AI概念

智能体

AI Agent（人工智能体）是一种能够自主感知、思考、规划并采取行动以完成复杂任务的智能系统。你可以把它理解为一个“数字员工”，它不仅能像ChatGPT一样理解和生成内容，更能主动规划并执行一系列操作来达成目标，而无需人类在每一步都进行指导。

它与我们熟知的大型语言模型（LLM）的核心区别在于自主性。LLM（如GPT系列）是“你问我答”的被动工具，而AI Agent是“你给目标，我来完成”的主动执行者。 简单来说，LLM是AI Agent的“大脑”，提供理解和推理能力；而AI Agent在此基础上增加了“手脚”和“记忆”，能自主规划、调用工具、执行任务并从经验中学习。

智能体的能力

• 自主运行 - 独立探索你的代码库，识别相关文件并进行必要修改。
• 完整的工具访问权限 -使用所有可用工具进行搜索、编辑、创建文件及运行终端命令。
• 上下文理解 - 建立对你项目的结构和依赖关系的全面理解。
• 多步骤规划 - 将复杂任务拆分为可执行的步骤，并按顺序逐一处理。

AI模型调用插件、IDE

codex(插件、CLI) Claude code(插件、CLI) Cursor(IDE) Trae(插件、IDE)

安装CC-Switch 并配置 国产模型的API-KEY，来使用Claude Code

Claude Code结合 Codex 实际使用流程

我的实际工作流：Claude Code 先写代码 -> GPT-5-Codex 进行核查 Claude Code 写的代码 -> 最后由 GPT-5-Codex 收尾。

大模型使用推荐

先用ChatGPT 5 Codex 然后 Claude code ，谷歌Gemini 国内 kimi 2.5 Qwen3.5plus 火山引擎

vscode 里分别安装codex插件、Claude code插件

AI目前使用目前使用最多的架构

Transformer模型是一种深度学习模型架构，特别适合处理序列数据（如文本），Transformer模型使用自注意机制来处理并行数据。

cc（Claude Code） 使用流程推荐

• 第一，命令行不是障碍。ClaudeCode选择命令行交互的原因很现实一能更直接地操作文件系统，更自然地融入现有开发工具链，也更灵活。即便你不是程序员，也不用怕。
  它并不是要你去记命令，而是让你更高效地和项目打交道。大部分时候，你只需要打字、按回车，然后看它完成任务。
• 第二，一定要有CLAUDE.md。这个文件相当于ClaudeCode的“记忆体”。项目一开始就要创建，并且持续更新。这是让ClaudeCode真正理解项目结构、目标和开发风格的关键。只要CLAUDE.md写得好，它能比任何实习生都更快接手代码。
• 第三，权限管理要分层。ClaudeCode的能力确实强，它可以读写文件、执行命令。但权限要控制好。普通的业务逻辑、前端样式、接口代码可以完全交给它处理；涉及数据库、部署脚本、服务器配置的部分建议手动审核。我自己没遇到过什么问题，但保持最小权限始终是好习惯。
• 第四，养成频繁commit的习惯。ClaudeCode会帮你写commitmessage，而且逻辑很清楚。多commit的好处是显而易见的，出了问题也能快速回滚。
• 第五，让它写PR说明。比起自己想半天，ClaudeCode写出来的说明通常更清晰、也更客观。这个小细节节省了很多沟通成本。
• 第六，上下文决定智能水平。ClaudeCode的思考能力，取决于它能看到多少上下文。如果窗口不够，不要直接清空，用compact命令压缩上下文，这样它还能记得之前的逻辑。这一点非常关键。
• 第七，不建议按token计费。如果你每天都用，直接订阅就好。我们团队最开始是按token算的，一周就跑出几百
  刀。太不划算了。
• 第八，有能力的团队一定要做验证工作流。可以让ClaudeCode写代码，再通过自动化流程去验证。包括代码检查、静态分析、测试套件、安全合规性检查。这部分一旦完善，AI就能真正成为工程体系的一部

转载自CSDN-专业IT技术社区

原文链接：https://blog.csdn.net/song854601134/article/details/159116686