本文主要介绍了在软件开发中使用代理（agents）的相关内容，包括新的开发工作流、不同模型的使用及对比、引导式方法等，具体如下：

• 新的开发工作流：GitHub Copilot 推出代理模式后，引发了编码辅助产品的快速发展。文中以构建一个简单的 Angular 应用程序为例，展示了使用 GitHub Copilot 代理模式的开发过程，包括直接生成应用和引导式方法两种方式。

• 不同模型的使用及对比：

  • LLM 引擎很重要：在使用 GitHub Copilot 代理模式时，选择 LLM 模型很关键。文中以“Claude Sonnet 4”和“o4-mini (preview)”为例，展示了不同模型在生成代码时的差异，“Claude Sonnet 4”生成的代码更符合预期，而“o4-mini (preview)”则需要更多的迭代和手动干预。
  • 感觉“不完全掌控”：即使“Claude Sonnet 4”生成的代码工作良好且有良好的文档，但仍让人感觉“不完全掌控”，需要仔细检查代码和文档以确保其准确性。

• 引导式方法：

  • 成为架构师：采用引导式方法，先设计解决方案的结构，制定实施计划，然后将任务分解为小步骤，逐步让代理执行，以保持对开发过程的掌控。
  • 定义代理遵循的最佳实践：通过“指令文件”定义代理应遵循的最佳实践，如命名约定、编码风格等，并使用 ChatGPT 等生成式 AI 帮助定义。这些最佳实践可以作为项目交付物的一部分，在团队中共享和强制执行。
  • 在团队层面共享和执行最佳实践：将定义的最佳实践版本化到项目仓库中，确保所有开发者都遵循，从而提高代码质量。
• 选择合适的模型：不同的 LLM 模型在生成代码时效果不同，如 GPT-4.1 在生成工作应用程序时几乎不需要修正，但质量不如“Claude Sonnet 4”。
• 速度重要但不是一切：引导式方法虽然比传统方法快，但牺牲了一些速度，以确保生成的解决方案符合设计要求，易于理解和维护。
• 结论：代理可以是开发者的强大工具，但也存在失去控制的风险。为了在利用代理的力量的同时保持对创建内容的控制，可以采用混合人类架构知识和代理有效性的工作流。经验在控制代理行为方面很关键，需要不断积累经验以更好地与代理合作。

• 技术细节：

  • 在 VSCode 中使用 GitHub Copilot 代理：GitHub Copilot 代理集成在 GitHub Copilot 聊天中，可以选择代理模式和 LLM 引擎，并使用聊天让代理执行任务。
  • 解决方案的设计和实施计划：先设计解决方案，列出实现计划，然后逐步执行，以确保代码质量和可维护性。
  • 实施步骤及其提示：详细列出了构建“Search wiki app”的实施步骤，包括创建 WikiService、WikiCard 组件、WikiListComponent 和配置 WikiList 为起始页等，并提供了相应的提示和代码状态。
  • 指令、最佳实践和上下文：定义了代理应遵循的指令和最佳实践，包括编码标准、测试要求、访问控制等，并展示了这些指令在代码生成中的体现。指令可以通过“元提示”生成，并根据项目需求进行定制。