AI 辅助开发的双模态架构
Plan(规划) 与 Act(执行)
本文将深入探讨这两种模式的特性、最佳实践工作流以及其背后的设计哲学。
1. 核心架构:双模态解析
核心在于将任务拆解为两个截然不同的阶段,分别对应软件开发生命周期的不同环节。
1.1 🔍 Plan 模式:架构师视角的规划层
定位:技术顾问、架构师、Code Reviewer
在 Plan 模式下,只读上下文(Read-Only Context)。它的核心价值在于"谋定而后动"。
- 核心能力 (Capabilities) :
- 深度上下文理解:递归扫描项目结构,建立依赖关系图谱。
- 技术方案评估:针对需求提供多维度(A/B/C)技术方案对比。
- 架构决策支持:回答关于设计模式、技术选型等高阶问题。
- 安全边界 (Security Boundaries) :
- ✅ 仅读取权限(Read-Only)
- ⛔ 禁止文件写入
- ⛔ 禁止终端命令执行
- ⛔ 禁止外部副作用操作
1.2 ⚡ Act 模式:工程师视角的执行层
定位:高级开发工程师、DevOps 专家
Act 模式是具备 写权限(Write Access) 的执行环境,它负责将 Plan 模式确定的蓝图转化为实体代码。
- 核心能力 (Capabilities) :
- 全栈操作:创建/编辑文件、重构代码块。
- 环境交互:执行 Shell 命令、安装依赖、运行测试。
- 工具链集成:调用 MCP (Model Context Protocol) 扩展能力,操作浏览器等外部工具。
- 安全机制 (Safety Gates) :
- Human-in-the-Loop:关键操作(如文件写入、命令执行)强制要求用户确认。
- 原子化提交:每一步操作可追踪。
- 自动快照:集成 Git 检查点机制,支持一键回滚。
2. 最佳实践:端到端工作流 (End-to-End Workflow)
在处理大型功能开发(Feature Development)或复杂重构时,推荐采用 "Plan-First, Act-Later" 的流水线作业模式。
场景案例:集成用户认证系统
以下是通过 Mermaid 时序图展示的标准作业流程:
sequenceDiagram
participant Dev as 👨💻 开发者
participant Plan as 🔍 Plan 模式 (分析)
participant Act as ⚡ Act 模式 (执行)
participant Codebase as 📂 项目代码库
Note over Dev, Plan: 第一阶段:需求明确与方案制定
Dev->>Plan: 需求:为 Next.js 项目添加用户登录功能
Plan->>Codebase: 扫描项目架构 (Next.js + TS)
Plan-->>Dev: 识别现状:无认证系统
Plan-->>Dev: 提出方案对比:
A. NextAuth.js (推荐)
B. 自研 JWT
C. 国产 LLM 辅助生成 Dev->>Plan: 确认选择方案 A Note over Dev, Act: 第二阶段:方案执行与交付 Dev->>Act: 切换模式:按方案 A 执行 Act->>Dev: 生成执行清单 (Task List) loop 交互式执行 (Human-in-the-Loop) Act->>Codebase: 1. npm install next-auth Codebase-->>Act: 依赖安装完成 Act->>Dev: 请求确认:创建 [...nextauth].ts Dev->>Act: ✅ 批准 Act->>Codebase: 2. 写入 API 路由文件 Act->>Codebase: 3. 更新环境变量 .env end Act-->>Dev: 任务完成,Git Checkpoint 已创建
A. NextAuth.js (推荐)
B. 自研 JWT
C. 国产 LLM 辅助生成 Dev->>Plan: 确认选择方案 A Note over Dev, Act: 第二阶段:方案执行与交付 Dev->>Act: 切换模式:按方案 A 执行 Act->>Dev: 生成执行清单 (Task List) loop 交互式执行 (Human-in-the-Loop) Act->>Codebase: 1. npm install next-auth Codebase-->>Act: 依赖安装完成 Act->>Dev: 请求确认:创建 [...nextauth].ts Dev->>Act: ✅ 批准 Act->>Codebase: 2. 写入 API 路由文件 Act->>Codebase: 3. 更新环境变量 .env end Act-->>Dev: 任务完成,Git Checkpoint 已创建
为什么这种流程更高效?
- 消除"幻觉"风险:Plan 模式通过预先分析,避免了 AI 直接上手写出与现有架构冲突的代码。
- 上下文精准控制 :通过
@引用机制,让 AI 聚焦于相关文件,而非全量上下文,大幅提升准确率。 - 决策前置:在写下一行代码前,就已经解决了技术选型和路径依赖问题,减少返工。
💡 技术提示: 最近的基准测试显示,国产模型(如 GLM-4.7 和 MiniMax-2.1)在代码解释和常规生成任务上已表现出惊人的能力。
VVCode 官方 目前提供了 折扣组 ,允许开发者 免费使用 国产模型。对于不想维护 API Key 或希望降低 Token 消耗的团队来说,这是一种理想的混合策略。