【Agent从入门到实践】29 开发第一个Agent——需求定义

文章目录

• • 前言
  • 一、核心定位：这个Agent是给谁用的？
  • 二、核心功能：Agent必须能做什么？（MVP最小可行产品）
  • • [1. 支持多语言代码注释生成（核心中的核心）](#1. 支持多语言代码注释生成（核心中的核心）)
    • • 示例：输入Python代码，生成注释
    • [2. 记忆用户/团队的注释规范（个性化适配）](#2. 记忆用户/团队的注释规范（个性化适配）)
    • • 示例：用户自定义规范
    • [3. 支持批量注释和注释优化（提升效率）](#3. 支持批量注释和注释优化（提升效率）)
    • • 示例：优化已有注释
  • 三、非核心功能：后续扩展（先实现MVP，再迭代）
  • 四、约束条件：Agent不能做什么？（明确边界）
  • 五、技术实现思路：把需求转化为技术方案
  • 六、用户交互流程：怎么用这个Agent？（场景化演示）
  • • 场景：程序员小李用Agent生成Python代码注释
  • 七、需求总结：明确开发目标
  • 下一节预告

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前言

各位小伙伴，环境搭建好了，现在咱们要正式开发第一个完整Agent------代码注释生成Agent！可能有小伙伴会问："直接用IDE的注释插件不就行了？为啥要做Agent？" 其实不一样：普通插件只能生成"参数说明""返回值说明"这种机械注释，而Agent能理解代码逻辑，生成"为什么这么写""核心思路是什么"的智能注释，还能记住你的注释风格、项目规范，越用越顺手～

今天咱们不写代码，先把"需求定义"搞清楚------就像盖房子先画图纸，需求定明白了，后续开发才不会跑偏。咱们从"给谁用、做什么、怎么做、有啥限制"四个维度，把这个Agent的需求拆解得明明白白！

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一、核心定位：这个Agent是给谁用的？

先明确目标用户和使用场景，避免做"无用功"：

• 目标用户：程序员（新手/中级）、学生、开源项目贡献者；
• 核心场景 ：
  1. 自己写代码后，快速生成规范注释（省时间）；
  2. 看别人的无注释代码（比如开源项目、祖传代码），自动补全注释（帮理解）；
  3. 团队协作时，按统一规范生成注释（保一致性）；
• 使用方式：本地Python脚本调用、IDE插件（后续扩展）、Web接口（后续部署）；
• 核心价值：节省注释编写时间、提升代码可读性、降低团队协作成本。

一句话定位：一个能理解代码逻辑、适配个人/团队规范、快速生成高质量注释的智能助手。

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二、核心功能：Agent必须能做什么？（MVP最小可行产品）

MVP（最小可行产品）就是"最核心、能解决主要问题"的功能，先实现这些，后续再扩展。咱们的Agent要满足3个核心功能：

1. 支持多语言代码注释生成（核心中的核心）

• 支持主流编程语言：Python、Java、JavaScript、C++、Go（覆盖80%以上开发场景）；
• 生成两种注释：
  • 行内注释：在关键代码行后面加// 或 # 注释（比如复杂逻辑、特殊处理）；
  • 块注释：函数/类/方法头部的注释（说明功能、参数、返回值、异常、作者、日期）；
• 智能识别代码结构：自动区分函数、类、循环、条件判断，注释精准对应（不会把循环逻辑的注释写到函数头部）。

示例：输入Python代码，生成注释

输入无注释代码：

def calculate_discount(price, discount_rate, min_price=100):
    if price < min_price:
        return price
    discounted = price * (1 - discount_rate)
    return round(discounted, 2)

Agent生成带注释代码：

def calculate_discount(price, discount_rate, min_price=100):
    """
    计算商品折扣后价格
    核心逻辑：当商品原价≥最低门槛价时，按折扣率计算折后价并保留2位小数；否则按原价返回
    参数：
        price: float - 商品原价
        discount_rate: float - 折扣率（如0.1代表9折）
        min_price: int - 享受折扣的最低门槛价（默认100元）
    返回值：
        float - 折扣后价格（未达门槛则返回原价）
    """
    # 未达最低折扣门槛，直接返回原价
    if price < min_price:
        return price
    # 计算折后价：原价×(1-折扣率)
    discounted = price * (1 - discount_rate)
    # 保留2位小数后返回
    return round(discounted, 2)

2. 记忆用户/团队的注释规范（个性化适配）

这就是Agent和普通插件的核心区别------能"记住"你的习惯，越用越顺手：

• 支持自定义注释风格：
  • 比如Python注释用Google风格/NumPy风格/ReST风格；
  • Java注释用Javadoc风格；
  • 支持是否显示"作者""日期""版本号"；
• 记忆机制：
  • 短期记忆：记住当前会话的注释偏好（比如"这次不显示日期"）；
  • 长期记忆：记住用户的默认规范（比如"默认用Google风格，显示作者和日期"），下次启动自动生效；
• 规范修改：支持用户随时调整注释规范（比如"以后注释里加个'修改日期'字段"）。

示例：用户自定义规范

用户说："我的Python注释要NumPy风格，显示作者（张三）和版本号（v1.0），不显示日期"；

Agent记住后，生成的注释会自动适配：

def calculate_discount(price, discount_rate, min_price=100):
    """
    计算商品折扣后价格

    核心逻辑：当商品原价≥最低门槛价时，按折扣率计算折后价并保留2位小数；否则按原价返回

    Parameters
    ----------
    price : float
        商品原价
    discount_rate : float
        折扣率（如0.1代表9折）
    min_price : int, optional
        享受折扣的最低门槛价（默认100元）

    Returns
    -------
    float
        折扣后价格（未达门槛则返回原价）

    Author
    ------
    张三
    Version
    -------
    v1.0
    """
    # 未达最低折扣门槛，直接返回原价
    if price < min_price:
        return price
    # 计算折后价：原价×(1-折扣率)
    discounted = price * (1 - discount_rate)
    # 保留2位小数后返回
    return round(discounted, 2)

3. 支持批量注释和注释优化（提升效率）

• 批量注释：支持输入多个函数/整个文件的代码，一次性生成完整注释（不用逐行处理）；
• 注释优化：支持输入已有注释的代码，Agent自动优化（比如补全缺失的参数说明、简化冗余注释、统一风格）；
• 注释翻译：支持将注释翻译成中文/英文（比如把中文注释翻译成英文，适配开源项目）。

示例：优化已有注释

输入带冗余注释的代码：

def add(a, b):
    # 这是一个加法函数
    # 用来计算两个数的和
    # 参数a是第一个数，参数b是第二个数
    # 返回a加b的结果
    return a + b

Agent优化后：

def add(a, b):
    """
    计算两个数的和（Google风格）
    参数：
        a: any - 第一个加数（支持数字/可相加类型）
        b: any - 第二个加数（支持数字/可相加类型）
    返回值：
        any - 两个数的和
    """
    return a + b

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三、非核心功能：后续扩展（先实现MVP，再迭代）

这些功能不是必须的，等MVP跑通后再慢慢加，避免一开始复杂度太高：

1. 支持框架专属注释（比如Django/Flask的视图函数注释、FastAPI的接口注释）；
2. 注释导出（把注释单独导出为文档，比如Markdown/HTML格式）；
3. 代码解释功能（除了生成注释，还能详细解释代码逻辑，适合新手学习）；
4. IDE插件集成（比如VS Code插件，直接在IDE里调用Agent）；
5. 团队共享注释规范（支持多人共用一套规范，适合团队协作）。

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四、约束条件：Agent不能做什么？（明确边界）

需求不仅要定义"能做什么"，还要明确"不能做什么"，避免用户误解：

1. 不支持小众编程语言（比如Rust、Ruby，后续可扩展，但MVP不包含）；
2. 不支持极端复杂的代码（比如几万行的大型函数、无逻辑的混乱代码，注释效果会变差）；
3. 不修改代码逻辑（只生成/优化注释，不会改动代码本身的功能）；
4. 不保证100%完美注释（复杂业务逻辑可能需要用户手动调整，Agent是"辅助工具"，不是"替代人工"）；
5. 依赖代码可读性（如果代码变量名/函数名完全无意义，比如a、b、c，注释效果会受影响）。

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五、技术实现思路：把需求转化为技术方案

前面的需求最终要落地为代码，这里先明确核心技术思路（后续开发会详细实现）：

1. 代码解析 ：用tree-sitter库解析代码结构（识别函数、类、参数、逻辑块），比正则表达式更精准；
2. 注释生成：调用大模型（GPT-3.5/通义千问），结合代码结构+用户规范，生成注释；
3. 记忆系统 ：复用之前的"短期+长期记忆"方案：
   • 短期记忆：存储当前会话的临时规范（比如"这次不显示作者"）；
   • 长期记忆：用Chroma+SQLite存储用户默认规范（比如注释风格、作者名）；
4. 交互方式：先实现命令行交互（简单易开发），后续扩展Web接口/IDE插件；
5. 核心流程 ：
   用户输入代码 + 注释规范 → 代码解析 → 记忆检索（获取用户规范） → 大模型生成注释 → 输出带注释代码。

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六、用户交互流程：怎么用这个Agent？（场景化演示）

咱们模拟一个完整的用户使用流程，让需求更直观：

场景：程序员小李用Agent生成Python代码注释

1. 小李启动Agent，第一次使用，Agent提问：
   🤖 Agent："你好！我是代码注释生成Agent，请告诉我你的注释偏好：
   *
   1. 常用编程语言（比如Python、Java）；
   • 2. 注释风格（比如Python的Google/NumPy风格）；
   • 3. 是否显示作者、日期、版本号；
   • 4. 作者名（可选）。"
2. 小李回答："Python，Google风格，显示作者（小李）和日期，版本号不用。"
3. Agent回应："好的！已记住你的默认规范，下次启动自动生效～ 请输入你要生成注释的代码（输入'结束'完成）。"
4. 小李输入无注释的Python函数（比如前面的calculate_discount）；
5. Agent快速返回带注释的代码，同时问："注释是否符合你的预期？可以告诉我需要调整的地方（比如'参数说明更详细'）。"
6. 小李说："把参数说明里的'折扣率（如0.1代表9折）'改成'折扣率（小数形式，0.1=9折）'。"
7. Agent更新注释并回应："已调整！这次的临时修改会存在短期记忆，下次默认还是按你的原始规范生成～"
8. 小李满意，结束使用；下次启动Agent时，自动加载"Python+Google风格+显示小李+日期"的规范，不用再重复设置。

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七、需求总结：明确开发目标

这篇需求定义的核心目标是：开发一个"能理解代码、记住习惯、快速生成高质量注释"的Python Agent，具体要实现：

• 核心功能：多语言注释生成、个性化规范记忆、批量注释/优化；
• 技术方案：代码解析（tree-sitter）+ 大模型生成 + 双记忆系统；
• 交互方式：命令行交互（MVP）；
• 约束边界：不修改代码逻辑、不支持小众语言、辅助工具定位。

有了这个清晰的需求定义，后续开发就有了明确的方向------每写一行代码，都要对应到具体的需求点，确保开发不跑偏、功能不冗余。

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下一节预告

下一篇咱们正式动手开发：代码注释生成Agent的核心模块实现！

• 第一步：用tree-sitter解析代码结构，识别函数、类、参数；
• 第二步：实现记忆系统，存储用户的注释规范；
• 第三步：调用大模型，结合代码结构+记忆规范，生成注释；
• 第四步：实现命令行交互，让用户能输入代码、调整规范。

如果你觉得这个需求定义够清晰、能落地，欢迎点赞，咱们下一节直接上代码，把这个Agent开发出来！

目前国内还是很缺AI人才的，希望更多人能真正加入到AI行业，共同促进行业进步。想要系统学习AI知识的朋友可以看看我的教程http://blog.csdn.net/jiangjunshow，教程通俗易懂，风趣幽默，从深度学习基础原理到各领域实战应用都有讲解。