打造 AI 開發框架的實戰經驗與心得

@String_The0rist
英語2 天前 · 2026年7月11日
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TL;DR

Byron Marc 分享了建構 AI 編碼框架的架構原則,強調結構化強制執行優於提示詞工程,並提倡將執行者(Worker)與審核者(Reviewer)的角色分離。

我花了好幾個月的時間,建立了一個與模型無關的框架,用來和程式碼 Agent 一起完成真正的軟體工作。到頭來,那些功能特性遠比我想像的來得不重要。真正重要的,其實是一連串改變了我如何思考「與 Agent 一起建構」這件事的想法,而不只是單純地對它們下指令。

以下是這些想法中,最具份量的幾個。前三個徹底改變了我的思維模式。其餘的則是你可以立刻派上用場的實務方法。

1. 在 Agent 開始之前,就先凍結驗收標準

而且要把標準放在它無法修改的地方。

這大概是我最大的轉變。事後看來這似乎理所當然,但在我親眼見證它的效果之前,我並沒有真正體會到它有多重要。

如果驗收標準可以在工作完成後還能更改,那麼它們就會慢慢偏向於實際產出的結果。Agent 並非不誠實,它只是在針對一個還能移動的目標來評斷自己的工作。如果目標是可以移動的,那麼它們最終就會移動。

這不是一個提示詞的問題,而是結構性的問題,所以解決方案也必須是結構性的。

Byron Marc - inline image

先把驗收標準寫下來。把它們儲存在 Agent 無法編輯的工作區之外,並自動阻止任何試圖編輯它們的行為。現在,Agent 是在為一個它無法重新協商的合約而工作。任務的完成與否,不是因為 Agent 說它完成了,而是因為它滿足了最初的合約。

2. 沒有人應該評判自己的工作

寫出程式碼的模型,是判斷程式碼是否正確的最差人選。當它完成工作時,它已經說服自己解決方案是合理的。

所以,把責任分開。

Byron Marc - inline image

讓確定性的腳本來驗證所有機械性的部分。一個腳本無法憑空創造出一個成功的退出碼。把寫程式碼的模型當作工程師,而不是審查者。然後,把結果交給一個使用全新上下文的審查者,一個從未看過程式碼是如何被寫出來的審查者,來評判其設計、意圖和整體品質。

這個簡單的分工,捕捉到的問題遠比我預期的要多,而且執行起來出乎意料地便宜。

3. 強制執行容易,校準才是困難的部分

這個體悟改變了我對整個框架的看法。

大多數的 Agent 系統,包括我早期的版本,都對所有任務一視同仁。一個一行字的打字錯誤修正,和一個主要的架構重新設計,走的是同樣的流程。這不是浪費時間,就是風險太高。

關鍵在於按比例投入心力。

首先,要對工作進行分類。這是一個微小、不影響其他部分的變更,還是所有東西都依賴的核心基礎架構?這是商業邏輯,還是通用的工具程式碼?

然後,讓這個分類來決定它需要多少審查、該由哪個模型處理,以及允許它有多少自主權。

Byron Marc - inline image

建立強制執行機制很容易。但要讓投入的心力能夠匹配,才是價值真正開始倍增的地方。

實務層面

在那些更宏大的想法就定位之後,幾個較小的實務做法立刻帶來了回報。

  • 把規則放在框架裡,而不是放在提示詞中。 一個寫著「不要在主儲存庫中進行編輯」的提示詞,只是個建議。同樣的規則,如果被強制為一個被封鎖的工具呼叫,就變得無法忽視。重要的規則不應該依賴模型選擇表現良好。
  • 把狀態保持在對話之外,並為每個任務使用全新的 Worker。 在外部儲存任務記錄,使用隔離的工作目錄,並透過合併佇列來處理變更。一旦狀態存在於對話之外,上下文長度限制就不再是你最大的限制。任務變得可以並行、可以恢復,並且更容易推理。
  • 跨供應商審查勝過同供應商審查。 模型對自己工作的包容度,可能比對別人的工作更高。使用來自不同供應商的模型,是減少這種偏見的一個簡單而有效的方法。

為什麼這些原則有效

這些想法都不依賴於特定的模型。它們關乎的是框架工程:協定、驗證、審查流程,以及責任分離。

基準測試排行榜上頂尖的模型會不斷改變。

但這些原則很可能不會改變。

持久的價值不在於模型,也不在於功能特性。而是在於你圍繞著它們所建立的支撐結構。

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