背景
本地跑 Qwen3.5-9B（AWQ 4bit，RTX 3080 20GB），作为 Hermes Agent 的推理后端。模型本身能力不差，但有个让人抓狂的问题——它每做一步都要问用户：
“我检查了文件，请问需要修改吗？” “我可以执行这个命令，确认吗？” “检测到问题，是否要修复？”
如果你是它的用户，你会疯。
问题在哪
一开始以为是 tool_use_enforcement 没设对。翻代码发现：
# 代码只识别这些值
TOOL_USE_ENFORCEMENT_VALUES = ['true', 'always', 'yes', 'on']而配置文件里写的是 force。字符串匹配失败，模型一直跑在「提示用户」模式。
改完配置（force → true），好了点，但模型还是过于谨慎。
真正的解法
在 Hermes 的 prompt_builder.py 中，有一块 TOOL_USE_ENFORCEMENT_GUIDANCE，是写入 system prompt 的指令。我在末尾追加了 5 条中文强指令：
=== 中文执行规范（Chinese Execution Rules）===
1. 直接执行：接到任务立即开始，不要询问用户确认
2. 自动处理失败：工具调用失败后自动尝试其他方案，不要问用户怎么办
3. 非关键操作全程自动：信息搜集、文件读写、状态检查等，全部自动完成
4. 关键操作仍汇报：只有涉及数据删除、付费、对外发送消息时才告知用户
5. 失败记录：所有失败记录到日志，继续下一任务效果立竿见影。模型开始主动干活了。
为什么有用
Qwen3.5-9B 本身是一个被训练得「礼貌且谨慎」的模型。它在 API 场景下是优点，在 agent 场景下是缺点。你不需要它做一个有礼貌的助手——你需要它做一个敢做决定的 agent。
System prompt 就是要覆盖模型原有的训练偏好。中文自然语言指令比英文配置项更直接、更有力。
通用的 agent prompt 设计原则
- 用否定指令：不说「请自动处理」，说「不要询问确认」
- 给边界：什么该汇报，什么不该汇报，划清楚
- 给错误处理：失败了怎么办，不设这个模型会卡住
- 用母语写：本地模型对中文指令的理解力强于英文
- 在最后追加：system prompt 尾部的内容模型更容易记住和执行