Agent 入门 09 让 Agent 回头检查自己

元认知就是让 Agent 不只给出答案，还会回头想：我为什么这么选，是不是哪里错了，下次要不要换个做法。

先记住这几点

• 真正的元认知，是对自己的推理做推理，而不只是改最后的答案。
• 带来的好处：更透明、推理更好、能适应变化、感知更准。
• 四个用处：自我反思、适应、纠错、管理资源。
• Agent 由人设、工具、技能组成，元认知是在它们之上加一层'复盘'。

展开说说

一个例子。 旅行 Agent 推荐了很多热门景点，用户说'太挤了'。普通做法是删几个景点。有元认知的做法是：'我总按热门程度排序，这个方法本身就有问题，下次要考虑人流。'它改的是选择方法，不只是这一次的结果。

常用做法。 让它在给出答案后，先自查：这个结论的依据是什么，我漏了什么，有没有更好的方案。再决定要不要重做。出现重复错误时，把教训记下来，下次直接用。

注意。 复盘多了会增加时间和成本。重要任务、容易出错的步骤才值得多想一遍。

图片来自课程仓库。

动手试试

拿模型刚做过的一个回答，让它按'依据、遗漏、更好方案'三点复盘，看看能不能改出更好的版本。

让 Agent 带你学

把下面这段交给你的 Agent（Claude Code、ChatGPT、Gemini 都行），它会像导师一样一步步带你。

参考

• 内容改写自 microsoft/ai-agents-for-beginners 的第 9 课（09-metacognition），原项目为 MIT 许可证。
• 想看原版和完整代码：09-metacognition
• 全部课程见 Agent 课程路线图