一位开发者在Linux.do社区分享了关于AI Agent任务调度的实战观察。在论文修改的场景中，他发现将两个不相干的任务拆分，采用分步执行（先做A再做B，且Agent在做A时不知道B的存在），其效果显著优于一次性制定包含A和B的完整计划。这一现象表明，目前的AI Agent在处理复杂任务时，过度暴露后续步骤可能导致“认知过载”或计划质量下降，类似于人脑面对过多待办事项时的焦虑感。该发现对于优化Agent工作流具有重要参考价值，提示在设计Prompt或Agent架构时，或许应更倾向于任务解耦与渐进式处理。
