Agent 产品越能独立执行，越不能把“开始干活”当成第一步。更好的第一步，是先帮用户形成一个可验收的口径：这件事完成后，什么算对，什么算不够，哪些边界不能碰。

很多 AI 产品的问题，不是能力弱，而是太急着表现能力。用户说一句“帮我优化这个页面”“帮我整理这些资料”，系统立刻进入生成或执行，看起来很顺。但等结果回来，用户才发现双方从来没有共享过标准：是要更快、更美、更完整，还是更容易继续维护？没有验收口径，所有输出都会变成主观试卷，用户只能靠感觉批改。

Coding agent 是一个很清楚的例子。真正让人放心的不是它会写很多代码，而是任务能落到 diff、测试、PR 描述、失败用例这些可检查对象上。它们把“我觉得差不多”变成“这些条件过了没有”。这不是工程细节，而是产品关系的变化：AI 不再只是给答案的人，而是和用户共同维护一套完成标准。

所以，agent-native 产品可以少问一点偏好，但不能省掉验收。最轻的做法也许不是复杂表单，而是在执行前用一句话改写目标、列出 2-3 个检查点，让用户能点头、删改或跳过。可以问一个小问题：你的产品现在是在更快地产出结果，还是在更早地帮用户定义什么叫结果成立？