主要观点：

• GitHub Copilot 的 Agent 模式在 VS Code 中于 2025 年 7 月发布时有多项增强，进一步提升其能力，但其未来能力和差距存在分歧。
• 生成式 AI 融入软件工程存在模式匹配和类比推理的缺陷，Agent 模式有助于识别人类方面的错误。
• Agent 模式揭示了当前软件构建方法的根本缺陷，如架构意图与实现现实的差距、通信失败导致的架构失败等。
• 从文档到约束的演进，使架构意图更明确，Agent 模式推动了这一进程。
• 实际工作中，Agent 模式在需求规格说明、可组合性测试、约束发现过程等方面有实用模式。
• 某些架构技能如领域理解、模式识别等在 AI 辅助开发中更重要。
• 变化是渐进的，如从实现到意图、从审查到预防、从文档到自动化等。
• 仍面临学习曲线、团队采用、工具成熟度、验证策略等挑战。
• 预计未来 3 - 5 年将向更明确的架构约束、模式执行自动化等方向发展。
• 正在探索机器可读架构定义、架构测试框架、约束库和文档方法等。

关键信息：

• 介绍了 Copilot Agent 模式的增强及相关研究和实践。
• 强调了架构意图与实现的差距及通信失败的问题。
• 阐述了从文档到约束的演进过程及各阶段的特点。
• 列举了 Agent 模式在实际项目中的实用模式和技能要求。
• 提及面临的挑战和未来的发展方向及正在探索的内容。

重要细节：

• 以 C#代码示例展示了架构设计的变化和问题。
• 提到不同的测试框架和约束库的应用。
• 对未来发展的预测和展望，如架构约束的明确化等。
• 对 AI 辅助开发的经验和思考，包括挑战和机遇。