终结开发混乱，用 Amazon Q 打造AI助手

有一说一，作为开发者，我们得戴着好几顶帽子干活。前一分钟，你还沉浸在 Python 后端，和数据库结构死磕；下一分钟，你可能就被空投到 React 前端项目里，对着组件库和设计系统一脸懵圈。每一次上下文切换，都是一次大脑的"硬重启"，伴随着全新的工具、语言和思维模式。

现在，想象一下，你的命令行里就有一个像 Amazon Q Developer 这样的 AI 助手，随时待命。你问它："嘿，这里有多少个 table？" AI 愣住了。你问的是 UI 里的 HTML <table> 元素，还是 PostgreSQL 数据库里的 SQL 表？如果不知道你戴着哪顶"帽子"，它只能靠猜。

这就是那种拖慢我们节奏的"开发混乱"。但如果你能给你的 AI 助手也配上不同的帽子呢？如果你能为它创建几个专属的"人设"或"搭档"------一个前端专家，一个后端大师，一个 DevOps 能手------让它精准地知道你正在做什么呢？

这正是 Amazon Q Developer CLI 中的定制代理（Custom Agents） 能做到的事。话不多说，让我们动手打造几个这样的 AI 搭档，来简化我们的工作流吧。

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任务揭晓 🚀

今天，我们要在终端里亲手打造两个专属的 AI 代理：

后端专家：这个代理将是我们的 Python 和 PostgreSQL 栈的专家。它将被授予对我们数据库结构的直接只读访问权限。
前端大师：这个代理将为 React 和 Figma 量身定制，随时准备在 UI 组件和设计规范方面提供帮助。

万事开头难：先把环境搭好

在开始构建之前，请确保你已经安装并认证了 Amazon Q Developer CLI。可以在亚马逊云科技官网注册你的账号并完成以下操作。

第一步：打造你的后端专家代理 🐍

我们的第一个代理将是后端专家。我们会用一个简单的 JSON 文件来定义它的个性和技能。

首先，创建这个文件。定制代理的配置文件存放在你主目录下的一个特定文件夹里。

ruby 复制代码

# 如果目录不存在，就创建它
mkdir -p ~/.aws/amazonq/agents/

# 为我们的后端代理创建并打开配置文件# 用你喜欢的编辑器，比如 nano, vim, 或者 VS Code
~/.aws/amazonq/agents/back-end.json

现在，把下面的 JSON 内容粘贴到 back-end.json 文件里。我们稍后会逐一解释每个部分的作用。

json 复制代码

{
  "description": "为 Python 和 PostgreSQL 后端开发优化",
  "mcpServers": {
    "PostgreSQL": {
      "command": "uvx",
      "args":
    }
  },
  "tools": ["*"],
  "allowedTools":,
  "resources":,
  "hooks": {
    "agentSpawn": [
      {
        "command": "git status"
      }
    ]
  }
}

保存并关闭文件。现在，我们来解读一下这个配置：

"description": 这只是给你自己看的一段简单描述，解释这个代理是干嘛的。
"mcpServers": 这是你把代理和外部世界连接起来的地方。在这里，我们给了它一条直连 PostgreSQL 数据库的"热线"。这让 Q 可以问出"users 表的结构是什么？"这样的问题，并得到真实的答案。注意那个 "--readonly", "True" 标志------这是一个至关重要的安全措施，确保我们的 AI 助手不会意外修改我们的数据。
"tools" 和 "allowedTools": 把这想象成给了你的代理一个工具箱 (tools)，然后预先批准了其中一些工具的使用权 (allowedTools)。我们给了它访问所有工具的权限 ("*")，但在权限上非常小心。它可以无需询问就读取文件 (fs_read) 和获取数据库结构 (@PostgreSQL/get_table_schema)，但如果它想写文件 (fs_write)，就必须先征得你的同意。这给了你精细的控制权。

"resources": 这就像是给了你的代理一些必读材料。我们告诉它，要始终参考项目的 README.md 和一些我们全局存放的关于 Python 和 SQL 的个人偏好文件。这有助于它给出与我们项目规范和个人编码风格一致的答案。

"hooks": 这给了我们的代理一个启动程序。agentSpawn 钩子会在我们每次与这个代理开始聊天时运行一个命令。在这里，我们运行 git status，这样代理就能立刻知道我们仓库的状态。

第二步：组装前端大师代理 🎨

有了后端专家，我们再来创建它的前端搭档。

为我们的前端代理打开一个新文件：

ruby 复制代码

~/.aws/amazonq/agents/front-end.json

粘贴这个配置。注意它和我们后端代理的不同之处。

perl 复制代码

{
  "description": "为使用 React 和 Figma 的前端 Web 开发优化",
  "mcpServers": {
    "Figma": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "http://127.0.0.1:3845/sse"
      ]
    }
  },
  "tools": ["*"],
  "allowedTools": [
    "fs_read",
    "fs_write",
    "report_issues",
    "@Figma"
  ],
  "resources":,
  "hooks": {
    "agentSpawn": [
      {
        "command": "git status"
      }
    ]
  }
}

我们来重点看看关键变化：

新工具 ：mcpServers 部分现在指向了一个本地的 Figma 服务器，让我们的代理可以直接访问我们的设计文件。
不同的权限 ：这里的 allowedTools 更加宽松。我们信任这个代理可以读写文件 (fs_write)，并且可以无需许可就使用 Figma 服务器的任何工具 (@Figma)。
不同的阅读材料 ：resources 现在指向一个 react-preferences.md 文件，使其知识更贴合我们的前端框架。

第三步：让你的代理们大显身手！

见证奇迹的时刻到了。在我们的专属 AI 搭档之间切换，就像用一个参数开始一段新聊天一样简单。

要和你的后端专家对话，你只需输入：

css 复制代码

q chat --agent back-end

现在，在这段聊天里，Amazon Q 就知道它处于"后端模式"。你可以问：

"products 表里有哪些列？"

然后它就会利用与 PostgreSQL 的连接，返回准确的表结构。

准备好切换到前端工作了吗？只需和你的前端大师开始一段新聊天：

css 复制代码

q chat --agent front--end

在这个会话中，你可以问：

"根据 Figma 设计稿里的'登录按钮'，生成一个 React 组件。"

然后它就会利用 Figma 连接来拉取设计规范并生成代码。再也没有模棱两可，只有懂你心思、感知上下文的帮助。

还能打造哪些代理？

可以为你工作流的任何部分创建定制代理：

一个 aws-specialist 代理：预先加载你的文档，并被允许运行 CLI 命令。
一个 code-reviewer 代理：配置了你团队的代码检查规则和风格指南。
一个 documentation-writer 代理：被授予读取所有源文件的权限，但只能写入 .md 文件。

通过创建这些简单的 JSON 文件，你不仅仅是在配置一个工具；你是在构建一个能适应你工作方式的专属 AI 助手团队。你在驯服上下文切换的混乱，一次一个代理。

以上就是本文的全部内容啦。最后提醒一下各位工友，如果后续不再使用相关服务，别忘了在控制台关闭，避免超出免费额度产生费用～