现在网上都在说 Agent 自动开发,我还是在对话模式,是不是落后了?

2 天前
 shibow

最近这段时间看了很多关于 AI 开发的文章、博客、视频, 尤其是各种 Agent 工作流 的分享。

比如:

AI 自己拆任务 AI 自己写代码 AI 自动做 code review AI 自动提交 PR AI 管理整个项目流程

甚至有些文章给人的感觉是:

人只需要把需求说清楚,剩下的事情 AI 自己就能完成。

说实话,看多了之后,我开始有点焦虑了。

先说一下我的背景:

我是一个前端开发工程师, 使用 AI 辅助开发大概有 一年半左右 了。

平时主要工具是:

Claude GPT Cursor Windsurf

基本每天都在用,也算是比较重度用户。

但我目前真实的工作方式,其实还是:

人主导开发 + AI 辅助 主要是对话模式

比如:

写代码的时候遇到问题就问 AI 让 AI 帮我优化一段逻辑 让 AI 帮我 review 一段代码 或者生成一些基础结构

整体感觉:

AI 很强,但更像一个:

非常聪明的助手,而不是一个真正能接管项目的“开发者”。

我现在的困惑主要有几个:

1 )现在真的有人在用 Agent 自己写代码吗?

不是 demo , 而是:

在真实项目里长期使用

比如:

前端项目 后端服务 中大型系统

而不是一个简单的脚手架项目。

2 )现在的开发流程,真的变成这样了吗?

比如:

人只负责写需求 Agent 自动拆任务 Agent 自动写代码 Agent 自动测试 Agent 自动提交 人只负责最后确认

如果真有人这样用,我非常想了解:

这个工作流到底是怎么搭建的?

3 )前端和后端的差别是不是很大?

我有一种感觉是:

很多文章里的 Agent 工作流, 可能更偏:

后端 AI 工程 Python / Node 服务 工具链开发

而前端这边:

UI 交互 状态管理 兼容性 复杂业务逻辑

可能还比较难做到完全自动化。

但这只是我的猜测,不确定是不是事实。

4 )大家现在真实的 AI 工作流到底是什么样的?

比如:

你们现在更接近哪种模式:

A ) 人写代码 + AI 辅助

B ) 人设计结构 + AI 写大部分代码

C ) Agent 负责模块开发,人负责 review

D ) Agent 基本可以接管项目

我不是质疑 AI 的能力。

只是看了太多“AI 自动开发”的文章之后, 开始有点不确定:

现在行业真实的状态,到底是什么样的?

是:

大家已经进入 Agent 自动开发阶段了, 还是说大多数人其实还是:

对话模式 + 人主导开发

只是没有人专门写这种“普通但真实”的文章。

如果有在实际项目里长期使用 Agent 的同学, 非常希望能分享一下:

你们用的工具 工作流大概是什么样 哪些事情真的能自动化 哪些事情还是必须人工做

小弟真心求教。

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所在节点    程序员
188 条回复
zsj1029
2 天前
真的落后,人的注意力有上限,面对太多内容,不如 agent ,自动整理处理,方便严谨的。
vscode ,配个 agent ,从项目代码分析,到代码生成,全自动,你想想效率会高多少
chenliangngng
2 天前
自动化不行,我自己用 claude 对话模式,很多问题还是要自己改,ai 找问题很快,但是需求生成成品依然需要反复干预
shibow
2 天前
@zsj1029 感谢回复,我比较想请教你两个特别实际的问题。

一个是 UI 这块,比如比较精细的设计稿:

* 间距、字号、对齐要求比较严格
* 多状态组件
* 页面很多、布局复杂

现在 agent 生成的代码,能直接用吗?
还是说能做到 60%~70%,后面还得自己慢慢调?

---

还有一个是接口这块。

因为我们这边后端接口经常会改,比如字段名、结构、类型这些都会变。

这种情况下,你现在是:

agent 能自动感知并调整前端代码,
还是还是需要人工去改?

我主要想了解你现在这套 workflow 在长期维护项目里,真实自动化程度大概到哪一步。
lel020
2 天前
是的,不要怀疑,
新代码的 AI 参与率要无限逼近 100%是最优解,
人的任何需求,包括架构/注释/测试/风格所有一切都可以让 AI 处理,
包括自己也讲不明白的需求也可以交给 AI 分析清楚先,
哪怕自己和 AI 都不懂的也可以让 AI 上网调研清楚形成文档再参考着做,
甚至是确实困难有疑点需要攻克的也可以 AI 配合攻克后形成文档再让 AI 实现,
人只要负责确保 AI 提交的最终代码符合预期,没有跑偏,具备可读性、可维护性和可变更性,
laimailai
2 天前
agent 可以自动改,但是相关上下文信息(比如数据库改动 )需要提供给 AI
OXOYO
2 天前
同前端,已经不写代码不看代码了,Agent 一把梭,基本上只需要把产品文档扔给 Agent ,然后中途回答几个问题,失业就明天
xiaomushen
2 天前
挺古法的
Yumwey
2 天前
还在把 ai 当 chatbot 基本就是浪费钱...
shibow
2 天前
@OXOYO 请教两个实际问题 一个是 UI 这块,比如比较精细的设计稿还原度目前我用 opus4.6/4.7 GPT5.5 做不到 还有各种各样的切图、一个是接口这块。因为我们这边后端接口经常会改,比如字段名、结构、类型这些都会变。功能有时候调整多了 AI 还可能把我之前好的代码改掉
wednesdayco
2 天前
@shibow ui 还原直接把 figma 丢给 ai ,还原度根据 UI 设计水平一般能还原个 90%以上,细节可能需要干预---代价 token 贼高消耗。
多状态组件这玩意看 AI 水平我目前 opus4.7 几乎可以放手用;
页面多布局复杂在 AI 看来都不是事儿。
接口也可以通过 MCP 直接接入。

但说到失业不至于,不会干前端/后端的人你让他用 AI 他也用不好--最多能弄出来个看起来能用实际底层一堆问题的东西出来(维护起来简直地狱),提效工具罢了。
shibow
2 天前
@Yumwey 请教下 我现在有两个实际问题 一个是 UI 这块,比如比较精细的设计稿还原度目前我用 opus4.6/4.7 GPT5.5 做不到 还有各种各样的切图、一个是接口这块。因为我们这边后端接口经常会改,比如字段名、结构、类型这些都会变。功能有时候调整多了 AI 还可能把我之前好的代码改掉
Yumwey
2 天前
@shibow 现在基本都是从 0 到 1 了,你说的几个问题无非就是配置 rule 和写几个 skill 来同步更新的事
zsj1029
2 天前
@shibow 那就是
1 、规范驱动开发 ,kiro ,先用向导把你的详细需求,生成 md 格式的规范文件。
2 、多模态模型还有图片理解,你可以把设计稿传入,根据约束条件开发。
3 、最后免不了有问题的,但是你可以提前定于测试条件,让他调用工具比如 svelte 的 check 检查,agent 会根据报错自动修复。
4 、最后就是你根据成果人工验收,不满意的地方跟他提,多轮对话让他修改,跟人差不多,只是 agent 效率更高。
5 、想高效产出,节省 token ,前期产品规划很重要,就像设计文档先行一样。只是现在模型都很聪明,可以从简短的需求中大概率能理解你要的是什么,于是很多人很懒,就直接对话使用了,浪费一些会话轮次和 token 。
6 、以前一个一周的 vite 前端项目,现在 1 天就能完成 8 成,2 天就可以交工
shibow
2 天前
@Yumwey 也就是现在的 skills 能自己去蓝湖拿切图吗 比如有些切图能用有些不能用 比如我在 opus4.5 的时候用连切图有时候自己也琢磨不明白
dswyzx
2 天前
那么多讲 ai 幻觉的也不是空穴来风
Yumwey
2 天前
@shibow 100 还原目前确实不行,80-90 没问题了,搭配 agent-browser 多自动回归 e2e, 增加 state loop 和 log 的自动化机制。 接口就更简单了.. 接口改提供更新文档就行了, 搞个 skill 自动同步,或者用 hooks 去更新,每次只要搞几个 command 跑就行了,年初我们前端基本就完全不需要人看了... 直接发消息,完成从需求到上线的纯自动化
zyPro
2 天前
做 h5 活动开发,页面很复杂,设计稿层级很麻烦。我现在也是对话模式,figma mcp 设计稿还原一比一很差...有些逻辑感觉对话更靠谱,效率很低下,也要升级 Agent 了.
OXOYO
2 天前
@shibow 不好意思我们没有 UI ,前端已经变成中转站了
Razio
2 天前
你自己的东西当然随便啊,随便探索,追新技术。公司的你搞砸了就得走人了,对自己负责吧,项目架构决定了你的方案
Yumwey
2 天前
@zsj1029 最费时的部分就是需求澄清,所以文档很重要.. 其他基本就是打打字了

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