使用代理式開發建置軟體？
代理式開發是一種運用 AI 代理程式和代理式編碼建置軟體的新興方法。代理式系統不僅透過建議或程式碼片段協助開發人員，還會代表開發人員採取行動，超越傳統 AI 助理。這包括撰寫程式碼、執行測試、偵錯問題，甚至跨工作流程協作。
隨著組織希望從 AI 中獲取更多價值，代理式開發代表著從被動工具轉向主動協作者的轉變。這項演進對於希望縮小 AI 試驗與實際生產應用及企業影響之間差距的 IT 領導者、架構師和工程團隊而言，尤其重要。
代理式是什麼意思？
代理式是指具備為達成目標而獨立行動的能力。在 AI 領域中，它是指使用 AI 代理程式進行規劃、制定決策，並在有限人力介入下跨多個步驟採取行動的系統。代理式系統中的 AI 代理程式可以：
- 感知其所處的環境。
- 根據目標制定決策。
- 採取行動以達成這些目標。
- 從過去的成果中學習。
- 因應情境和人員輸入。
在軟體開發中，代理式系統可協助開發人員完成日常工作。它能理解目標、將目標細分為工作，使用工具執行這些工作，並隨著時間推移持續優化成果，同時維持在定義的護欄範圍內。
代理式 AI 開發與傳統 AI 輔助的比較
代理式系統無需持續由人類提示，即可在更高程度上獨立運作，因此在任務跨越多種工具和多個階段的複雜環境中特別實用。
代理式開發如何運作？
代理式開發依賴於規劃、執行和優化的結構化循環。雖然實施方式可能有所不同，但大多數系統都遵循類似的模式。
目標定義
流程會先由人員提供高階目標，例如：
- 「建立用於 Customer Onboarding 的 API 端點。」
- 「重構此模組以提升效能。」
- 「為結帳流程撰寫整合測試。」
代理程式會解讀目標並決定成功標準。
任務規劃
代理程式將目標拆解為較小、可執行的步驟。例如：
- 分析現有的程式碼庫
- 識別相依關係
- 撰寫所需功能
- 產生測試案例
此規劃階段將代理式系統與簡易助理區分開來。它們形成結構化的工作流程，而非僅回應個別提示。
工具導向的執行
代理程式透過 Agent2Agent Protocol 使用其他代理程式，並透過由 Model Context Protocol 伺服器公開的外部系統，與能協助其規劃及執行開發生命週期各項工作的工具互動。這項整合式功能讓代理式編碼能夠從建議轉向實際行動。
代理程式使用：
- 以 API 為基礎的服務，用於整合外部系統和資料來源。
- 用於執行和協調企業流程的工作流程和自動化工具。
- 用於擷取結構化和非結構化資訊的知識來源和儲存庫。
- 用於通知、訊息傳遞和團隊協調的溝通與協作工具。
- 用於存取及更新企業資料和記錄的企業系統與應用程式。
- 用於讀取、產生及管理內容的檔案儲存與文件系統。
- 用於處理專門企業邏輯、驗證及營運任務的自訂功能和服務。
接著，代理程式可以逐步執行工作：
- 編寫或修改程式碼
- 執行測試
- 修正錯誤
- 更新文件
執行過程具備適應性，代理程式會根據結果和成果調整其方法。
反覆進行的意見回饋循環
代理程式持續評估結果：
- 程式碼是否成功編譯？
- 測試是否通過？
- 是否已達成效能目標？
若否，代理程式會修正其方法並再次嘗試，藉此建立自我改善迴圈，利用記憶從先前的結果中學習，並提升未來效能。
人工審查
儘管自主性日益提高，人類仍是代理式編碼的重要一環。以下情況需要人工審查：
- 核准變更
- 提供更正
- 設定護欄
代理式開發與周全的人類監督相輔相成時，才能發揮最大成效。
代理式開發的核心元件
多項基礎要素使代理式系統能夠有效運作。
代理程式
代理程式是主要執行者。不同的代理程式可能專精於特定角色，例如程式設計、測試或文件編寫。它們結合推理能力與執行邏輯，使其能夠：
- 解讀目標
- 規劃工作
- 協調行動
模型
代理程式的核心是大型語言模型 (LLM)，通常透過整合式 AI 平台提供，以支援開發、部署和擴展。這些模型提供的功能包括但不限於：
- 自然語言理解
- 程式碼生成
- 推理功能
實務上，代理式系統可能會視工作而定，混合使用通用型和專門用於程式設計的 LLM。這些模型可包括針對程式碼完成、重構、測試產生和儲存庫層級理解而最佳化的模型，以及針對特定程式語言或架構微調的網域模型。
工具
工具可擴展代理程式的功能。範例包括：
- 網路搜尋：從網際網路尋找資訊。
- 瀏覽器自動化：自動與網站互動。
- API 連接器：透過 API 呼叫外部服務和系統。
- 檔案操作：在本機或雲端儲存系統中讀取、寫入、修改或刪除檔案。
- 終端機執行：執行命令列指示。
- 程式碼執行：執行生成或現有的程式碼。
- 持續整合/持續部署 (CI/CD) 管線：建置、測試及部署程式碼。
- 低程式碼/無程式碼平台
記憶體
記憶可讓代理程式：
- 跨工作保留情境
- 從先前的互動中學習
- 維持對程式碼基底的認知
在代理式系統中，記憶通常分為：
- 短期記憶可保存目前工作或對話的即時情境（例如最近的提示或中間結果）。
- 長期記憶可隨時間儲存持久的知識（例如專案歷程、程式碼庫知識或使用者偏好設定），以便跨工作階段重複使用並保持延續性。
護欄
護欄會強制執行存取控制、程式碼品質、安全性和可稽核性等限制。
代理式開發與 AI 程式設計助理的比較
軟體開發中的 AI 支援已分階段演進，從簡單的生產力輔助工具，發展至自主性日益提升的系統。瞭解這些差異，有助於團隊對代理式開發所能實現的功能設定正確的預期。
自動完成工具
基本 AI 工具提供程式碼自動完成和語法提示。自動完成和語法工具可透過預測下一行程式碼或標示錯誤，提供輕量級協助。這些工具可提升個別工作的效率，但仍僅限於被動式的單一步驟支援。
Copilot
Copilot 風格的工具可提供更豐富、具情境感知能力的協助，但仍仰賴人員指示。它們可以產生函式、建議重構並解釋程式碼，但仍仰賴開發人員定義每個步驟、執行變更及管理工作流程。
AI 編碼代理程式
代理式開發系統中的 AI 程式設計代理程式不僅能協助處理孤立的工作，還能規劃多步驟工作流程、與工具互動、執行測試、修正問題，並在較少持續人工介入的情況下反覆改進，以達成既定目標。
從建議到行動的轉變
關鍵差異在於能夠從建議走向執行，從協助開發人員轉變為實際完成目標。助理可協助開發人員更快速地工作，而代理式開發則讓系統能夠承擔完成目標的責任，在人員的指導與控制下，將意圖轉化為可實現的成果。
代理式開發的效益
這些效益反映出更廣泛的轉變，朝向人類與 AI 協作。明確的審查檢查點、核准工作流程和介入能力，可確保代理式系統強化人類判斷，而非取代人類判斷。
- 速度：代理程式可加速修正錯誤、開發週期及上市腳步。它們可端到端處理多步驟任務，減少交接與等待時間。團隊可更快地從構想到實作，縮短新功能與改良項目的上市時間。
- 生產力：開發人員可以專注於設計和創新。透過卸除日常性與操作性工作，代理式系統可讓開發人員專注於架構、問題解決和創新等更高價值的活動。這有助於更充分運用人力工程人才。
- 減少手動作業：測試和重構等例行性工作會自動化。重複性工作（例如撰寫樣板程式碼、產生測試、重構及編寫文件）可自動化或部分自動化，藉此降低認知負荷並減少開發人員的職業倦怠。
- 迭代：意見回饋循環推動快速改善。內建的意見回饋循環可實現快速測試、驗證和改善。代理程式可快速找出問題、提出修復方案並重試，以支援更快速的學習和更漸進式的改善。
- 擴展：代理式工作流程可在各團隊間實現標準化並擴展。代理式工作流程讓各團隊更容易將開發實務標準化。隨著使用範圍擴大，組織可以套用一致的模式、控制措施和品質標準，而不會拖慢交付速度。
- 品質：代理程式可以套用一致的模式、重構程式碼並自動產生測試，協助團隊長期維護更精簡、更可靠的程式碼庫。
- 安全性：代理式工作流程可將安全檢查直接納入開發和 CI/CD 管線，協助在程式碼進入生產環境之前發現漏洞。
這些效益共同反映出更廣泛的轉變：人類與 AI 協作開發，讓代理程式擴大開發人員的影響力，同時人類仍保有策略方向和監督權。
代理式開發範例
代理式開發可套用於應用程式開發生命週期的各個階段，從早期功能設計到持續維護。這些範例說明 AI 程式碼代理程式如何超越個別協助，承擔協調一致、以成果為導向的工作，與開發人員並肩合作，減少人工工作量、加快交付並提升一致性。
- 功能開發：代理程式會產生並整合程式碼。
- 程式碼重構：代理程式會最佳化並現代化程式碼庫。
- 測試：代理程式會建立並執行測試套件。
- 偵錯：代理程式可識別並修正問題。
- 文件：代理程式會自動產生文件。
代理式開發的風險與治理
AI 代理程式應設計為可跨團隊和應用案例擴展。這包括支援安全性和合規需求、大規模運作的可靠性、與企業系統的整合，以及隨著組織需求成長而演進的能力。人員監督對於建立治理控制措施以協助降低風險至關重要。
- 權限：代理程式通常需要存取程式碼庫、系統和資料。若缺乏明確定義的權限和最小權限存取控制，這種自主性可能會增加意外變更、資料外洩或違反原則的風險。
- 安全性：若未經仔細檢視，產生的程式碼可能會引入漏洞。靜態分析、相依性掃描和安全預設值等安全性實務，在代理式工作流程中仍不可或缺。
- 品質與控制：代理程式輸出的品質和一致性可能有所差異，可能需要進行驗證。驗證步驟（例如測試、程式碼檢查和人工審查）有助於確保產生的程式碼符合架構標準和效能期望。
- 可稽核性：組織需要清楚追溯代理程式執行了哪些作業、執行時間及原因。詳細記錄和決策追蹤對於合規、疑難排解及持續改善至關重要。
- 可靠性：代理程式可能會誤解目標、依據不完整的情境資訊運作，或在極端情況下失敗。諸如有限執行、重試和升級路徑等安全防護措施，有助於降低這些風險。
- 監督：人類仍須對結果負責。明確的審查檢查點、核准工作流程和介入能力，可確保代理式系統強化人類判斷，而非取代人類判斷。
如何評估代理式開發工具
選擇合適的代理式開發工具，對於在維持控制的同時實現價值至關重要。除了原始功能外，團隊還應評估工具與其既有環境、治理模型及長期可擴展性需求的契合程度。
程式碼基底認知
有效的工具應能了解您程式碼基底的結構、相依關係和慣例。這包括維持檔案與儲存庫之間的情境連貫性、辨識既有模式，以及遵循既定標準，而非造成分散化。
工具存取權
代理程式必須與更廣泛的開發生態系統無縫整合。這包括 IDE、版本控制系統、CI/CD 管線、測試架構、API 及執行時期環境。安全且範圍明確的存取權限至關重要，可在不過度曝露的情況下實現有意義的執行。
可觀察性
執行能見度至關重要。團隊需要清楚瞭解代理程式在做什麼以及原因。強大的可觀測性包括執行記錄、決策追蹤、中繼輸出以及效能指標，有助於偵錯、建立信任並持續改善。
控制
企業級工具提供強大的治理功能，例如以角色為基礎的存取控制、核准工作流程、政策執行和稽核記錄。這些控制措施有助於確保提高自主性不會影響安全性、合規或品質標準。
企業就緒度
解決方案必須能夠在各組織之間安全地擴展。這包括支援安全性和合規需求、大規模運作的可靠性、與企業系統的整合，以及隨著組織需求成長而演進的能力。
如何開始使用代理式開發
採用代理式開發是一種結構化的演進，可促進人類與 AI 協作，而非由 AI 取代人類。對於探索如何開發 AI 代理程式的團隊而言，成功來自於最佳實務。審慎起步，將實驗與明確控制措施相結合，並在擴大規模的過程中持續學習。
- 從試行使用案例開始：從小型、限定範圍的情境開始，例如測試產生、文件記錄或限定範圍的功能開發。使用此方法來定義其目的、確認其價值、驗證模型，並在不引入不必要風險的情況下建立信心。
- 建立護欄：定義安全性、存取權限、品質標準及可接受使用方式的明確政策。護欄可協助代理程式自主採取行動，同時持續符合組織及法規要求。
- 實作人工審查檢查點：在關鍵階段保留人工審查，包括程式碼變更、部署和重大決策。這些檢查點有助於維持信任度、當責性和品質。
- 定義成功指標：追蹤開發速度、錯誤率、採用率和開發人員滿意度等指標。採用新的技術平台時，明確的衡量標準可讓您更輕鬆地展現成效並指引未來投資方向。
- 逐步擴展：在各團隊和使用案例中逐步擴展代理式工作流程。逐步擴展可讓組織標準化模式、完善治理，並隨時間納入經驗教訓。
常見問題
