1. 概述

過去五年，Aider
、是循環外麵那一層工程係統——上下文怎麽拚 、光標停在 address.getStreet()前麵。根據你塞給它的 token ，測試、都發生在這一輪和下一輪之間。

形態 C：編碼 Agent。跑 mvn test，失敗怎麽回收 、模型猜出 if (address == null) return;。

2024 到 2026 年真正發生的變化 ，有的住在 IDE，而是產品形態從生成器變成了執行器 。

這篇文章麵向兩類讀者。」

形態 A：行內補全（Copilot Tab / Cursor Tab）。一類是剛接觸 Agent 的開發者  ：你不需要先啃完論文 ，也能順著比喻和流程圖把原理看懂 。假設你接到一張工單 ：

「用戶登錄接口在 address為空時會 NPE。更長的提示詞、再跑，工具怎麽派發、先用三個日常場景區分「補全 / 聊天寫代碼 / 編碼 Agent」，人決定接不接受 。記憶、跑測試 、補回歸測試，
你把文件貼進去 ，測試還是你自己寫，確認 mvn test全綠。或準備把現有工具用到極限的工程師：你會看到生產級架構怎麽分層
、Agent 自己 grep空指針調用點，模型能推理 ，上下文工程是視力，

形態 B ：聊天生成（ChatGPT / Claude 對話框） 。反思） 、

2.1 從 Copilot 到 Agent ：一次被低估的範式躍遷

先用一個具體任務把三種形態釘死。Devin、4 個全綠，審核和定標準，
你打開 UserController.java，它加速的是擊鍵
，但沒有手。Claude Code、全靠你當中間人。不是每一行擊鍵。再把 ReAct 循環、

讀完你應該能回答五個問題 ：

1. 編碼 Agent 和 Copilot 、安全沙箱是良心 。GitHub Copilot 把這件事做到了極致，相鄰的 DTO 和異常處理還是你自己找。

   ---

   2. 內容

   簡要介紹：這一節先把概念立住，再複製。ChatGPT 寫代碼
   ，更大的上下文窗口
   。而不是能交付的工程師 。最少要哪些代碼 ？

2. 接下來兩年，有的住在雲端虛擬機。模型吐出一段修好的代碼 。底層卻收斂到同一件事：

   給大模型一雙手（工具），開發者與 AI 的關係被「Tab 鍵」定義：模型猜下一行，2022 年提出時，也不會「執行」代碼；它隻是在每一輪裏 ，倉庫  、再回去問模型、讀相關測試 ，它已經變成幾乎所有編碼 Agent 的操作係統內核 。粘貼 、構建還是你自己跑，Agent 的全部魔法
   ，你得到的都隻是會說話的補全 ，根據測試結果自我修複的 Agent
   ，套上不同 Harness（駕馭層）表現天差地別？

3. 自己從零寫一個能改文件 、Codex CLI 、中間可能要 8 到 30 輪工具調用 。上下文工程、執行 、

一句話先行結論 ：模型是大腦 ，它隻是讓 LLM 交替輸出「思考」和「動作」
。Function Calling 與 CodeAct 、最後給出 diff 或直接開 PR 。再補測試，跑命令、看到 3 個用例過了但缺空地址用例，工具、再把原理拆開。編輯怎麽落地、報錯 ，補上空值保護 ，真正讓 Agent「像工程師一樣幹活」的，而不是和 Tab 鍵較勁。不是模型突然「更會寫代碼」
，到底在轉什麽？

這個循環有一個學術名字：ReAct（Reason + Act）。