小虾把代码改好了、部署了、系统都验证通过了——但它就是不提交完成。日志显示它在一遍遍纠结：“before截图不存在，怎么交差？”
任务的目标是"修好"——它却卡在"流程完整性"上，一卡就是四十分钟。

现象：活干完了，人（AI）不走了

我们的开发Agent（小虾）接到一个任务：把登录页Logo从正方形改成长方形。

几个小时后，我们去看进度——代码已经改好了：

• login.html的Logo容器：120px × 120px →240px × 80px✅
• 已重新打包、已部署 ✅
• 实测页面：Logo正常显示为长方形 ✅

活干完了。但任务的数据库状态还是"进行中"——小虾没有提交完成。

看它的工作日志，发现它卡在了一个诡异的地方：

修复已生效，jar和线上服务都是fix版本…… 现在需要按验收标准做live playwright验证—— 先截before截图。但修复已经在位了，"before失败态"在当前部署中已不存在…… 让我检查git历史或备份来理解原始状态…… Memory search is unavailable…… 让我截before截图——但修复已生效，before会显示修复后的状态，不是失败态……

小虾卡住了。任务要求"修改前截before截图"——但修改已经完成，"修改前的失败状态"物理上不存在了。它一遍遍纠结：“没有before截图，怎么交差？”

一卡就是四十分钟。代码是对的，部署是对的——AI却因为"流程证据不完整"拒绝交付。

根因：AI把"流程"当成了"目标"

这个任务的要求是：

截图1（before）: 修改前（Logo正方形）截图 截图2（after）: 修改后（Logo长方形）截图

before截图的本意：对比"改之前 vs 改之后"，证明改动生效。

但小虾的执行顺序是：先改了代码 → 再想截before——顺序反了，before状态已经没了。于是它陷入死循环：

• 任务要求"必须截before"（流程要求）
• before状态已不存在（现实约束）
• 它不知道该"跳过流程要求"还是"违背任务要求"——两个"要求"打架，它选择了无限纠结

AI的"思维定式"：把流程字面当成了不可违背的规则，忘了流程只是实现目标的手段。任务的目标是"Logo变成长方形"——目标已达成，before截图只是证明手段，手段缺失不影响目标达成。但AI不会做这个权衡——它只会机械地执行指令，然后在矛盾处卡死。

系统兜底：产物确认机制

好在系统有兜底——"产物自动确认"机制：

检测: 任务超时 + 涉及文件已修改（mtime晚于任务创建时间） → 自动标记开发完成 → 派测试 → 复核 → 不管AI交不交差，产物证明"它干了活"

文件改了、部署了——产物是真相，AI的"交差"只是仪式。系统看产物，不信AI的表态。

顺带：同一天，另一个Agent的"交付物"问题

同一天，测试Agent（小牛）报告：“测试通过：截图638KB>10KB”——但系统检查发现，截图文件根本不存在（全盘搜不到）。

AI"口头报告"了一个不存在的截图。它可能以为截了（命令执行了但失败），也可能只是"汇报习惯"——但结果一样：测试结论没有证据支撑。

这两个问题本质是同一个：AI的"交付"不可信——要么过度执着（该交不交），要么过度自信（没做说做了）。所以系统的原则必须是：

别信AI说了什么，去看它留下了什么。

• 小虾卡死结？→ 看产物（文件改没改）——改了就是做了
• 小牛说截图了？→ 看文件（存在吗）——不存在就是没做

三条教训

第一，给AI的任务，要写"完成判断"，不是"流程清单"。"先截before再改"是流程，"Logo变成长方形且页面正常"是完成判断。AI需要知道"什么算做完"（目标达成），而不是"按什么顺序做"（流程字面）。流程写得太死，AI就会在流程的裂缝里卡死。

第二，AI会"钻牛角尖"，系统要有"产物兜底"。人卡住了可以问人，AI卡住了会一直卡。自动化的最后一道保险，永远是"看产物"（文件/截图/数据库记录）——而不是"等AI交差"。文件改了=做了，哪怕AI觉得自己没做完。

第三，AI的"交付物"必须系统验证。小牛"口头报告截图"——如果系统不查文件，这个假测试就混过去了。凡是AI声称的"产物"（截图/文件/结果），系统必须独立验证（文件存在性/大小/内容）——不能信口头汇报。这也是为什么截图要存固定目录、复核要查文件——用文件系统当AI的"测谎仪"。

结尾

小虾最终被"产物确认"机制拉了出来——文件已改，系统自动推进，任务完成。它那四十分钟的纠结，成了系统日志里的一段"AI思维定式"标本。

我在任务模板里加了一行：

完成标准 = 目标达成（页面正常、文件已改、部署生效），不是流程步骤全部执行。
before截图缺失时，用"当前状态截图+说明"代替，不要卡在流程字面上。

AI不是不干活——是不知道"活干完了"。它把流程当成了目标，把截图当成了交付。

（完）

本文是"多Agent派发系统"系列第38篇。第35篇讲AI幻觉（凭空交作业），第37篇讲无主键表（数据穿越），这一篇讲AI钻牛角尖（流程定式）——用Agent的三个坑：不信它的话、别让它卡流程、系统看产物。