数、条件或数值约束没有补充完整；如果内容过长、表达发散，甚至加入了额外分析，则通常表示提示词没有明确限定输出格式、内容范围和字数长度。

这一步不能省略。没有先定位跑偏类型就直接修改指令，往往会让问题越来越模糊，反而降低MiniMax Agent的执行准确率。

补全指令三要素

建议在原始指令开头加入三句话，并用“请严格按以下要求执行”作为引导：

① 【任务动词必须唯一且可验证】：例如把“帮我看看合同”改成“逐条检查合同第3.2条至第5.1条，标出所有缺少签字位置的条款”。任务动词应优先使用“标出”“生成”“替换为”“截取前200字”等可直接验证的明确动作，尽量避免“优化”“完善”“处理”等边界不清的模糊动词。

② 【输入内容必须带标识】：例如把“以下是合同文本”改成“【合同正文开始】……【合同正文结束】”，并在前后各空一行。如果没有输入标识，Agent很容易把提示词中的说明文字误识别为正文内容，从而导致执行偏差。

③ 输出格式强制锁定：需要明确写出“只返回纯文本，不加解释、不加标题、不加‘以上是结果’等结尾”，或者指定“用JSON格式返回，字段名固定为{“clause_id”: “string”, “issue”: “string”}”。这样可以有效减少格式跑偏和额外内容输出。

用分段指令替代长句堆砌

方法一：任务拆解+编号引导

可以把“写一篇关于AI伦理的公众号推文，要有案例、数据、结尾呼吁”改写为：

可先选取近3年国内实际发生的2起AI伦理争议事件，分别写明时间、相关主体和事件概况；
随后引用工信部2023年《人工智能治理白皮书》中的1组权威数据，数值需保留到小数点后一位；
最后用不超过80字补上一段面向普通用户的提醒或呼吁，避免使用“我们应当”这一表述。

方法二：模板填空法

先提供清晰的结构框架，让Agent只负责填空：“【标题】：______
【导语】（30字内）：______
【案例1】（含时间+主体+冲突点）：______
【数据支撑】（来源+数值+单位）：______
【行动建议】（动词开头，25字内）：______”

注意：各填空项之间必须使用换行+中文冒号分隔，不能改成英文标点，也不要加入缩进空格，否则Agent容易漏读或误判填空位置。

禁用词替换清单

建议把以下模糊表达立即替换为括号中的明确写法：

“大概” → 删除，或改为“控制在±5%误差内”
“相关” → 改为“与【具体对象】直接相关的”（例：“与用户隐私协议第4条直接相关的”）
“合适” → 改为“符合《GB/T 35273-2020》第6.2款要求的”
“简洁一点” → 改为“单段不超过60字，全文不超过300字”

这些词本身信息量很低，却容易触发Agent采用默认的宽松理解策略，因此是造成输出跑偏的高频原因之一。

加一句否定约束最有效

在指令结尾单独另起一行，并用“禁止”开头：

禁止自行补充背景知识；
禁止对原文做主观评价；
禁止使用比喻、设问、排比等修辞；
禁止输出Markdown语法（如**加粗**、-列表）；
禁止返回任何非指定字段的JSON键。

这一句必须独立成段，前面空一行，后面不要再接其他说明。实际测试表明，加入1条精准的否定约束，MiniMax Agent的跑偏率可下降约40%，效果通常比再增加3条正向要求更明显。