背景
最近公司事情太多了，天天加班到半夜，身体快吃不消了，没办法只能向领导反映一下，帮我招个实习生，多多少少分担一些活，这不马上去某某直聘上贴了一份招聘信息，JD如下
| 岗位要求 | 说明 |
|---|---|
| 岗位名称 | AI Agent（智能体Android实习生） |
| 岗位要求 | 分析需求(理解目标)->设计方案(制定计划)->coding+调试(调用工具)->提测(交付结果) |
| 薪资待遇 | 按照做的事情结算（按Token结算） |
| 试用期考核 | 能不能独立完成一个复杂需求(多步骤真实任务) |
面试及入职(大模型与AI Agent的区别)
陆陆续续面试了好几个人，有一个小伙子倒是十分满意，我的问题他都回答的很全面
- 我问"说一下你对
RecycleView认识多少"，他能从ViewHolder讲到DiffUtil - 我问"说一下
Activity的生命周期"，他噼里啪啦全说上来了，连onSaveInstanceState都说了 - 我问"用过哪些架构模式"，好家伙MVC,MVP,MVVM,MVI全用过，他们的区别也都讲的头头是道
最终决定让他入职了，但是入职当天尴尬的一幕发生了，有个页面UI提了几处需要修复的地方，我想改改UI嘛，让实习生做吧，让他顺便熟悉熟悉项目，结果没过一会实习生端着电脑跑过来问我"老哥，代码怎么老是编译失败"，我一看，红红的一行"Inconsistent JVM-target compatibility"格外醒目他居然没看见，"这不提示你jvm版本问题，你是不是下的最新版本的AS,新版默认jdk版本太高，改下就好了"，他点点头，回去了
上面这件事情就看出了，会说(大模型)跟会做事(AI Agent)存在着本质的区别
初识实习生--小伙子挺聪明(LLM)
实习生入职了一个礼拜了，我发现他的脑子(LLM大语言模型)真好用，大概也是年轻，思维活跃吧，工作中遇到的问题，他都能看出这个问题的本质
- 产品过来说这个列表滑着怎么会卡顿，实习生马上就知道在说的是
RecycleView的性能问题 - 看到代码里面存在不少
new Thread,他知道应该用线程池来管理 - 界面上有个标签没展示，他说看下接口是不是字段返回有误
- 应用闪退了，他说分析一下日志
但是问题也暴露了出来，他只会说，但是你却看不到他实际做了什么，代码仓库里面他一行代码都没提交
LLM就像是一个八股文大神，他可以说得比谁都好，但他无法将他说的东西做出来
给实习生安排工具--Tool Use
回去思考了一下，我总算知道了如果想要让实习生发生从"只会说"到"会做事"的转变，那么就一定要给他介绍完整研发流程里面的所有工具，于是我拉了个小会议室，把他喊进来，告诉他
- Android Studio:IDE，用来写代码和调试的
- Gradle：用来编译以及打包的
- Retrofit + OkHttp：网络框架，用来请求接口拉数据
- Room:本地数据库
- Firebase:查看线上崩溃日志以及性能数据
- Git:提交代码
- Charles:抓包，看真实接口返回的数据
现在工具都告诉他了，后面看看他的变化吧，有一天，产品又跑过来指着我们说：这里不是应该有个活动标签吗，为什么不展示了，这是个很严重的bug，赶紧给我修了，然后气鼓鼓的走了，于是我让实习生排查一下，只见实习生
- git pull拉取了一份最新代码
- adb将真机与Android Studio连上
- 编译应用，运行应用，打开Charles，查找对应接口数据
- 找到相关字段，发现字段返回有问题，并截图发给了后端
- 后端修复了问题，实习生同步产品，告知他问题已修复
有了工具的实习生就会自己解决问题了，我坐在一边喝了口茶，露出了欣慰的笑容
Tool Use,给LLM装上了工具，让LLM不再只会纸上谈兵，而是会带兵打仗了
教会实习生写技术方案--Planning
又过了一段时间，给实习生安排了一个比较复杂的需求，在个人中心增加一个活动中心入口，活动期间才展示，其他时间隐藏，需求其实还行，只是前期需要沟通各端资源，设计稿，服务端接口等，可当我看见实习生啥也不说直接新建了一个xml文件开始敲布局，我就抑郁了，问他：
- 我：你干啥呢？
- 他：画布局啊，不是说新增个活动入口吗
- 我：你知道入口长啥样吗
- 他：不知道
- 我：那你继续
然后他就坐在那边卡住了，于是我告诉他：你得先知道整个需求应该怎么做，需要哪些，逻辑是什么，不清楚的时候可以先写个技术方案
一个需求的技术方案可以包括如下环节
- 分析需求，确认功能点
- 有ui变动的需求必须要有设计文档链接
- 需要有接口以及对应接口文档
- 分析现有代码，找出需要改动哪些文件，哪些代码
- 数据层应该如何实现，逻辑层应该如何实现
- 联调方是谁，交付方是谁，验收方是谁
以上就叫Planning
这样以后每个需求我就不用每一步每一个环节都盯着了，我只需要提出需求，剩下的就让实习生自己按照流程去完成就好了
Planning,让Agent可以自己去拆任务，排优先级，规划执行步骤，让它学会独立思考
让实习生建立自己的知识库--Memory
日子过的挺好，又过了一个月
- 我：有个新需求，在首页也加个活动入口，差不多跟上次个人中心加入口的需求一样
- 实习生：什么个人中心？咱有做过这种需求吗
- 我：......
年纪轻轻那么健忘，你是鱼吗？又要重新开始学吗？看来以后做的每个需求，解的每个bug，总结的任何经验，都记录下来，形成自己的知识库，让实习生不再健忘
- 短期记忆：本次需求的上下文，比如如何加入口，逻辑是啥
- 长期记忆：跨会话的关键决策，比如项目主体架构用的是mvp还是mvvm
- 决策日志：已做过的技术选型，比如网络框架用的是Retrofit+okhttp,图片用Glide还是Coil加载
- 踩坑日志：修过的问题，比如Android15+的设备上需要考虑边到边特性
这样一来，有了知识库的实习生就变成了一个懂项目的老手，不再是每次都需要从0开始的新人了
Memory，让Agent不再失忆，每个任务不再从最初环节开始执行
总结
最后再总结一下AI Agent(合格的实习生)就是LLM(大脑)+Tool Use(会用工具)+Planning(会做技术方案)+Memory(会总结，有自己的知识库)