Google 最新发布了针对 Gemini 3 Pro 的系统指令（System Instructions），在多项代理型任务基准测试中性能提升约5%。这些改进重点在于增强智能体的持久性、风险评估和主动规划能力，从而提升多步骤工作流的可靠性和稳定性。

核心思路是：复杂智能体需要系统化的行为规范，才能在实际应用中表现出更高的连贯性和执行力。通过规范智能体的推理和计划流程，避免盲目行动，确保每一步都有清晰的逻辑依据和风险控制。

开发者社区也分享了如何快速集成这套指令：
1. 在项目根目录新建 .gemini 文件夹
2. 在该文件夹创建 .env 文件，写入 GEMINI_SYSTEM_MD=1
3. 新建系统指令文件，复制官方模板内容
4. 完成后，Gemini CLI 和 Code Assist 就会根据这些指令执行任务

此外，也可将该配置放入用户主目录，统一管理所有项目的行为规范。

这套系统指令的价值不仅是提升5%的性能，更重要的是展示了“提示工程”中细节调整对智能体行为的深远影响。小小的框架变化，能彻底改变模型的推理深度和执行策略。这个进步提醒我们，AI 不仅是算力和模型，系统设计和指令层面的优化同样关键。

值得深思的是，智能体的“思考过程”应当被清晰地规划和评估，而非直接给出结果。让模型在内部严格推理、权衡风险，再输出最终答案，是打造可靠AI的必由之路。