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AI Agent 最佳实践

Agent 替代的是
打字,不是思考

来自 Paseo 的日常使用经验——不是规则,只是行之有效的模式

2025.04.15

01

你的角色已经改变

你不再是逐行写代码的人。你是做决策的人:构建什么、如何工作、架构如何设计。

02

验证循环

Agent 需要一种方式来验证自己的工作。TDD 是这个模式的一个实现:

  • 让 Agent 写一个失败的测试
  • 验证它因为正确的原因而失败
  • 让 Agent 使测试通过

Agent 可以自主循环——因为它知道"完成"意味着什么

TDD
03

投资工具

不仅是测试运行器。为 Web 应用构建 Playwright MCP,让 Agent 截图验证 UI 变更。

我为一个 SaaS 构建了 CLI,封装所有业务逻辑——Agent 可以直接启动任务、检查状态、抓取数据。

"

代码在 AI Agent 时代变得廉价。以前觉得浪费精力的事,现在先做工具——回报是指数级的。

04

高效协作

并行 Agent

不要吝啬——启动多个 Agent 在隔离的 worktree 中独立工作,完成时通知你。

语音输入

语音比文字更自然。Agent 会比你自己写的 prompt 更好地解析和组织你的想法。

走路时工作

散步时用语音启动一个 Agent,再启动另一个。它们独立工作,你只需等待通知。

05

匹配方法到任务

规划模式

设计规范 → 验证 → 让 Agent 执行。可能需要多个 Agent 协同。

对话模式

启动单个 Agent,直接开始对话,提问、探索、快速迭代。

根据任务的复杂度和不确定性,选择合适的方法。

06

持续迭代

不要期望完美,期望可用

  • 先让它跑起来 → 再改对 → 再变美
  • 每次迭代都更接近目标
  • 有测试在,重构成本很低
Make it work
Make it right
Make it beautiful
07

交叉验证与深度了解

Agent 检查 Agent

让 Agent 审查自己的代码,永远不会发现问题。启动一个全新的 Agent 来审查——它会捕捉到第一个 Agent 遗漏的细节。

了解 Agent 的个性

每个模型有长处和短板。了解它们比追逐基准测试更有用。不要问"哪个模型更好",问"它适合做什么"。

为任务选对模型——就像为工作选对工具。

思考 → 指挥 → 验证

开始用 Agent 的方式工作

来源:paseo.sh/docs/best-practices

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