在高强度使用 Vibe Coding 做复杂项目一段时间后,我发现:目前 AI 很难主动从整体架构的角度去解决问题,更像是遇到问题解决问题,有时候陷入问题本身。 对于非编程背景的人来说,我感觉这会是一个无法逾越的鸿沟,做一点 demo 来说没啥问题,或者说简单的 APP,不涉及到后期维护的。但是,真的到商业级、生产级的项目,很多问题不从本质去解决,不从整体架构角度去解决问题,会导致方向性错误,从而导致永远修不完的 Bug。这个非常考验使用 AI Coding 人的自身的指挥水平和判断能力。 可能有点抽象,我想想怎么举个例子: 比如做项目就像是指挥 AI 开车奔向终点。AI 一开始碰到2条路,一条小路和一条大路。 当时来看,AI 选第一条和第二条都差不多,甚至第一条路更近、路窄但是快;你当时一看 AI 给的回复,有道理啊,就同意 AI 走了第一条小路。 随着项目不断的变化,这条小路遇到了各种坑、堵车、无法通行等等,AI 自然会给你各种各样的解决方案,每次都能解决问题,但是又会碰到新的问题。到最后,你发现,问题好像始终解决不完了,越解决越乱。能突然意识到这条路走不通,那都已经很不错了,没有技术背景的人,我觉得可能都没意识到现在的实现本质上就是错误的。 实际上,可能你需要告诉 AI,现在我们这条小路走的应该是错的,虽然它快,但是方法不对,我们需要走大路。我发现哪怕是 Opus,也难以有这种跳出的思维,或者说宏观架构角度看问题的思维。至少目前是没有的。 完全需要我通过它错误的问题去思考是不是本质错误,去指挥,告诉他,你走错了,你应该考虑一下是不是当前路方向本质上不对。 总而言之,如果说的直接点,根据我目前对复杂项目的使用判断:当下的 AI Coding 知识本身已经超越绝大多数专业程序员,但是经验和判断上,还没到专业级别。我不知道再过个半年、一年会不会连这点都可以抹平。
这两天在广西旅游的途中,学习完了吴恩达的《Agentic AI》视频课程,分享一下心得体会。 对于想搞 AI Agent、想知道如何实际做好一个 AI Agent 项目的人来说,这是非常推荐的一个课程。 因为我自己也在尝试做 Agent 项目,在学习之前我就有各种疑问,主要是2个部分的问题: 1. 对基本概念、基本方法的疑惑,比如 Vercel AI SDK 里关于 Agent 的各种术语、工具为什么要有,该用在哪儿? 2. 迅速做一个基本的 Agent 不难,但是如何有方法论去迭代和调优 Agent,如何去测试 Agent 等等工程问题,怎么解决。 这些问题,在这门课程里面,都有比较体系性质的解答。这不是一门教你如何 Coding Agent 的代码课程,是从基本概念出发,逐步把什么是 Agent,Agent 的技术发展,Agent 做出来之后,怎么端到端测试,怎么调试和评估每个环节,从而调优 Agent。为什么要有工具调用、为什么要有 MCP、为什么要多步骤调用、什么是多模态 Agent,什么是多 Agent 等等,讲的非常清楚。可以说通过学术理论的方式,全面教会了你如何做一个好 Agent 的内功心法和招式套路。 基本上看完课程之后,我知道应该从哪些方向上去把我的 Agent 项目做好,应该要去做哪些测试、评估的工作。 另外,这门课浅显易懂,只要了解业界 LLM 的基础知识,都可以很好的理解,没有太多的门槛要求,适合 Agent 小白好好的补补课。