正文
背景：
给 Agent 一个复杂任务：”把所有 Python 文件改成 snake_case 命名，然后跑测试，修好失败。”
Agent 开始干活，改了 3 个文件，跑了个测试，发现 2 个失败，开始修。修着修着，它忘了最初是”改成 snake_case”，测试失败把注意力全吸走了。
对话越长越严重：工具结果不断填满上下文，系统提示的影响力被稀释。一个 10 步重构，做完 1-3 步就开始即兴发挥，因为 4-10 步已经被挤出注意力了。
CC中提供todo_write工具和 reminder 机制
todo_write工作原理
todo_write 工具，接收一个带状态的列表，保存在当前进程内存中，同时在终端显示进度：
CURRENT_TODOS: list[dict] = []
def run_todo_write(todos: list) -> str:
global CURRENT_TODOS
CURRENT_TODOS = todos
lines = ["\n## Current Tasks"]
for t in CURRENT_TODOS:
icon = {"pending": " ", "in_progress": "▸", "completed": "✓"}[t["status"]]
lines.append(f" [{icon}] {t['content']}")
print("\n".join(lines))
return f"Updated {len(CURRENT_TODOS)} tasks"
工具定义和其他 5 个工具一起加入 dispatch map：
TOOLS = [
{"name": "bash", ...},
{"name": "read_file", ...},
{"name": "write_file", ...},
{"name": "edit_file", ...},
{"name": "glob", ...},
# s05: 新增一条
{"name": "todo_write", "description": "Create and manage a task list ...",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"todos": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"content": {"type": "string"},
"status": {"type": "string", "enum": ["pending", "in_progress", "completed"]},
},
},
},
},
},
},
]
TOOL_HANDLERS["todo_write"] = run_todo_write
reminder机制
提醒模型别忘了todolist，可以通过设置k轮对话内，没进行todowrite工具调用 进行检测。简单实现。
模型连续 3 轮没调 todo_write 时，自动注入一条提醒（教学版机制，CC 源码中没有这个固定轮数逻辑）：
if rounds_since_todo >= 3 and messages:
messages.append({
"role": "user",
"content": "<reminder>Update your todos.</reminder>",
})
rounds_since_todo = 0
Agent 收到任务后的典型流程：先调 todo_write 列出所有步骤（全 pending）→ 做一个步骤，改成 in_progress → 做完改成 completed → 看下一个 pending → 继续。
连续 3 轮没有调用 todo_write 时，循环会在下一次 LLM 调用前追加一条 reminder。