AI agent 进入开发流程

AI agent 进入开发流程后，我对”自动化”的期待变得更现实。它不一定要端到端完成复杂项目，能稳定完成读代码、改小 bug、跑测试、整理差异，就已经很有价值。关键是它能否在现有仓库规则里工作，而不是每次都像一个刚入职但很自信的人。

我现在的用法是把 agent 当成一个”实习生”：给它明确的任务描述、指定文件范围、要求它先解释思路再动手。效果比我预期的好，特别是处理那种”改一个变量名要改 20 个文件”的机械活。但它也有翻车的时候——有一次让它重构一个函数签名，它把调用方全改了，但没注意到其中两个文件用的是旧版 API。

agent 的价值在小任务上最明显。大任务涉及太多上下文：业务逻辑、历史决策、团队约定，这些它很难全部掌握。所以我把复杂任务拆成小步骤，每步让 agent 做，我自己审核。这样效率确实提升了，但前提是我要花时间写清楚的任务描述。

2025 年 1 月 再看这个趋势，我觉得关键不是 agent 能做什么，而是开发流程怎么适配它。代码审查要更严格，测试覆盖率要更高，文档要更清楚——这些本来就应该做的事，现在变成了必须做的事。