AI Engineering Skills Map 系列之「使用 Coding Agent」 吴恩达老师的 AI 工程技能图谱第三篇详细展开： 1. 构建与部署 AI 应用 2. 软件工程基础...
meng shao(@shao__meng) · 人工智能
AI Engineering Skills Map 系列之「使用 Coding Agent」 吴恩达老师的 AI 工程技能图谱第三篇详细展开： 1. 构建与部署 AI 应用 2. 软件工程基础 3. 使用 Coding Agent（本文主题） 4. 塑造构建方向 吴恩达老师认为：使用 Coding Agent 正在成为 AI 工程师的关键能力，而且它的演进速度比其他顶层技能都快，因为 Agent 本身在 harness 和模型两个层面同时快速迭代。因此，这项技能没有终态，只能靠持续的实验、构建和学习来维持。 # 用 Coding Agent 构建软件的通用工作流 通过访谈数十位顶尖 AI 工程师并复盘自己团队的实践，他归纳出一个一致的高层工作流，分三步： 1. 规划（Planning） 包含两部分：一是头脑风暴，可能涉及研究、实验、理解已有代码库；二是写 spec（规格说明），涵盖需求、技术设计、架构，随后生成执行计划。规划完成后还应审视计划本身：质疑关键假设，检查安全性、过度设计等问题。 2. 执行（Execution） 构建、测试、验证，关键在于把握智能体自主性与人工监督之间的平衡。一是让智能体以"校准过的自主程度"去构建；二是通过自动化和/或人工检查来验证输出。 3. 部署与监控（Deployment and monitoring） 部署可能经由 CI/CD 流水线或额外的人工关卡把关；随后用智能体观察日志、发现问题、提出并执行改进。 这个工作流有两个特别注意： 1. 它与前智能体时代的软件开发流程本质相似。真正变化的是注意力的重心：从写代码转移到决定做什么、设计架构、写 spec、验证输出。 2. 各步骤的时长弹性极大，可以省略。greenfield（从零开始）原型的 spec 可能只是一条快速写下的提示词；而有大量用户的 brownfield（存量）项目的 spec 则需要投入大量精力去撰写和验证。整个流程高度迭代，熟练的开发者知道何时该从后面的步骤退回前面：验证失败就引导智能体重建修复；监控发现问题就让智能体更新系统并重新部署。 # 五项关键技能 1. 指挥工作流（Directing the workflow） 知道如何走完上述每一步，并决定每一步投入多少人力、多少智能体算力，以及何时回退迭代。这背后是对速度、成本、技术风险、人力投入四者权衡的深刻理解，具体体现在：前期研究和规划做到什么程度、哪些关键工作保留人类所有权、如何选择架构、规划产物（如 spec）写多细、如何把工作拆解成可验证的步骤。 2. 赋予智能体自主性（Enabling agent autonomy） 这一节内容最密集，可拆成四个决策点： · 自主程度：盯着它交互式往返，还是委托一大块工作？何时设定明确目标让它循环直到成功？ · 上下文管理：构建过程会经历不同阶段，要判断何时把关键经验、用户反馈、假设（包括中途变化的假设）记录下来供智能体下游使用。 · 并行化：何时把任务拆解后让多个智能体并行，由人或更高层的智能体来编排；以及如何在多个并发会话之间分配人的注意力。 · 安全运行：设置权限、对高风险动作设关卡，在保持开发速度的同时限制泄露、数据丢失等损害。 3. 审查工作成果（Reviewing the work） 出发点是一个基本事实：智能体的输出是不确定的。我们事先不知道它会想出什么好主意，也不知道它会埋下什么 bug。因此审查和验证是拿到想要结果、并在偏离时纠正的关键环节。 具体手段包括： · 设计与任务匹配的测试和验证，按需结合行为验证和功能验证。 · 测试用户流程，可让智能体提供截图作为成功或失败的证据。 · 对定性/行为性评估，可使用评估集（eval sets），可能配合 LLM-as-a-judge。 · 决定测试的自动化程度。某些工作流会把测试完全自动化，让智能体能自行检查、自知何时完成。但必须评估这些测试是否真正对应你的目标，不对应就要演进它们。 · 使用智能体代码审查，运行 AI 驱动的安全和架构审计。 · AI 审查不够时，审慎地插入人工审查——主要审查代码行为，较少审查代码本身——同时探索进一步自动化的可能。 · 验证部署，并用智能体把监控和事故管理运营起来。 这里有一个值得注意的判断：人工审查的对象主要是"代码行为"而非"代码"，这反映了注意力重心的转移。 4. 定制智能体及其环境（Customizing the agent and its environment） 目标是让智能体高效获取所需上下文、访问工具、正确高效地构建。具体包括： · 集成 skills、插件、MCP 服务器，并在不再必要时（如新模型让旧 skill 过时）剪除它们。 · 用 hooks 自动化开发流程中可重复的部分，如触发自动代码审查或 CI/CD。