什麼是代理式程式設計？

代理式程式設計是一種軟體開發方法，由自主 AI 代理規劃、編寫、測試及修改程式碼，幾乎不需要人為介入。傳統 AI 程式設計助理會等待使用者輸入程式碼或提出問題，代理式程式設計工具則是接收概略指示並執行。這些代理的行為更像熟練的承包商，而非被動的顧問。他們瞭解目標、將目標分解為多個步驟，並執行必要行動來完成工作。

標準 AI 工具可能會建議程式碼片段或完成單一函式，但代理式程式碼解決方案則能管理複雜的工作流程。他們可以瀏覽檔案系統、管理依附元件，以及執行終端機指令。如果代理編寫錯誤的程式碼，可以讀取錯誤訊息、推論問題並自動修正。開發人員可將「與 AI 對話」轉變為「指派工作給 AI」，專注於架構和邏輯，讓代理處理實作細節。

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使用 Gemini CLI 進行 AI 程式設計：Google 的終端機代理式程式設計工具

什麼是程式設計代理？

程式設計代理是進階軟體程式，採用大型語言模型 (LLM)，可自主執行軟體開發工作。這些代理不只會生成文字，還會使用「推論與行動」迴圈等程序。只要設定目標，代理就會將要求細分為方便管理的小型子工作。接著使用特定工具完成這些工作，例如存取檔案系統、執行 Bash 指令或與版本管控系統互動。

程式設計代理的關鍵特點是回饋循環。代理不會只輸出程式碼就停止，而是執行自動化作業來驗證成果。舉例來說，代理可能會編寫測試案例、執行程式碼、發現錯誤，然後重寫程式碼來通過測試。這項自我修正能力讓程式設計代理能處理複雜的指示 (標準文字型 AI 模型則可能會因此混淆)。

代理式程式設計與「直覺式程式開發」的差異

「直覺式程式開發」是指在高度流暢、直覺且不受干擾的狀態下寫程式。這種寫程式方法可讓您完全專注於邏輯和創意，也就是應用程式的「氛圍」，不必為語法錯誤或樣板程式碼所困擾。

相較之下，代理式程式設計是促成這種狀態的技術方法。其採用結構化程序並交由 AI 自主執行。直覺式程式開發著重目標或感覺，而代理式程式設計則是引擎。「代理直覺式程式開發」是指使用這些自主代理來處理繁重的工作，讓您保持在創作狀態，不受干擾。

安全代理式程式設計流程的最佳做法

在企業環境中採用代理式程式設計時，通常需要導入更嚴格的安全措施和管理機制。由於代理在技術上有權編輯檔案及執行指令，因此組織必須以審視自家員工、約聘人員或自動化指令碼的標準來檢視代理。

治理與範圍控管

定義範圍和防護機制：管理員應限制 AI 代理的存取權，並禁止執行危險指令，例如刪除資料庫或直接將變更推送至正式環境。
嚴格控管依附元件：資安團隊必須確保代理只能安裝來自可信任且經核准來源的軟體，防止惡意依附元件或「假冒」攻擊。
要求提供法規遵循證明：組織應設定代理來記錄行動和決策程序，建立稽核追蹤記錄，證明程式碼變更符合法規遵循標準。

監督與整合

在工作流程中加入人工檢查：AI 代理建立的程式碼必須經過團隊成員審查，並通過標準提取要求程序，才能納入主要專案。
使用企業級歷程工具：公司可透過集中式資訊主頁，追蹤不同開發團隊的 AI 代理活動、使用配額和成效指標。
監控新類型的安全漏洞：資安團隊應留意提示詞注入式攻擊，或 AI 生成軟體特有的「幻覺」程式碼路徑，這些路徑可能會導致邏輯錯誤。

測試與保證

執行受控紅隊演練：資安專業人員可模擬攻擊代理式工作流程，查看代理是否會受騙而編寫不安全的程式碼或洩漏機密資料。
執行多層安全測試：開發人員應使用靜態應用程式安全防護測試 (SAST) 和動態應用程式安全防護測試 (DAST) 工具，自動掃描 AI 代理生成的程式碼。
持續調整控管機制：團隊應根據檢查和測試結果，定期更新給 AI 代理的安全政策和指示 (系統提示)。

使用代理式程式設計的好處

提高效率和擴充性

代理可快速處理重複的程式設計工作，讓團隊在不增加人手的情況下，建構更大型的系統。

自主自動執行複雜的工作流程

代理可以管理多步驟程序，例如在多個檔案中升級程式庫，不需要人工持續提供輸入內容或指引。

讓開發人員專注於高價值工作

工程師可將實作細節交給 AI 處理，專心解決複雜問題和設計策略性架構。

提升程式碼品質和安全性審查

即便是人類有時會忽略的樣式指南和安全最佳做法，AI 代理都能持續套用。

加快推出新功能，並自動修正錯誤

代理可在幾分鐘內找出錯誤的根本原因並提出修正建議，縮短開發生命週期。

減少開發人員的工作量，讓他們專注於整體設計

開發人員可以完成更多與架構師相關的工作，定義結構；而代理則能奠定基礎，減少人員過勞的情況。

使用 Google Cloud 進行代理式程式設計

Google Cloud 提供多種工具，支援代理式程式設計工作流程，讓開發環境更具自主性。這項服務的核心是 Gemini CLI、Google Antigravity 和 Gemini Enterprise，可徹底改變開發人員與程式碼庫的互動方式。

如何透過 Gemini CLI 實作代理式程式設計

Gemini CLI 改變了互動模式，從尋求協助轉為指派工作。以下說明 Gemini 如何管理代理式工作：

工具使用：代理可自主執行 ls、grep 和 cat 等指令，也能直接寫入檔案。代理不會建議您執行測試，而是自行執行 npm 測試並讀取記錄。
記憶體和脈絡：支援專案根目錄中的 GEMINI.md 檔案。這個檔案就像長期記憶體或系統提示，您可以在其中定義程式設計標準、架構規則，或「請勿執行」的特定指示，讓 AI 代理依規定執行每項工作。
自我修正：如果代理編寫的程式碼導致建構失敗，會在終端機中看到錯誤訊息，接著推論失敗原因，並自動嘗試其他解決方案。
擴充性 (MCP)：支援 Model Context Protocol (MCP)。您可以將代理連至 PostgreSQL、GitHub 或 Slack 等外部資料來源，從本機檔案系統以外的位置擷取脈絡資訊。

Gemini CLI 的用途

無論是從頭建構，還是維護現有的程式碼集，Gemini CLI 都能根據開發生命週期的階段提供獨特優勢。

綠地開發 (新應用程式)

在啟動新專案時，Gemini CLI 可快速設計原型和設定架構，大幅提升工作效率。

scaffolding 和初始化：您可以指示 AI 代理設定完整的專案結構，包括設定檔、目錄階層和初始依附元件。舉例來說，只要輸入單一提示詞，即可生成 Python Flask 應用程式，其中包含連線的資料庫和基本路由。
減少樣板程式碼：開發人員可指派 Gemini 生成重複的程式碼結構，例如資料模型、API 端點或表單驗證邏輯，讓人類主管專注於獨特的商業邏輯。
快速設計原型：團隊只要用自然語言描述功能，就能快速驗證構想。代理可以建構可運作的原型、執行原型，並根據意見回饋反覆調整，大幅縮短從概念到展示的時間。

棕地翻新 (現有應用程式)

對於舊版或已建立的應用程式，Gemini CLI 可簡化維護、重構和知識轉移作業。

重構與最佳化：您可以請 Gemini 翻新特定模組，例如將舊版 JavaScript 檔案轉換為 TypeScript，或更新已淘汰的 API 呼叫。代理可以讀取現有程式碼、套用要求的變更，並確認邏輯保持一致。
生成測試和涵蓋範圍：為提升穩定性，開發人員可要求 AI 代理分析檔案並編寫完整的單元測試。只要用您的測試慣例參照 GEMINI.md 檔案，代理就能確保新測試符合團隊標準。
說明文件和新進人員訓練：新進工程師可能難以瀏覽大型程式碼集。代理可以掃描目錄來生成最新文件、說明複雜函式或建立架構圖，讓團隊更容易瞭解及維護軟體。

綠地開發 (新應用程式)

在啟動新專案時，Gemini CLI 可快速設計原型和設定架構，大幅提升工作效率。

scaffolding 和初始化：您可以指示 AI 代理設定完整的專案結構，包括設定檔、目錄階層和初始依附元件。舉例來說，只要輸入單一提示詞，即可生成 Python Flask 應用程式，其中包含連線的資料庫和基本路由。
減少樣板程式碼：開發人員可指派 Gemini 生成重複的程式碼結構，例如資料模型、API 端點或表單驗證邏輯，讓人類主管專注於獨特的商業邏輯。
快速設計原型：團隊只要用自然語言描述功能，就能快速驗證構想。代理可以建構可運作的原型、執行原型，並根據意見回饋反覆調整，大幅縮短從概念到展示的時間。

棕地翻新 (現有應用程式)

對於舊版或已建立的應用程式，Gemini CLI 可簡化維護、重構和知識轉移作業。

重構與最佳化：您可以請 Gemini 翻新特定模組，例如將舊版 JavaScript 檔案轉換為 TypeScript，或更新已淘汰的 API 呼叫。代理可以讀取現有程式碼、套用要求的變更，並確認邏輯保持一致。
生成測試和涵蓋範圍：為提升穩定性，開發人員可要求 AI 代理分析檔案並編寫完整的單元測試。只要用您的測試慣例參照 GEMINI.md 檔案，代理就能確保新測試符合團隊標準。
說明文件和新進人員訓練：新進工程師可能難以瀏覽大型程式碼集。代理可以掃描目錄來生成最新文件、說明複雜函式或建立架構圖，讓團隊更容易瞭解及維護軟體。

Google Antigravity：以代理為優先的平台

Google Antigravity 代表工作模式發生轉變，從具備助理功能的 IDE，轉為專屬代理功能開發平台。這項服務採用 Gemini 3，將 AI 代理視為主要工作人員，而非單純的輔助角色。

管理員檢視畫面 (任務控制中心)：開發人員可透過集中式資訊主頁，在不同工作區生成、調度及監控多個平行運作的代理。您可以指派一位代理研究說明文件，另一位重構程式碼集。
可驗證的構件：Antigravity 代理不會產生不透明的記錄，而是生成結構化的「構件」，也就是可驗證的計畫、程式碼變更和測試結果記錄。這能提供透明度，讓開發人員快速稽核代理的推理和「工作證明」。
瀏覽器和終端機自主控制：Antigravity 代理可控制瀏覽器進行視覺驗證，並執行複雜的終端機指令，完成部署和測試等端對端工作。

Gemini Enterprise：安全與擴充性兼顧

如果組織需要大規模部署代理，Gemini Enterprise 可提供必要的治理和整合層級。

集中式防護機制：管理員可以定義代理必須遵守的「政策即程式碼」，確保代理式工作流程不會違反公司的法規遵循或安全標準。
私人知識基準：代理可根據貴組織的私密程式碼集和文件建立基準，在不洩漏資料的情況下，編寫符合內部程式庫和架構模式的程式碼。
賠償與法規遵循：Gemini Enterprise 提供智慧財產賠償，並通過嚴格的法規遵循認證，因此大型企業可安心在正式環境中採用代理式程式設計功能。

使用 AI 聊天機器人與代理式程式設計 AI 的差異

如要瞭解代理式程式設計的強大功能，請比較標準 AI 對話體驗與 Gemini CLI 代理式工作流程。

標準 AI 對話體驗：

您：「如何為 Express 應用程式新增頻率限制？」
AI：「以下是使用 express-rate-limit 的程式碼片段...」
您：複製程式碼、開啟編輯器、貼上程式碼、執行伺服器。
您：看到當機情形。複製錯誤訊息。
您：將錯誤貼回 AI...

具備代理功能的 Gemini CLI：

您 (在終端機)：gemini「使用 express-rate-limit 對伺服器新增頻率限制，並確保能通過測試。」

Gemini CLI：

讀取 package.json 以檢查依附元件。
執行 npm install express-rate-limit。
編輯 server.js，匯入並設定中介軟體。
執行 npm test。
(如果測試失敗) 閱讀錯誤記錄檔、再次編輯程式碼，然後重新執行測試。

最終輸出結果：「任務完成。我安裝了套件並更新 server.js，測試通過。」

如何取得 Gemini CLI

Gemini CLI 是獨立於標準 Google Cloud SDK 的開放原始碼工具。

安裝：您需要安裝 Node.js (18 或更高版本)。

載入中…

驗證：執行一次指令，使用 Google 帳戶登入。免費方案不需要 API 金鑰。