代码智能体 101：真正把事搞定的艺术
更新时间：2026-02-28 02:39 浏览量：1
代码 Agent（智能体）不是魔法，但它们是我们目前拥有的最接近魔法的东西。
我们注意到，有些工程师——尤其是资深（Senior）到 Staff 级别的——比其他人更快地取得了成功。在这里，我们分享了一些来自客户和我们自身经验的顶级教训。
关于本指南：
产品无关性 (Product-Agnostic)：
我们讨论的技巧适用于任何代码 Agent。
战术性 (Tactical)：
我们提供最实用的可操作建议。
技术性 (Technical)：
虽然 Agent 对很多人都有用，但本指南是专门为工程师编写的。
开发者工具一直在飞速进化。
10 年前：
是自动补全和 Intellisense，能建议方法名并进行程序化的重构。
4 年前：
是 Copilot 和 Tab 补全，能帮你写接下来的几行代码。
2 年前：
是生成式聊天机器人，能辅助开发并为你生成整个文件。
今天：
是
自主智能体 (Autonomous Agents)
，能够从最初的描述一直执行到最终的 PR（拉取请求），几乎不需要人工干预。
过去两年，我们致力于通过构建
Devin
来实现这一愿景。现在，人们对自主 Agent 的兴趣达到了新高，类似产品也层出不穷 [1]。这些 Agent 形态各异，包括 Web 应用、移动 App，以及集成在 Slack、GitHub、Linear 和 Jira 等流行工具中的插件。
人类与 AI 助手搭配能超越 AI 单打独斗，但自主 Agent 端到端处理任务的能力，开启了多任务处理的新高度——这让每位工程师都变身成了「工程经理」。
适应这位新的 AI 同事需要一点时间。有趣的是，我们观察到
Senior 到 Staff 级别的工程师往往最快上手并精通这些工具
。最终，这些工具将在各个级别的工程工作中普及。基于我们的经验和反馈，我们希望分享关键见解，帮助大家将这些工具成功融入工作流。
这些是 2025 年与代码 Agent 交互的基本准则。如果你什么都记不住，至少要记住这几条。
把 Agent 想象成一个
初级编码伙伴 (Junior Coding Partner)
，它的决策能力可能不太靠谱。 简单的任务可以直接下达，但对于复杂任务，请从一开始就清晰地勾勒出你偏好的方法。提前提供整体架构和逻辑，不仅能提高成功率，还能减少你后续 Review 代码的时间，因为你已经熟悉了它的实现思路。
举例：
不要只说“添加单元测试”，而要指定“测试哪些功能、识别重要的边缘情况（Edge Cases），并明确说明什么需要 Mock（模拟）”。
如果是你自己处理这个任务，你会从哪里下手？即使你不知道具体的文件名或函数名，也要提到仓库、相关文档和涉及的关键组件。明确指出这些要素可以最大限度地减少无用功和困惑。
举例：
“请在我们的代码中添加对 Google 模型的支持。你应该查看最新的文档 [链接]，并在 model groups 目录下创建一个新的实现文件。”
想象一下把同样的指令发给一个新来的实习生。哪里容易产生误解或出错？预判这些点，并主动澄清指令以避免歧义。
举例：
“请修复我们搜索模块的 C++ 绑定以通过新的单元测试。
注意，在测试之前，你每次修改代码后可能都需要重新编译绑定。
”
Agent 的很多魔力来自于它们
自我修复错误
和根据报错信息迭代的能力。通过类型检查器、Linter 和单元测试提供强大的反馈循环，能极大地提升它们的表现。 尽量使用带类型的 Python（而非普通 Python）或 TypeScript（而非 JavaScript）。教你的 Agent 如何运行常见的检查和测试，确保它有必要的包和权限。如果 Agent 能操作浏览器，请清楚地指导它如何运行前端开发环境。
举例：
我们的团队从大部分无类型的 Python SDK 转型为全类型 SDK（这也是一个非常适合交给 Agent 的任务）。
一旦你掌握了与 Agent 对话的基础，就该把这些 AI 助手引入日常工作流了。以下是让 Agent 成为你日常一部分的实用方法：
当你熟悉代码库时，上述一切都会变得更容易。即使是简单的任务，也能从你对逻辑和结果的验证中受益。
人工监督仍然必不可少
——归根结底，你要对代码的最终正确性负责。即使工具变得越来越复杂，所有权和验证仍将是人类工程师的关键职责。
想象一下队友给你发消息：“嘿，能快速构建一下 X 吗？”或者“我们需要微调一下 Y。” 不要让这些打断你的工作流（Flow），直接发一个简短的 Prompt 给自主 Agent 让它去调查或修改。这样你就能保持专注。 有个有趣的副业点子？需要快速做个原型、抓取数据或复现研究？
把任务委派给 Agent，稍后再回来查看。
举例：
许多团队在讨论 Bug 修复或小功能更新时，直接在 Slack 上 @Devin。
想象你在通勤或旅行，突然出现紧急 Bug，或者你意识到刚才提交的代码有个错误。别担心！自主 Agent 通常支持移动端访问，让你即时处理。无论是通过 Slack 移动版还是专用 App，许多 Agent 都能让你在路上解决问题，哪怕 Wi-Fi 信号很差。
举例：
这种选择权让我们团队在坐车或坐飞机时效率倍增。
卡在为旧 Commit 做二分查找（git bisect）上？还是在为新功能更新文档？把这些重复性任务丢给 Agent。你将节省宝贵时间，专注于更有创造力和影响力的工作。
举例：
在我们团队，通常是工程师发布变更，然后让 Agent 更新所有相关的文档和用户文案。
纠结重构是否真的能简化代码？在两种架构方案之间犹豫不决？
让 Agent 把两种方案都实现出来。
有了具体的对比，决策就变得简单直观，而且扔掉其中一个方案也不会心疼。
举例：
在为文本框选择 Lexical 还是 Slate 时，我们让 Agent 分别实现了两者。Slate 因为最终效果更好而胜出。
设置 CI/CD 流水线，为每个新 PR 自动创建预览部署，给你一个即时的实时 URL。这在审查 AI Agent 完成的前端任务时特别有用。
当 PR 的规模和复杂性超过几个文件时，一次性搞定就变得很困难。然而，
掌握如何委派中到大型任务（通常是 1-6 小时的工作量）才是自主 Agent 回报率 (ROI) 最高的地方。
与其节省几分钟，你可以收回数小时的生产力。小任务也许能轻松搞定，但拓展 Agent 的能力去处理大任务，带来的回报最大。
对于实质性任务，使用自主 Agent 创建 PR 初稿可以启动进度并大幅减少你的工作量。这里的成功取决于
预先清晰地沟通你想要的方法
。 把自己想象成指导初级开发者的架构师。清晰、详细的说明有助于避免浪费时间去纠正 Agent 代码中的根本性误解。
领域起草 (Drafting)打磨 (Refining)
记者收集初步信息，写出文章初稿。编辑审稿、核查事实、润色并定稿发布。
餐饮
帮厨准备食材并制作初步菜肴。副主厨调味，调整菜品口味，然后上菜。
编程
自主 Agent 根据初始计划开始任务并创建初稿方案。
人类开发者审查 PR 草稿，提供反馈，并在合并前进行手动优化。
请记住：
大型任务（目前）还不能完全撒手不管。对于更有挑战性的任务，预期会有多次反馈循环，并需要一些手动调整来润色。
现实的目标是节省 80% 的时间，而不是完全自动化
，你的专业知识对于验证和最终质量保证依然至关重要。
对于复杂或定义模糊的任务，与自主 Agent 协作制定详细计划非常有效。一开始不知道所有细节或需求也没关系。 从提示 Agent 探索“发现型问题”开始，比如“我们的认证系统是如何运作的？”或“哪些服务可能会受到影响？”你也可以让 Agent 识别具体的代码目标供你早期确认。
工具提示：
某些 Agent（如 Devin 和 Claude Code）提供专门的
规划模式 (Planning Modes)
，专注于阅读和探索现有代码，而不是立即修改。如果你想在委派任务前做更深层的准备，像 deepwiki.com 或 Devin Search 这样的专用代码库搜索工具可以快速提供洞察。
对于多部分任务，尤其是涉及多个代码库的任务，请在沿途建立清晰的检查点：
计划 -> 实现代码块 -> 测试 -> 修复 -> **检查点审查** -> 下一块
明确要求在每个重要阶段后暂停，特别是构建跨越多个层（如数据库、后端、前端）的复杂功能时。利用这些检查点确保实现符合你的预期，澄清疑虑（例如“解释认证过程并确认其安全性”），并及早纠正方向，避免问题级联放大。
举例：
“我要你实现这个功能，它将跨越数据库、后端和多个前端界面。请先规划所需的数据库模式（Schema）变更，并在完成后以此通知我，以便我应用迁移。” -> “现在请实现后端变更并添加测试，确保 XYZ 正常工作。完成后告诉我。” -> “现在在 Web 和移动端界面中实现变更以调用新的后端端点。”
在提供反馈时，不要只指出问题（“这个函数不工作”）。
清晰地表达你的测试过程
，使 Agent 能够独立验证未来的任务。对于你会频繁重复的测试模式，将其整合到 Agent 的永久知识库中（参见后文“添加到 Agent 知识库”）。
举例：
在 Devin 中，我们积极提示用户将必要的测试程序保存到 Agent 的长期记忆中，以简化未来的交互。
目前，Agent 还不能完全交互式地彻底测试所有场景。在 AI 修改频繁的区域增强测试覆盖率，可以确保对 Agent 输出的信心。坚实的测试意味着看起来正确的代码可以被放心合并，无需担忧。
举例：
我们的团队在委托 AI 将实现从 Python 翻译成 C 之前，先加强了代码库关键部分的单元测试。
Agent 对传入事件的响应速度比人类快得多，而且比起人类同行，它们更愿意做无聊、重复的工作。
工程团队经常遇到重复的例行任务。这些是 Agent 自动化的完美候选者。常见的例子包括：
移除特性开关 (Feature flag removal)依赖项升级为新功能 PR 修复和添加测试
为了高效设置，经验丰富的工程师通常会创建一个健壮的、可复用的
提示词模板 (Prompt Template) [2]
，以便在这些场景下重复运行。
举例：
我们的一位客户在开发新功能时，会自动触发三个专门用于编写单元测试的 Agent。
虽然有专门的快速代码审查工具 [3]，但自主 Agent 是提供更准确洞察的有趣选择，特别是如果它们已经索引了你仓库的功能。
举例：
在 Cognition，我们喜欢维护一份“工程师最常犯错误”的清单，并将其提交到代码库中。然后，我们不是编写传统的 Lint 规则来捕获这些（这通常不可能），而是让 Agent 在每个新 PR 上运行，检查这些错误。3. 挂钩事故与警报 (Hook into incidents and alerts)
你还可以设置自主 Agent 以响应特定事件自动触发。例如，Devin 提供了易用的 API，其他 Agent 也可以通过 CLI 命令集成到自定义工作流中。这些设置与 MCP（模型上下文协议）配合使用效果尤佳，可以摄取第三方错误日志。
⚠️
注意：
在生产环境中分流（Triage）问题时，AI 的调试技能还不是特别强。与其让 AI 在 Bug 出现时端到端地修复，不如
让 AI 标记出最可疑的错误或变更
更为实用。
没有什么比不完整或不匹配的环境更能拖慢 Agent 的速度了。为了保持顺畅运行，请将 Agent 的设置与你的团队完全对齐。 这包括语言版本、包依赖项和自动化检查。例如，pre-commit 应该安装在 Agent 的环境中，环境配置（密钥、语言版本、虚拟环境、浏览器登录）应该使用 .envrc 等工具或自定义的 .bashrc 自动加载。
举例：
我们将 Agent 的浏览器设置为预先认证登录状态，消除了手动认证的麻烦，使测试变得容易得多。
MCP 广泛可用，且能快速设置和实验连接外部工具 [4]。但很多人忽略了为 Agent 设置简单的 CLI 脚本。 举个简单的例子，你可以给 Agent 一个脚本，让它根据 Ticket ID 拉取 Linear 票据的信息。你可能还想给 Agent 一个工具来可靠地执行工作流的常见部分，比如重启本地开发环境的脚本。
举例：
我们有一个客户成功创建了一个 CLI 工具，它
只显示测试套件中第一个失败的测试
。该 CLI 提示 Agent 只关注那个测试并提供详细错误信息，这使得 Agent 在长任务中拥有更高的成功率和更快的完成速度。
如果你的 Agent 犯了一些常见错误，这是将反馈写入 Agent 知识库的好时机。在 Devin 中，有一个专门的知识管理系统。许多产品提供 .rules 文件或 .md 文件供 Agent 永久读取。 不要只给它关于你使用的框架的指南，还要告诉它
项目的整体架构
。告诉它针对不同类型的任务通常进行哪种类型的测试，如何运行重要命令，以及你推荐使用哪些工具。
举例：
我们给 Agent 提供了关于“添加新服务路由”时应遵循的具体流程知识。信息包括它需要在前端和后端添加样板代码的所有位置。结果是，现在这些任务可以轻松委派给 AI。
Bug 报告可能具有欺骗性的简单。但许多 Bug 往往不仅需要访问数据库和日志，还需要超出目前大多数 AI Agent 水平的调试能力。 如果使用 AI 辅助调试，我们建议
询问可能的根本原因列表
，而不是尝试让它自己调试并修复一切。然后，人类可以根据经验判断哪个是真正的根本原因。一旦原因查明，Agent 在实施修复方面仍然很有帮助。
总体而言，今天的模型不具备匹配设计截图或 Figma 模型所需细节水平的视觉推理能力。它们在
代码层面的视觉描述
（例如给它 Figma 的代码）上最可靠。如果你想让它匹配你的视觉风格，你应该使用一个包含可复用组件的优秀设计系统。
每当你想使用新库时，你应该显式地将 Agent 指向最新的文档。否则，由于预训练基础模型的知识截止问题，大多数 Agent 会假设这些库的旧模式。如果你指向文档，优秀的 Agent 可以克服这一点，但你必须留心（记住，Agent 甚至不知道这些库有新版本）。
并不是每次使用 Agent 都会成功。在 2025 年，Agent 的产出确实存在方差。工作的一部分包括学习如何使用 Agent，以最大化成功概率，同时最小化浪费的时间和 Token。
新手常犯的一个错误是：即使 Agent 的工作已经跑偏，还要执着于让这次交互成功。 如果你发现自己在想“它无视了我的指令”或“这东西在绕圈子”，你应该果断结束对话或手动接管。
发送更多消息往往说明任务固有的复杂性超出了 Agent 的能力，而不是可以通过纠正解决的简单错误。
如果你刚开始使用 Agent，我们建议一开始
分散下注
。尝试一系列不同的 Prompt 和想法。在你看到 Agent 自然表现良好的任务类型上加倍投入——并在它们表现不佳的任务上止损。不要觉得非要强迫 Agent 每次都成功不可。
对于 Agent 来说，
推倒重来
往往比对人类来说更是正确答案。 如果你给 Agent 一个任务，它在处理反馈或纠正方向时很吃力，
带着所有前期指令重新启动一个新的 Agent
往往能更快获得成功。Agent 纠正搞乱的环境的能力，远不如它从头开始生成新代码的能力。
为 Agent 创建账户：
抛弃型邮箱对安全测试网站很有用。如果 Agent 需要访问云资源，请为它创建自定义的 IAM 角色。
给它开发/暂存环境：
理想情况下，Agent 使用与你团队工程师相同的测试设置。我们建议完全避免给予生产服务的访问权限。使用远程 Agent 时，你可以在 Agent 的远程机器上运行完全隔离的测试环境。
只读 API 密钥：
在可能的情况下，只给只读权限。我们发现，让人类手动运行任何与外部服务交互的脚本仍然是有帮助的。
即使代码 Agent 变得更聪明、更能干，深厚的技术专长和你对代码库的深入了解仍然是无价的。
对你的项目、系统和代码的真正所有权 (Ownership) 现在比以往任何时候都更加重要。
在我们今天的团队中，工程师被期望监管多个系统，同时仍保持深刻的理解和深思熟虑的判断。随着自动化放大你的影响力，并行处理任务的能力不仅仅变得可能，它将变得
至关重要
。
我们要分享我们在让自己的组织为这种转变做准备时收集的见解，这样你和你的团队也能在不断发展的软件开发世界中蓬勃发展。
本文由闻数起舞翻译自Cognition 团队（Devin 的开发者）发布的《Coding Agents 101》 https://devin.ai/agents101