智能体编程：使用 AI 智能体构建可靠软件

目录与试读

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章节与主要小节（依据 EPUB 导航整理）：
前言
为何本书不是工具手册
一个贯穿始终的例子：IoTFlow（物联网流示例项目）
建议阅读路径
第1章 从代码补全到智能体编码
1.1 技术演进：从自动补全到智能体编码
1.2 Vibe Coding：直觉开发的价值与局限
1.3 从 Vibe Coding 到智能体编码：为什么 Vibe Coding 止步于原型
1.4 核心论断：编写代码不再是瓶颈——可信度才是
1.5 本书的结构
核心要点
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第2章 智能体编码——定义、能力谱系与边界
2.1 何谓智能体：规划、工具访问、反馈循环与多步骤自主性
2.2 工作流与智能体：两种不同的架构
2.3 AI 编码工具光谱：五大类别
2.4 能力边界：智能体无法做到的事
2.5 重新定位开发者角色：从代码执行者到协调者
关键要点
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第3章 编码智能体的运行机制
3.1 大语言模型作为推理引擎：概率生成与思维链
3.2 推理的真实边界：模式预测与符号逻辑
3.3 智能体循环：从规划到验证的控制循环
3.4 区分模型与执行框架
3.5 衡量能力：任务视野的指数级增长
关键要点
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第4章 AI 协作者的四大悖论
4.1 为什么我们需要一个失效诊断框架
4.2 急切悖论：当速度掩盖了理解缺失
4.3 上下文悖论：信息越多，有效利用反而越少
4.4 隧道视野悖论：局部完美，全局错位
4.5 学习悖论：永远无法转化为记忆的经验
4.6 四大悖论如何相互作用，以及一个诊断框架
关键要点
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第5章 Agent 安全与代码可信度
5.1 随机性是本质属性：自我报告并非验证
5.2 提示注入：攻击上下文窗口而非解析器
5.3 自信的谬误：当自动验证通过但实际需求未满足时
5.4 问责缺口：为何责任无法委托给智能体
5.5 供应链与工具生态系统风险
5.6 行业压力：当生成速度超越审查能力
5.7 可逆性与信任校准
核心要点
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第6章 意图工程——从模糊需求到可执行规范
6.1 任务规划：目标分解与路径生成
6.2 任务简报：将意图转化为可执行契约
6.3 自主性包络与决策门
6.4 承包商模型：四大支柱
6.5 AGENTS.md 和 CLAUDE.md：将项目约定转化为持久指令
6.6 规划模式：将“先规划后执行”打造为正式的工程流程
6.7 小结：意图工程如何应对两大悖论
关键要点
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第7章 上下文工程——在有限的注意力预算内管理信息
7.1 上下文工程与提示工程的分野
7.2 注意力预算：为什么上下文管理决定了智能体的有效性
7.3 上下文悖论的控制回路：预算、优先级与不变量
7.4 从会话状态到长期记忆：管理智能体的信息生命周期
7.5 知识检索：从检索增强生成到上下文感知检索
7.6 技能工程：将专家经验转化为可复用的工作流
7.7 跨会话连续性：连续性包与迁移保真度
7.8 智能体的提示技术：从链式思维到元提示
7.9 总结：上下文工程如何应对两个悖论
关键要点
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第8章 工具与代码执行——智能体如何触达现实世界
8.1 工具使用与函数调用模式
8.2 MCP（模型上下文协议）：从专有集成到通用适配器
8.3 MCP（模型上下文协议）的工程约束：封装糟糕的 API 并不能造就优秀的智能体
8.4 代码执行作为工具的特殊类型：为什么需要独立的信任模型
8.5 双轴控制：沙箱化与审批的正交设计
8.6 钩子作为确定性拦截层
8.7 最小权限与执行环境隔离
8.8 小结：工具使用的信任边界与执行控制
关键要点
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第9章 测试与验证——如何确认代码是正确的
9.1 确定性强制执行与概率性合规
9.2 为什么测试是智能体编码的核心反馈循环
9.3 证据驱动的监管：从声称的结果到可检查的证据
9.4 独立验证原则：验证者不能等同于被验证者
9.5 分层验证：为什么测试通过只是底线
9.6 轨迹评估：将实际路径与理想路径对比
9.7 LLM-as-Judge：方法、优势与失效模式
9.8 受控探索：借鉴混沌工程以暴露未知缺陷
9.9 基准测试方法论：SWE-bench 与 Terminal-Bench
9.10 总结：从通过测试到可靠交付
关键要点
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第10章 人类监督——设计人类监督机制
10.1 人类何时介入：在决策点，而非执行点
10.2 人机协同：人类如何介入智能体的工作循环
10.3 增量优先审查：降低信任决策的成本
10.4 超越审批：系统约束与风险分层
10.5 升级机制：升级是一种正常机制，而非失败
10.6 人类工作空间与智能体工作空间的分离
10.7 总结：从决策点到工作空间的监督闭环
关键要点
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第11章 对编码任务进行分类——哪些应委派给智能体
11.1 五个核心工作流
11.2 设计任务边界：清晰的验收标准和验证命令
11.3 任务规模与上下文预算的匹配
11.4 不应委托的事项：需要产品判断和架构权衡的领域
11.5 总结：先分类，再决定如何委派
核心要点
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第12章 代码生成——从规范到实现
12.1 规范驱动生成：接口优先，契约优先
12.2 功能脚手架：智能体的优势区域
12.3 业务逻辑生成的边界：为什么“看起来正确”是最危险的失败
12.4 结构化输出与 Pydantic 验证
12.5 示例演练：规范驱动生成 IoTFlow 协议适配器
12.6 总结：从规范到实现的控制链
核心要点
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第13章 故障修复与调试
13.1 失败测试：将故障报告转化为可执行的规范
13.2 当缺陷无法可靠复现时的替代方案
13.3 诊断信息的价值：缩小搜索空间
13.4 自动化调试循环及其失败方式
13.5 一个实操案例：定位并修复物联网流网关中的消息丢失 Bug
13.6 总结：从失败证据到受控修复
关键要点
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第14章 重构与代码库迁移
14.1 为什么迁移是智能体的高杠杆场景
14.2 先进行只读侦察：现代化报告与风险登记册
14.3 选择如何推进迁移：从逐文件到新旧系统并行运行
14.4 批次门控：未通过验证不得推进
14.5 大规模重写中的分层验证
14.6 一个实战案例：重构 IoTFlow 协议适配器的接口层
14.7 总结：从现状基线到分层验证
要点
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第15章 代码审查与质量治理
15.1 两阶段批评与反思审查模式
15.2 重建审查上下文：为什么审查者不应是作者本人
15.3 审查发现定级：阻止提交与跟踪
15.4 代码合并前的自动化安全检查
15.5 编写者与审查者模式：自动化审查的渐进演化
15.6 总结：从独立审查到自动门禁
关键要点
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第16章 多智能体编码基础
16.1 何时需要多个智能体，何时又不需要
16.2 协作结构：层级、顺序与并行
16.3 看似独立的任务：代码依赖与运行时资源冲突
16.4 子代理与并行会话：Git 工作树的实践
16.5 A2A：用于智能体间协作的开放协议
16.6 总结：从判断需求到将协作付诸实践
关键要点
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第17章 编排编码流水线
17.1 人类作为流程架构师，而非实时调度者
17.2 五种常见管道模式
17.3 智能体间的交接契约
17.4 N 版本探索
17.5 编排反模式
17.6 实战示例：编排 IoTFlow 三模块的协同开发
17.7 总结：从设计原则到实际编排
关键要点
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第18章 团队规模化与能力治理
第19章 为智能体构建代码库
第20章 编程语言与可验证性
第21章 交付与生产：CI/CD 中的代理
第22章 工具与框架生态系统：透过 Agent Harness 的透镜进行选择
第23章 角色转变与学习
第24章 前沿与展望
附录 A：术语表
附录 B：工程模板快速参考
附录 C：提示工程技术速查
附录 D：IoTFlow 示例项目导航

试读节选

人工智能正在重塑软件的生成方式，而这一转变带来的影响远超程序员的办公桌。曾经只能完成下一行代码补全的模型，如今已让位于智能体编程（Agentic Coding），在此模式下，模型能够理解需求、规划步骤序列、调用工具并验证自身结果。编程领域首次面临一个关于“谁来执行工作”的真实问题。在大型语言模型出现之前，答案显而易见：是由人来执行。如今，这一答案不再如此直接。软件工程作为一门学科，在软件生成方式上已经历了若干类似转折点：从汇编语言到高级语言，从瀑布模型到敏捷迭代，从本地部署到云原生架构。智能体编程极有可能成为下一个这样的转折点。它所改变的不仅仅是代码编写的速度，还有谁对代码负责、团队如何判断一段自动生成的逻辑是否值得信赖，以及团队内部的协作与人才发展应如何重组。这些问题超出了任何单一编程语言课程或工具培训的范围，而这正是本书旨在系统探讨的核心议题。