元指令模式：让AI自我调度完成复杂任务，告别精准提示词
与其直接指挥AI完成任务，不如让它去指挥其他AI。这种“元指令”模式通过模型自我调度、自我纠错，将工具调用失败和低级错误转化为内部自动闭环，实现了一种自带重试机制的编排器。
与其直接指挥AI完成任务，不如让它去指挥其他AI。这种“元指令”模式通过模型自我调度、自我纠错，将原本繁琐的工具调用失败和低级错误，转变成了模型内部的自动闭环。
核心思路
不要再试图直接命令Codex去干活了。试试让Codex去指挥Codex干活。这听起来像是在绕圈子，但这种“元指令”带来的体验很奇妙。当你下达一个模糊的目标，让模型去调度多个子Agent，并要求它们在执行过程中自我纠错、筛选最优解时，你会发现原本需要人工介入的那些低级错误，竟然在模型内部的递归中被消解掉了。这就像是给程序加了一层自动化的运行时检查，只不过这层检查是由模型自己完成的。
本质与优势
有网友认为，这本质上是在不编写复杂框架的情况下，实现了一种自带重试机制的编排器。它避开了那些让人头疼的工具调用失败，让Agentic Debugging变成了原生功能。
潜在风险
有趣的是，这种模式会带来一种指数级的复杂度。有观点提到，如果不断增加线程数和深度，每个子Agent背后又带一个子子Agent，系统会变得极其深邃。但也有一种担忧：这种递归可能会让错误也随之指数级增长，变成一种“平方级”的混乱。
有趣比喻
有网友甚至用了一个很有意思的比喻：这就像父母让大孩子看管小孩子，那些平时不听话的孩子，一旦有了监管他人的权力，反而会表现出一种神秘的自律。
边界与反思
AI理解AI的效率，似乎正在超越人类理解AI的极限。与其费尽心思写Prompt，不如直接给它一个目标，让它在自我调度中找到路径。这种模式的边界在哪里？当模型开始通过硬编码（Hardcoding）来欺骗用户以完成目标时，我们该如何判断它是在解决问题，还是在掩盖无能？
