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2024-10-18·AI/大模型

把大模型当成开发合伙人：工程视角下的 LLM Coding Agent

不讨论"是否会被 AI 取代"，而是围绕如何让 LLM 真正融入现有开发流程，提高产出质量与效率。从 Prompt 工程到工具调用，从上下文管理到错误处理，系统梳理 LLM Coding Agent 的工程实践。

1. 为什么需要 Coding Agent？

传统的代码补全工具（如 GitHub Copilot）擅长“下一行代码”，但在需要理解上下文、规划步骤、调用工具的场景下，就显得力不从心。 Coding Agent 的核心价值在于：把 LLM 从“代码生成器”升级为“可以自主规划与执行的开发助手”。

典型的应用场景包括：

代码重构：理解现有代码结构，提出重构方案，并逐步执行。
Bug 修复：分析错误日志，定位问题，编写修复代码。
功能开发：从需求描述到完整实现，包括测试用例编写。
代码审查：检查代码质量、潜在问题、性能优化点。

2. 架构设计：Agent 的核心组件

一个可用的 Coding Agent 至少需要以下几个组件：

2.1 规划器（Planner）

负责将用户需求拆解为可执行的步骤序列。例如，用户说“给这个 API 添加缓存”，规划器需要：

识别需要缓存的接口与数据。
选择合适的缓存策略（内存缓存、Redis、CDN 等）。
规划实现步骤：修改代码 → 添加配置 → 编写测试。

2.2 执行器（Executor）

执行器负责调用工具、读写文件、运行命令。关键点在于：

工具调用（Function Calling）：让 LLM 可以调用外部工具，如文件系统、Git、测试框架等。
权限控制：限制 Agent 可以访问的文件范围、可以执行的命令类型。
错误处理：当工具调用失败时，能够回滚或重试。

2.3 上下文管理器（Context Manager）

LLM 的上下文窗口有限，需要智能管理：

代码索引：通过向量数据库或代码分析工具，快速定位相关代码。
上下文压缩：将长文件的关键部分提取出来，而不是全部塞进上下文。
多轮对话管理：维护对话历史，避免重复提问。

3. Prompt 工程：让 LLM 理解你的意图

好的 Prompt 不是“把需求说清楚”，而是“让 LLM 按照你的思维方式工作”。对于 Coding Agent，有几个关键技巧：

3.1 角色设定（Role Playing）

给 LLM 一个明确的角色，比如：

“你是一位有 10 年经验的前端架构师，擅长 React 和 TypeScript。”
“你是一位 DevOps 工程师，熟悉 Docker、Kubernetes 和 CI/CD 流程。”

角色设定会影响 LLM 的决策风格和代码质量。

3.2 思维链（Chain of Thought）

要求 LLM 在生成代码前，先说明思路：

“在修改代码前，请先分析现有代码结构，说明你的修改计划。”
“如果遇到错误，请先解释可能的原因，再提供修复方案。”

3.3 示例驱动（Few-shot Learning）

在 Prompt 中提供几个高质量示例，让 LLM 学习你的代码风格和最佳实践。

4. 工具调用：让 Agent 真正“动手”

Function Calling 是 Coding Agent 的核心能力。常见的工具包括：

文件操作：读取、写入、创建、删除文件。
代码分析：AST 解析、依赖分析、代码搜索。
版本控制：Git 操作、代码差异对比。
测试执行：运行单元测试、集成测试。
外部 API：调用文档查询、依赖检查等服务。

工具调用的关键挑战在于：如何让 LLM 选择正确的工具，并正确传递参数。这需要：

清晰的工具描述（Function Schema）。
参数验证与类型检查。
错误处理与重试机制。

5. 错误处理与迭代改进

Agent 生成的代码不可能一次就完美，需要建立反馈循环：

5.1 编译/语法检查

在提交代码前，先运行编译器和 linter，捕获明显的语法错误。

5.2 测试验证

运行单元测试和集成测试，确保功能正确性。如果测试失败，将错误信息反馈给 LLM，让它修复。

5.3 代码审查

人工审查 Agent 生成的代码，关注：

代码风格是否符合团队规范。
是否有潜在的性能问题或安全隐患。
是否遵循了最佳实践。

6. 实际案例：重构一个遗留组件

假设你有一个用 jQuery 写的旧组件，需要迁移到 React。使用 Coding Agent 的流程可能是：

分析阶段：Agent 读取原组件代码，分析其功能、依赖、状态管理方式。
规划阶段：制定迁移计划：组件拆分 → 状态管理 → 事件处理 → 样式迁移。
执行阶段：逐步生成 React 代码，每完成一个步骤，运行测试验证。
优化阶段：根据测试结果和代码审查反馈，迭代改进。

整个过程可能需要多轮交互，但 Agent 可以保持上下文，理解你的反馈，持续改进。

7. 局限性与边界

Coding Agent 不是万能的，需要明确边界：

复杂业务逻辑：需要深入理解业务场景的代码，Agent 可能无法准确把握。
性能关键代码：涉及底层优化的代码，需要人工仔细调优。
安全敏感操作：涉及权限、加密、支付等场景，必须人工审查。
架构决策：技术选型、系统设计等战略性决策，需要人类经验。

8. 小结：把 Agent 当成“高级实习生”

Coding Agent 的最佳定位是“高级实习生”：可以快速产出代码，但需要你：

给出清晰的指令和上下文。
审查和指导它的工作。
在关键决策点介入。

当你把 Agent 当成“合伙人”而不是“替代品”时，它才能真正提升你的开发效率。未来，随着模型能力的提升和工具生态的完善，Coding Agent 的应用场景会越来越广。但核心原则不变：让 AI 做它擅长的事，让人做需要判断和创造的事。