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AI编程智能体现在可以连续工作数小时处理软件项目，编写完整应用程序、运行测试、修复漏洞，但需要人工监督。这些工具并非万能，有时可能会让软件项目变得更复杂而非简化。了解其底层工作原理有助于开发者判断何时使用这些工具，同时避免常见陷阱。

基础技术原理

每个AI编程智能体的核心都是大语言模型技术，这是一种在大量文本数据（包括大量编程代码）上训练的神经网络。它本质上是一个模式匹配机器，使用提示词来"提取"训练期间看到的数据的压缩统计表示，并提供该模式的合理延续作为输出。在这种提取过程中，大语言模型可以跨领域和概念进行插值，当执行得当时会产生有用的逻辑推理，执行不当时则会产生错误。

这些基础模型随后通过精调技术进一步改进，如在精选示例上进行微调和基于人类反馈的强化学习，这些技术使模型能够遵循指令、使用工具并产生更有用的输出。

近年来，AI研究人员一直在探索大语言模型的缺陷并寻找解决方法。其中一项创新是模拟推理模型，它以推理风格文本的形式生成上下文（扩展提示词），帮助大语言模型锁定更准确的输出。另一项创新是被称为"智能体"的应用程序，它将多个大语言模型连接起来同时执行任务并评估输出。

编程智能体的架构设计

从这个意义上说，每个AI编程智能体都是与多个大语言模型协作的程序包装器。通常有一个"监督"大语言模型来解释来自用户的任务（提示词），然后将这些任务分配给能够使用软件工具执行指令的并行大语言模型。监督智能体可以中断下级任务并评估子任务结果来了解项目进展。Anthropic的工程文档将这种模式描述为"收集上下文、采取行动、验证工作、重复"。

如果通过命令行界面在本地运行，用户需要有条件地授权智能体在本地机器上写入文件（代码或其他需要的内容）、运行探索性命令（如"ls"列出目录中的文件）、获取网站内容（通常使用"curl"）、下载软件或上传文件到远程服务器。这种方法有很多可能性（和潜在危险），因此需要谨慎使用。

相比之下，当用户在基于网络的智能体中启动任务时，如Codex和Claude Code的网络版本，系统会配置一个预加载了用户代码库的沙盒化云容器，Codex可以在其中读取和编辑文件、运行命令（包括测试工具和代码检查器）、在隔离环境中执行代码。Anthropic的Claude Code使用操作系统级别的功能来创建文件系统和网络边界，智能体可以在这些边界内更自由地工作。

上下文限制问题

每个大语言模型都有所谓的短期记忆，这限制了它在"忘记"正在做什么之前能够处理的数据量。这被称为"上下文"。每次向监督智能体提交响应时，实际上是在修改一个包含迄今为止整个对话历史（以及生成的所有代码，加上模型用来"思考"问题的模拟推理Token）的巨型提示词。AI模型然后评估这个提示词并产生输出。这是一个计算成本极高的过程，因为大语言模型需要处理提示词中每个Token（数据块）与其他所有Token的关系，成本随提示词大小呈二次方增长。

Anthropic的工程团队将上下文描述为一种收益递减的有限资源。研究揭示了研究人员所称的"上下文退化"：随着上下文窗口中Token数量的增加，模型准确回忆信息的能力会下降。每个新Token都会消耗文档所称的"注意力预算"。

这种上下文限制自然地限制了大语言模型一次能够处理的代码库大小，如果向AI模型输入大量巨型代码文件（每次发送另一个响应时都必须重新评估），很快就会耗尽Token或使用限制。

实用技巧

为了解决这些限制，编程智能体的创建者使用了几种技巧。例如，AI模型经过微调，能够编写代码将活动外包给其他软件工具。它们可能会编写Python脚本从图像或文件中提取数据，而不是将整个文件通过大语言模型处理，这样可以节省Token并避免不准确的结果。

Anthropic的文档指出，Claude Code也使用这种方法对大型数据库执行复杂数据分析，编写针对性查询并使用"head"和"tail"等Bash命令分析大量数据，而无需将完整数据对象加载到上下文中。

智能体的另一个重大突破来自动态上下文管理。虽然专有编程模型的具体实现方式没有完全公开，但我们知道它们使用的最重要技术：上下文压缩。

当编程大语言模型接近其上下文限制时，这种技术通过总结来压缩上下文历史，在此过程中会丢失细节但将历史缩短为关键要点。Anthropic的文档将这种"压缩"描述为以高保真方式提炼上下文内容，保留架构决策和未解决错误等关键细节，同时丢弃冗余的工具输出。

这意味着每次进行压缩时，AI编程智能体会定期"忘记"它们正在做的很大一部分工作，但与较旧的基于大语言模型的系统不同，它们对发生的事情并不完全无知，可以通过阅读现有代码、文件中留下的书面注释、更改日志等快速重新定位。

Anthropic的文档建议使用CLAUDE.md文件来记录常用bash命令、核心文件、实用函数、代码风格指南和测试说明。AGENTS.md现在是一个多公司标准，是在上下文刷新之间指导智能体行动的另一种有用方式。这些文件充当外部注释，让智能体在复杂任务中跟踪进度，同时保持原本会丢失的关键上下文。

对于需要长期工作的任务，两家公司都采用多智能体架构。根据Anthropic的研究文档，其系统使用"编排器-工作器模式"，其中一个主智能体协调流程，同时委托给并行操作的专门子智能体。当用户提交查询时，主智能体分析查询、制定策略，并生成子智能体同时探索不同方面。子智能体充当智能过滤器，只向主智能体返回相关信息而不是完整上下文。

多智能体方法会快速消耗Token。Anthropic的文档指出，智能体通常比聊天机器人交互使用约四倍的Token，而多智能体系统比聊天使用约15倍的Token。为了经济可行性，这些系统需要价值足够高以证明增加成本合理的任务。

人类使用的最佳实践

虽然在某些编程圈子中使用这些智能体是有争议的，但如果要使用它来编码项目，了解良好的软件开发实践有助于避免未来问题。例如，了解版本控制、进行增量备份、一次实现一个功能并在继续之前进行测试是很好的做法。

人们所说的"氛围编程"——在不理解AI生成代码的情况下创建代码——对于生产工作显然是危险的。在生产环境中发布自己没有编写的代码是有风险的，因为它可能引入安全问题或其他错误，或开始积累可能随时间滚雪球的技术债务。

独立AI研究员Simon Willison最近论证说，使用编程智能体的开发者仍然有责任证明他们的代码有效。Willison写道："几乎任何人都可以提示大语言模型生成千行补丁并提交代码审查。这不再有价值。有价值的是贡献经过验证有效的代码。"

实际上，人类规划是关键。Claude Code的最佳实践文档为复杂问题推荐特定的工作流程：首先，要求智能体阅读相关文件并明确告诉它还不要编写任何代码，然后要求它制定计划。文档警告说，如果没有这些研究和规划步骤，Claude的输出往往会直接跳到编码解决方案。

没有规划，大语言模型有时会寻求快速解决方案来满足瞬时目标，但如果项目扩展，这些解决方案可能会失效。因此，对什么是可以随时间扩展的模块化程序的良好架构有一定了解，可以帮助引导大语言模型制作更持久的东西。

如前所述，这些智能体并不完美，有些人宁愿完全不使用它们。非营利研究组织METR在2025年7月发表的一项随机对照试验发现，经验丰富的开源开发者在使用AI工具时实际上花费了19%更长的时间来完成任务，尽管他们认为自己工作得更快。研究作者指出了几个注意事项：开发者对其代码库非常有经验（平均五年和1500次提交），存储库庞大且成熟，使用的模型（主要是通过Cursor的Claude 3.5和3.7 Sonnet）已被更有能力的版本取代。

较新的模型是否会产生不同的结果仍然是一个开放的问题，但研究表明AI编程工具可能不总是提供普遍的速度提升，特别是对于已经非常了解其代码库的开发者。

考虑到这些潜在危险，编程概念验证演示和内部工具可能是目前编程智能体的理想用途。由于AI模型没有真正的自主性（尽管被称为智能体）并且不是可以为错误承担责任的人，人类监督至关重要。

Q&A

Q1：AI编程智能体的核心技术是什么？它如何工作？

A：AI编程智能体的核心是大语言模型技术，这是一种在大量文本数据（包括编程代码）上训练的神经网络。它是一个模式匹配机器，使用提示词提取训练数据的统计表示，并输出合理的延续。这些基础模型通过精调和强化学习进一步优化，能够遵循指令、使用工具并产生更有用的输出。

Q2：什么是上下文限制问题？为什么会影响编程智能体的性能？

A：上下文限制是指大语言模型的短期记忆限制，限制了它在"忘记"任务之前能处理的数据量。每次提交响应都会修改包含整个对话历史的巨型提示词，处理成本随提示词大小呈二次方增长。随着Token数量增加会出现"上下文退化"，模型准确回忆信息的能力下降，这直接限制了可处理的代码库大小。

Q3：使用AI编程智能体时需要注意哪些风险和最佳实践？

A：主要风险包括"氛围编程"（不理解AI生成的代码就使用）可能引入安全问题或技术债务。最佳实践包括：了解版本控制、进行增量备份、一次实现一个功能并测试；让智能体先阅读文件并制定计划再编码；开发者仍需承担证明代码有效的责任。研究显示经验丰富的开发者使用AI工具可能反而花费更长时间，因此人类监督至关重要。