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原文链接：https://machinelearningmastery.com/agentify-your-app-with-github-copilots-agentic-coding-sdk/
原文作者：Jason Brownlee
GitHub Copilot 团队发布了一款新的 Agentic Coding SDK，旨在帮助开发者将代理能力集成到现有的应用程序中。这使得开发者能够创建能够自主规划和执行代码操作的智能代理。
该 SDK 不仅仅是关于代码生成；它关注的是“代理性编码”（Agentic Coding），即创建能够执行复杂任务的软件组件。这些代理能够理解高级目标、分解任务、使用工具，并在必要时进行自我修正，从而自动化原本需要人工干预的开发流程。
什么是代理性编码 (Agentic Coding)？
在软件开发中，代理性编码指的是使用 大型语言模型 (LLM) 作为核心，构建能够自主地从高层目标到低层实现自主行动的软件系统。这与传统的代码自动完成或简单的代码片段生成不同。
Agentic Coding SDK 提供的能力包括：
- 规划和推理： 代理能够理解一个复杂的请求，并将其分解为一系列可管理的步骤。
- 工具使用： 代理可以调用外部工具或 API 来完成任务，例如执行代码、搜索文档或运行测试。
- 上下文管理： 代理能够维护任务的长期状态和上下文，以确保决策的一致性。
- 自我修正： 如果一个步骤失败或产生意外结果，代理可以进行调试和修正。
Agentic Coding SDK 的核心特性
GitHub Copilot 的 Agentic Coding SDK 旨在使这一范式更容易实现。它提供了一套结构化的组件和抽象层，用于构建可靠的代理。
SDK 的主要关注点是创建一个能够与现有代码库、环境和工作流程有效交互的智能层。
主要组件包括：
1. 任务定义和规划
代理需要明确知道它们被赋予的任务是什么。SDK 提供了用于定义任务目标和约束的机制。LLM 在这里的作用是充当规划者，将目标转化为具体的执行步骤。
2. 工具集和环境交互
代码代理的强大之处在于它们能够执行实际操作。Agentic Coding SDK 抽象了与外部环境的交互，例如：
- 文件系统访问： 读取和写入代码文件。
- 终端执行： 运行 shell 命令、编译或执行测试。
- 版本控制集成： 使用 Git 等工具进行代码修改和提交。
这使得代理不仅能“思考”代码，还能“操作”代码。
3. 反馈循环和自我修正
一个关键特性是代理的反馈循环。当代理执行一个动作（例如运行代码）时，它会收到输出（例如错误信息或测试结果）。SDK 帮助管理这个循环，允许 LLM 基于反馈来调整下一步的计划。
这在处理复杂、不确定的任务时尤为重要。例如，如果一个自动化的重构任务导致了编译错误，代理可以读取错误信息，并尝试修复代码，而不是简单地失败。
如何开始使用
要开始使用 Agentic Coding SDK，开发者通常需要进行以下步骤：
首先，确保您拥有有效的 GitHub Copilot 访问权限，并安装相关的 SDK 依赖。
其次，定义您的代理角色和它拥有的工具。例如，一个代理可能被赋予“调试器”的角色，并拥有“运行代码”和“读取错误日志”的工具。
示例：一个简单的代理工作流
假设您想让一个代理修复一个已知的 Bug。工作流可能如下：
- 输入目标： “修复在用户认证模块中出现的空指针异常。”
- LLM 规划： 代理 LLM 决定第一步是定位到相关文件并检查代码。
- 工具调用： 代理使用“读取文件”工具获取代码。
- 代码修改： LLM 建议修复方案并使用“写入文件”工具应用更改。
- 验证： 代理使用“运行单元测试”工具验证修复是否有效。
- 报告： 如果测试通过，代理总结其操作并建议提交更改。
这个过程是完全自动化的，依赖于 SDK 提供的结构化接口来管理 LLM 与代码库之间的交互。
Agentic Coding 的未来影响
Agentic Coding SDK 的发布标志着 AI 辅助编程进入了一个新的阶段。我们正在从“AI 编写代码”转向“AI 管理开发过程”。
随着这些 SDK 变得更加成熟，它们有望成为自动化软件工程流程的关键部分，尤其是在以下领域：
- 自动化重构： 大型代码库的系统性更新和现代化。
- 自动测试生成和维护： 确保代码库的测试覆盖率。
- 复杂 Bug 诊断： 自动遍历代码路径以隔离问题根源。
虽然这些工具目前仍处于早期阶段，但它们为创建真正能够自主工作的软件系统铺平了道路，极大地扩展了 AI 在软件开发中的作用。
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