拥抱Agentic Coding:软件开发的未来

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/07/05/agentic-coding-is-the-future

大家好,我是Tony Bai。

软件开发的范式正在经历一场深刻的变革。从 GitHub Copilot 的惊艳亮相,到各种IDE中集成的代码生成功能,我们已经习惯了 AI 在编码过程中的“自动补全”。但这仅仅是序幕。如今,一种更强大、更具颠覆性的模式正在兴起,它就是——Agentic Coding (智能体驱动编码)

最近,Flask 和 Jinja2 等知名开源项目的作者 Armin Ronacher 分享了他近几个月沉浸式体验 Agentic Coding 的感受。他认为,这开启了人机协作编程的新篇章,带来了前所未有的生产力飞跃。

Agentic Coding 不再是简单的代码提示,而是开发者与 AI Agent 之间的实时协作 (real time collaboration)。它预示着软件开发的未来,一个我们都应该主动了解和拥抱的未来。

超越“自动补全”:Agentic Coding 是什么?

要理解 Agentic Coding 的变革性,首先要明白它与我们熟悉的“自动补全”工具的本质区别。如果说 Copilot 是你的“智能导航仪”,那么编码 Agent 就是你的“编程搭档”。它能够:

  • 理解和分解复杂任务: 将一个宏大的目标(如“为这个项目添加用户认证功能”)分解为一系列可执行的子任务。
  • 自主使用工具链: 像人类开发者一样,运行编译器 (go build)、测试框架 (go test)、linter、formatter 等。
  • 与开发环境深度交互: 直接创建、修改、删除文件;与 Git 进行交互;浏览文件系统。
  • 基于反馈进行迭代: 当编译失败或测试不通过时,Agent 会阅读错误信息,理解问题所在,并尝试进行修复,形成一个“试错-反馈-修正”的闭环。
  • 长时间、持续地工作: 甚至可以运行数小时来完成大型任务。

Agentic Coding 的核心,是将 LLM 的推理能力与实际的开发工具链和环境深度结合,使其从一个“代码片段生成器”进化为一个能够自主执行复杂编程任务的“智能体”。

浪潮已至:Agentic Coding 为何在当下爆发?

Armin 认为,这场浪潮的兴起主要源于三个因素的共同作用:

  1. 模型能力的突破: OpenAI o3 、Claude 4 Opus、Gemini 2.5 pro等最新一代模型,在“工具使用 (tool usage)”能力上取得了质的飞跃。
  2. 官方 Agent 的引领: Anthropic 的 claude-code 等官方 Agent 实现,为社区提供了最佳实践的范本。
  3. 更优的成本效益: 通过订阅服务使用 Agentic Coding,使得长时间、高强度的 Agent 运行在经济上变得可行。

如何高效拥抱 Agentic Coding:来自一线的实践指南

要驾驭好这位强大的“编程搭档”,并非易事。Armin 分享了大量宝贵的实践经验,总结起来,核心在于:构建一个“Agent 友好”的环境,并学会如何有效管理上下文。

语言和代码库的选择:“简单”是 Agent 的朋友

  • 简单的语言更受欢迎

Armin 发现,像 Go、PHP、基础 Python 这样的语言,对 Agent 更友好。它们的语法结构清晰,概念相对较少,使得 AI 更容易理解和生成代码。Go 语言的简洁性、强大的标准库和较少的生态系统变动,使其成为 Agentic Coding 的理想选择之一。

  • 生态系统稳定性很重要

生态系统变动越少的语言或框架,效果越好。

  • 代码库内部模式要统一

如果一个代码库中存在多种相互冲突的设计模式,Agent 会感到困惑。

  • 命名要清晰

长且独特的函数名能帮助 Agent 更好地理解和定位代码,避免不必要的代码重复。

优化你的开发环境:为 Agent “铺路”

  • 构建“Agent友好”的工具

你的工具在被误用时,应该明确报错并提供有用的错误信息,而不是静默失败。Armin 举例说,Rust 的测试框架在未选中任何测试时会报告“成功运行0个测试”,这就是一个反例。

  • 统一的、纯文本的日志系统

Agent 需要的是简单、清晰的文本日志来理解系统状态。将浏览器控制台日志、SQL 日志等统一输出到 Agent 可以访问的日志文件中,能极大地帮助它进行端到端的调试。

  • 为 Agent 提供“草稿空间”

在项目中明确告知 Agent 在哪里可以安全地创建和运行一次性的测试或探索性代码。

上下文管理是关键:避免“信息过载”与“迷失方向”

  • 审慎使用 MCP,拥抱命令行工具

作者发现,当前模型对命令行工具的理解和使用能力,远胜于对 MCP 的。Agent 可以轻松地将多个 CLI 工具组合进 Shell 脚本来完成复杂任务。

  • 主动提供摘要,避免 Agent “闲逛”

为 Agent 提供关键 API 或代码模块的摘要,或者构建一个工具来生成摘要,能极大地节省上下文并提高效率。

  • 避免在“混乱”的环境中启动 Agent

如果你的开发环境本身是坏的,Agent 会花费大量上下文去修复环境,而不是解决你真正想解决的问题。

  • 使用子任务分解复杂问题

将大任务分解为清晰的子任务,是管理复杂性和上下文的有效手段。

拥抱前需理解的关键点:从挑战看发展方向

面对 Agentic Coding 的强大能力,一些开发者可能会有疑虑。我们不必将其视为障碍,而应看作是推动技术向更成熟阶段发展的方向。

  • 关于代码质量: Agentic Coding 对开发者的审查能力和架构判断力提出了更高的要求。我们的角色将更多地从“代码生产者”转变为“代码质量的最终负责人和架构师”。我们始终对合并到 main 分支的代码负责。
  • 关于“幻觉”问题: 通过工具链(编译、测试、lint)形成的闭环反馈,Agentic Coding 正在有效地缓解“幻觉”问题。这也指明了未来 Agent 开发平台需要重点投入的方向——构建更健壮的验证和反馈机制。
  • 关于不擅长特定语言: Agentic Coding 的发展将推动语言和生态系统向更“Agent 友好”的方向演进。正如 Armin 所说,Go 语言因其恰到好处的类型安全、广泛的标准库和推崇惯用法的文化,在这方面已展现出天然优势。
  • 关于安全风险(YOLO 模式): 当前重度用户为了最大化 Agent 能力而给予其完全系统权限的“YOLO 模式”,是一种早期探索阶段的高风险行为。未来,成熟的 Agentic Coding 平台必然会提供更安全、更可靠的权限管理和沙箱环境,这是该领域走向普及的必经之路。

注:YOLO 是 “You Only Live Once” (你只活一次) 的缩写。这个词最初流行于社交网络,表达的是一种活在当下、大胆尝试、不畏惧风险的人生态度。在技术领域,特别是 Armin Ronacher 在谈论 Agentic Coding 时使用的语境下,“YOLO 模式”特指一种大胆甚至有些“鲁莽”的使用方式,即给予 AI Agent 极高的、几乎不受限制的系统访问权限。

Go 语言在 Agentic Coding 时代的独特机遇

在 Armin 的分享中,Go 语言被特别提及,并被认为是 Agentic Coding 的理想选择之一。这并非偶然,Go 的诸多特性使其在这场人机协作的新范式中占据了有利位置:

  1. 简洁性与可预测性: Go 语言“简单为王”的设计哲学,使其语法结构清晰、概念少、没有复杂的隐式行为。这使得 AI Agent 能更容易地理解、分析和生成高质量的 Go 代码。
  2. 强大的工具链与高效的反馈闭环: Go 的快速编译、内置测试、静态检查等工具,为 Agent 提供了极其高效的“试错-反馈-修正”闭环。Armin 提到的 Go Test Caching 功能,能让 Agent 更智能地只运行受影响的测试,这是一个绝佳的例子。
  3. 并发与系统编程能力: Go 语言本身非常适合编写 Agent 所需的各种命令行工具、后端服务、以及处理并发任务的 CI/CD 流程。我们可以用 Go 来为 AI Agent 构建高效、可靠的“武器库”。
  4. 清晰的错误处理: Go 显式的 error 返回值机制,相比于异常,为 Agent 提供了更清晰、更可预测的错误处理路径。

小结:拥抱 Agentic Coding,就是拥抱软件开发的未来

Agentic Coding 正在开启一个软件开发的新篇章。它标志着我们与 AI 的关系,从简单的“主仆”(人命令,AI补全),演进为更深度的“伙伴”(人规划,AI协作执行)。

这场变革要求我们主动进化。开发者需要将重心更多地从繁琐的代码实现,转移到复杂问题的分解、系统架构的设计、以及对 AI Agent 的精准引导和结果验证上。

对于我们 Gopher 而言,这是一个激动人心的机遇。Go 语言的设计哲学和工程特性,使其在这场变革中具有天然的优势。与其对新范式感到疑虑或观望,不如主动去学习、实践,探索如何驾驭这位强大的“编程搭档”,让它成为我们提升自身能力、加速项目交付、并最终能专注于更有创造性工作的强大助力。

技术的浪潮滚滚向前,拥抱 Agentic Coding,就是拥抱软件开发的未来。

资料链接:https://www.youtube.com/watch?v=nfOVgz_omlU


聊一聊,也帮个忙:

  • 你认为 Agentic Coding 将在哪些方面最先深刻地改变我们的日常开发工作?
  • Armin Ronacher 提出的这些实践技巧,哪一点你认为最重要,并计划在自己的工作中尝试?
  • 你认为 Go 语言为了更好地成为 Agentic Coding 时代的首选语言之一,社区或官方还可以在哪些方面发力?

欢迎在评论区留下你的思考和经验。如果你觉得这篇文章为你描绘了软件开发的未来图景,也请转发给你身边的开发者朋友们,一起迎接 Agentic Coding 时代的到来!

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读懂Go的设计哲学:为什么说它是“恰到好处”的80/20语言?

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/07/05/go-is-8020-language

大家好,我是Tony Bai。

如果你写了一段时间的 Go,你可能会有一种独特的感觉。一方面,它简洁、高效、可靠;另一方面,你又会时常觉得它“缺少”了点什么——没有其他语言里那些功能强大、眼花缭乱的特性。

有人因此热爱 Go,有人因此“憎恨” Go。但这种“爱”与“恨”的背后,其实都指向了 Go 语言一个最核心、也最常被误解的设计哲学。最近,一篇精彩的博文《Go is 80/20 language》用一个简单而强大的心智模型,完美地诠释了这一切。

这个模型就是——Go 是一门“80/20”语言。

它旨在用 20% 的复杂度,提供 80% 的实用功能

正如 Go 语言的创造者之一 Rob Pike 所言:“没人否认 87% 的功能比 80% 好,但问题是,那额外的 7% 功能,往往需要付出 36% 的额外工作。”

这“额外的工作”,不仅是语言实现者的负担,更是我们每一个使用者的隐性成本。

Go 的 80/20 设计实例

让我们通过几个具体的例子,来感受 Go 如何将“80/20 法则”贯彻到底。

1. 并发:Goroutines vs. C#/Rust Async

Go 的并发模型极其简单:一个 go 关键字,加上用于通信的 channel。相比于 C# 或 Rust 中复杂的 async/await 语法、函数“着色”问题、以及需要开发者精细控制的运行时,Go 的并发模型的功能点和“旋钮”要少得多。

这正是 80/20 的体现。Goroutine 和 Channel 提供了 80% 最常用的并发场景解决方案,但其心智负担和实现复杂度,可能只有 async/await 的 20%。它放弃了那“额外 7%”的极致灵活性,换来的是绝大多数开发者都能轻松写对的并发程序。

2. 测试:testing 标准库 vs. Java JUnit

Go 的 testing 标准库只有几百行代码,数年间几乎没有大的变化。它提供了 t.Run, t.Error, b.N 等最核心的测试和基准测试功能。

相比之下,Java 的 JUnit 框架,拥有数万行代码和永无止境的开发迭代,提供了无数便捷的注解和高级功能。但这些功能,真的是我们日常测试所必需的吗?

Go 的 testing 库再次做出了 80/20 的选择:用 20% 的代码量和复杂度,满足了 80% 的测试需求,保持了核心库的稳定与简洁。

3. 元编程:Struct Tags vs. Annotations/Macros

有人抱怨 Go 的 Struct Tags 不如 Java 的注解或 Rust 的宏那么强大。是的,它的功能确实有限,只能附加简单的字符串元数据。

但这恰恰是 80% 的场景所需要的:JSON/XML 的序列化、ORM 映射、配置校验。它用最简单、最直白的方式解决了核心问题,而没有引入宏所带来的编译时复杂性、调试噩梦和陡峭的学习曲线。

4. 泛型:内建泛型先行

当 Go 在 1.0 版本发布时,并没有提供用户自定义泛型。但它为最需要泛型的内建类型——arrays/slices, maps, channels——提供了泛型能力(基于interface{})。

这个决策,是 Go 80/20 哲学最经典的体现。它在当时用最小的实现成本,解决了最痛的 80% 的问题,并让这个设计平稳地服务了 Go 社区超过十年。直到社区和语言本身都准备好了,才谨慎地引入了用户自定义泛型。

警惕“功能跑步机”与“双重成本”

许多其他语言,如 C#, Swift, Rust,它们的目标是“100% 的设计,哪怕付出 400% 的成本”。它们似乎陷入了一场永无止境的“功能跑步机”竞赛,不断地增加新特性。

博文作者一针见血地指出了“增加功能”背后,那常常被忽视的“双重成本”

1. 实现者成本

每一个新功能,都会增加语言实现的复杂性。以 Swift 为例,尽管有苹果的无限预算和顶尖人才,其编译器在很长一段时间内都以慢、不稳定而闻名,跨平台能力也迟迟未能完善。这正是因为其设计的复杂性远超出了能够被完美实现的范畴。相比之下,Go 的简洁性保证了它从 1.0 版本开始,就拥有一个快速、稳定、全平台支持的编译器。

2. 用户成本

这是更巨大、更隐性的成本。对于我们开发者来说,学习一个新功能,绝不仅仅是学习它的语法。你需要:

  • 学习新的编程范式和设计模式。
  • 学习在何种场景下应该使用它,以及更重要的,在何种场景下不应该使用它
  • 即使你决定不使用这个新功能,你的同事、你依赖的开源库也可能会用,你最终还是被迫要去理解它,整个生态的认知负荷都在上升。

功能丰富的语言,最终往往需要制定严格的编码规范来限制其使用。比如 Google 的 C++ Style Guide,其存在目的就是为了将一个“95% 功能”的语言,人为地降级到“90% 功能”的子集来使用,以保证大型团队的协作效率。这恰恰从反面证明了“少即是多”的智慧。

小结:少即是多,一种克制的智慧

Go 的 80/20 哲学,并非是懒惰或能力不足,而是一种深思熟虑后的、极其克制的工程决策。它承认了复杂性的巨大代价,并选择把“简单”作为最高优先级。

它为你提供了一套足够强大、但又不至于让你迷失的工具集。它相信,通过组合这些简单的工具,你足以构建出任何复杂的系统。

所以,下一次当你感觉 Go “缺少”某个你习以为常的特性时,不妨换个角度思考:或许,这并非是 Go 的缺陷,而是它最宝贵的财富。

资料地址:https://blog.kowalczyk.info/article/d-2025-06-26/go-is-8020-language.html


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