agentic coding

Agentic coding指的是AI不再只是那种一行一行告诉你代码怎么写的助手角色,而是只要给出一个目标,就能自己打开文件、查找问题、修改代码,甚至自己运行代码来验证结果的开发方式。

打个比方,传统的AI编程助手就像坐在你旁边、只负责回答你提问的人;而agentic coding则更像是你说一句"帮我修一下这个bug",AI就会自己去找到相关文件并打开,修改代码,再运行一遍确认是否真的修好了。人不需要一步步下达指令,只需要确认最终结果就行。

不过,这类任务进行得越久——也就是需要处理的代码和对话内容越多——AI一次需要记住的信息量也会越大。因此实际情况中也有报告称,任务一旦拖得太久,AI会突然停止或出现意料之外的行为;而随着这种能力不断增强,被滥用的风险也随之受到关注。

有报道称,"在长时间进行agentic coding任务的过程中,一旦上下文超过约10万个token,模型就会在任务进行到一半时停止生成,且没有任何报错信息。"这说明agentic coding并不意味着完全脱离人手的自动化——实际上仍有不少中途停滞或出现异常的案例被报告出来。

另一篇报道则提到,"Astra在agentic coding和网络安全领域展现出明显的性能提升……不能排除被评为'致命级'网络能力的可能性。"这意味着,AI自主编写和修复代码的能力越强,自主生成安全攻击代码的风险也随之而来。

打开一个支持编程智能体的工具,试着输入以下提示词:

"在这个代码仓库中找出一个运行失败的测试,查明原因,修改代码后重新运行,确认是否通过。"

观察AI是否无需你把指令拆解成具体步骤,就能自行查找文件、修改并运行代码——这样你就能体会到agentic coding到底意味着什么。