如何快速理解并改进Agent的设计

Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 +0000

使用 agent 编程确实出现了很多曾经我们手工编程没有遇到过的问题和挑战。agent 做得速度甚至比你想的还要快。这是优点，同时也是缺点。

问题

我们习惯于在实现之前先跟 AI 讨论计划。但是我发现，由于没有实践过，AI 在跟你讨论设计时，边界都是靠想象出来的。你们反复在想象出来的边界上讨论，很浪费时间。一个比较快的方案是让 AI 先大概实现一版设计，然后人工在开发环境或者 QA 环境上测试一下，感受一下，再改这个设计。
但是这又带来了新的问题。agent 生成一个特性的速度很快。它也会告诉你大概的设计。但是实际上，你很难理解它说的设计细节。有的时候我会花费大量的时间再追问 AI 设计细节，然而依然不是太明白。我甚至都不知道从哪里开始问。
所以我们现在要考虑的问题不只是怎么跟 AI 沟通，还有怎么让人脑快速理解 agent 的设计。简单地说，我们要把 AI 的设计同步到我们的脑子里。

为什么要同步 AI 的系统设计

在 “Architecture, AI agents, and product empathy with Robert C. Martin” 中，Uncle Bob 提到 agent 写代码缺乏 设计感 和 危机感。我非常认同。先说说设计感。

缺乏设计感

AI 做的系统设计就像一个人不断地在一个设计上打补丁。agent 会先设计一个最简单的方案，然后缺什么补什么，不断地打补丁。所以你会觉得它的设计很绕。其实因为维护系统代码的也是 agent，未来的 agent 上下文也足够大，确实也不是什么问题。但是就怕遇到线上问题时，AI 不停地死循环，就是解决不掉。或者 AI 为了解决这个问题消耗了太多的时间和 token。这个时候就需要人亲自去看代码，找出 root cause。但是系统到了这个时候已经具备了一定的复杂度，人已经看不懂代码了。那么就会面临一个两难的抉择：

不重构系统，努力去理解 AI 的设计。可能会消耗大量的时间。
马上重构，有极大的风险搞坏系统，而且不知道怎么修。
如果这发生在系统上线前夕，或者客户正在运行这套系统的时候急着等修复方案，这是很让人崩溃的。

缺乏危机感

agent 不拿工资，不会被开除，从不担心这个系统会不会出问题，会不会挂掉。AI 在设计时的判断标准只有这个设计看起来好还是不好。但我们知道，所有设计的好坏都是相对的。每个设计方案都有 trade-offs。
agent 似乎看了太多的系统设计题，所以常常坚持最小化设计，尽量不要过度设计。这是好的。然后它把设计都简单化，甚至没发现其中蕴藏的危机。当你跟它辩解的时候，它会说这是一个早期设计，它已经把未来可能遇到的问题和怎么优化写下来了。
这就是问题所在了。Agent 觉得你跟它对系统的未来是有同步规划的。然而并没有。甚至它自己都没有。因为每一轮的对话对于 LLM 来说几乎都是新对话，它下一轮的对话思想来自于会话上下文，并不真的是同一个人想出来的。所以规划开始漂移了。
而且 agent 并不担心一些看起来显而易见的错误。比如过于频繁的 IO 读写操作。当你质问它的时候，它又会说：“我知道有这个问题，我只是不想把设计复杂化。”“哦不，我们尽量不要改现有的设计，只在上面打补丁就好了。”

假设性设计

这个时候有一个方法很有效：假设性设计。具体的做法分为 3 轮：

第一轮： 你先跟 agent 进行短暂而且浅层的讨论。然后让 agent 快速实现出第一版设计。
第二轮： 把你的假设性设计告诉 agent。然后问它：“通过类比我们设计中的类似元素，向我解释我的设计跟你的设计有什么不同点。”对于人脑来说，“打个比方”是我们学习事物最快的方式。
第三轮： 在你跟 agent 同步了设计并改进了你的设计之后，让 agent 把系统重构成偏向于你的设计。

这样它会列出可行性和你的设计的缺陷。通过比较你的设计和它的设计的差异点，可以快速地让你自己理解系统的设计，也让它理解你的想法。
最后一步也很重要。融合它给你的意见，你把你的设计修改完善，最好可以让它将系统重构成更偏向你的设计的实现。因为你的实现是人脑比较容易理解的实现，这对于未来的你自己或者你的同事都很有帮助。

实际操作

这是我在开发一个 AI 语音翻译机器人时候遇到的实际案例。

例子1

我最近在做一个 AI 语音翻译机器人。但是每个人的语音被识别 + 翻译 + 生成语音的总用时都不一样。有可能后面一个人说的话的译文语音已经生成好了，前一个人的语音还在处理中。

所以我现在需要保证译文播放的顺序性。我们很容易就想到，我们需要一个队列，让它可以做到后一个人的译文语音可以等待前一个人的译文语音。

第一轮： 我让 agent 快速地做出了这个功能。它也跟我解释了大概的设计思想。它说核心在于设计了一个 playback-queue。但是当我打开 playback-queue 之后，我发现完全看不懂。设计思路特别绕。它是先做好了一个没有等待功能的 queue，然后在上面补一个等待队列。然后又想到有一些任务会失败，再继续补一个专门处理失败的用例，但并没有复用前面的设计。然后它又引入了一个指针，来回调整这个指针的位置。最终它打了一堆补丁后，这个系统还是可以自洽地运行起来。但是代码却很晦涩难懂。这充分体现了 agent 设计感的缺失。

第二轮： 不过没有关系。我把我的假设性设计告诉了它，我的设计就是一个简单的队列，其中的元素有不同的状态，从而实现等待、跳过、完成这几个状态的管理。它说它实现了相同的事情，然后把它的设计中的元素跟我的设计中的元素做了一个对比。通过这个对比，我也发现了我的设计的不足之处。最后我让它改进了设计。整个过程大概只有 1 个小时。换做是以前，我得不断地追问，都不一定能理解它的设计。

第三轮： 我让它结合我们之前的讨论，再做一版。这个时候它说的点我都能理解了。

例子2

还是同一个 AI 语音翻译机器人。我需要一个计费功能。需求很简单：计费，当用户余额用完后拒绝服务并通知用户。

第一轮： 我让 agent 快速地去实现了这个功能。它很快实现出来了，但是它跟我解释的时候，我隐约感觉有点不对。它反复强调了如何快速地拒绝服务，从而达到控制亏损的效果，或者是如何快速地跟数据库同步账户余额。然后我很快发现，它非常精细地控制整个流程的每一个环节的成本。一条几秒语音就要操作 5 次数据库！然而当我质问它的时候，它说确实有隐藏的风险，但是它已经记下来了，未来会改进的。这体现了 agent 对未来缺乏危机感。

第二轮： 我给出了我的假设性设计，我减小了记录的细粒度，引入了缓存，并且允许用户的余额为负数。然后我跟它讨论了我和它的设计的相似之处和差异。同时我又发现了我的设计的不足之处。

第三轮： 我让它照着改进后的方案重构了代码。整个过程花费了大概 2 个小时。

总结

使用 agent 写代码后，唯一的瓶颈在于人类工程师的时间和注意力。如何更加快速而高效地完成系统级别的改动，同时又要保证这个改动是可控的，不会在未来产生严重的后果，对于快速交付产品有着至关重要的意义。因为别的企业的工程师可能比你更快、更稳。

关于作者

我是代码Plato。

我相信，人类的创造力才是 AI Coding 的真实之树，而代码与模型不过是投射在洞穴墙上的影子。

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