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第 10 章 自主背景编码代理 自主背景编码代理

本作品已使用人工智能进行翻译。欢迎您提供反馈和意见：[e-mail]

作为人工智能编码工具的下一个发展阶段，自主后台编码代理正在迅速崛起。 与我们熟悉的 "副驾驶 "助手（在你输入代码时向你推荐代码）不同，这些代理的操作更像是后台初级开发人员，你可以派遣他们异步处理整个任务。代码会在一个为代理运行的隔离环境中生成，测试可以运行，结果通常会以完整的拉取请求形式返回，供您审查。

在本节中，我将探讨什么是后台编码代理、它们如何工作、当前的工具（OpenAI Codex、Google Jules、Cursor、Devin 等），以及它们与传统IDE助手的比较。我还将研究它们的能力、局限性，以及它们对软件工程未来的实际影响。

从副驾驶到自主代理：什么是后台编码代理？

传统的人工智能编码助手（如 Cursor、GitHub Copilot 或 VSCode 扩展（如 Cline））是受监督的编码代理--交互式助手，可对开发人员的提示或内联上下文做出响应。它们本质上是类固醇自动完成工具，能在聊天或写作时生成建议，但每一步都由人类开发人员主导。

相比之下，自主后台编码代理的独立性要强得多。你可以给他们一个高级任务或目标，然后 "派他们去"，让他们自己解决问题，而不需要持续的监督。这些代理将读取并修改你的代码库，制定计划，执行代码（甚至运行测试或命令），并产生结果（通常是提交或拉取请求）--所有这一切都在异步工作流中进行。

想想副驾驶员和自动驾驶员的区别：副驾驶员（就像 GitHub 副驾驶员）总是在驾驶舱里，等待你的输入；而自动驾驶员（后台代理）可以暂时独立驾驶飞机。这种自主性意味着，当你专注于其他方面时，后台代理可以处理多步骤编码任务。 使用像 Codex 和Jules 这样的异步代理，，就像扩大了你的认知带宽：你可以向人工智能发送任务，然后在任务完成前忘掉它。与人工智能之间不再是单线程的来来回回，你突然拥有了一个多线程的工作流程：代理与你并行工作，就像一个在后台工作的称职的初级开发人员。

最重要的是，后台代理在隔离的开发环境（通常是 Cloud 虚拟机或容器）中运行，而不是直接在你的编辑器中运行。它们通常会将你的版本库克隆到沙箱中，安装依赖项，并提供构建和测试项目所需的工具。为了安全起见，这些沙箱是受限制的（有 "除非明确允许，否则不得访问互联网 "等规则），而且是短暂的。代理可以运行编译器、测试、衬砌器等，而不会对本地机器造成任何风险。任务完成后，代理会输出代码变更（差异）和工作总结。通常会以拉取请求（包含代码差异、提交信息，有时还有解释）的形式提交，然后你就可以对其进行审查和合并。

总而言之，后台编码代理是一个人工智能驱动的自主编码器，它能理解你的意图，在沙盒环境中通过读写代码和测试完成整个任务，然后将结果提交给你审核。它不仅能提出一两行建议，还能处理更大范围的任务：

• 在代码库中编写新功能 X。

• 重构模块 Y 以提高效率。

• 升级此项目的依赖关系。

这是我们将人工智能融入开发工作流程的一个重大转变，从辅助性建议转变为委托实际执行工作。

自主编码代理如何工作？

在引擎盖下，大多数后台代理都遵循类似的运行模式：计划、执行、验证和报告。让我们来了解一下这些步骤及其功能。

计划

当你向代理下达任务时（通常是通过提示或命令描述你想要什么），代理首先会解析请求并制定攻击计划。 有些代理会在执行任务前明确向你展示该计划。例如，谷歌的朱尔斯（Jules） ...