本地 AI 推理平台 第六期 这一期，我用一个更复杂的场景，对 Agent 框架做了一次真正的压力测试——构建一个 AI 编程智能体 V1。 它没有做“自动开发新功能”这种宏大目标。它只做一件事： 运行测试 → 分析错误 → 修改代码 → 再次运行 → 直到通过。 听起来简单，但这背后验证的是一个关键问题：Agent 能不能形成一个稳定的“修复闭环”？ 在演示中，我故意写入错误实现，让测试失败。Agent 不只是输出建议，而是： * 解析 pytest 报错* 定位到具体文件* 修改函数实现* 保存代码* 重新运行测试 直到测试真正通过。 这一步，标志着它从“执行工具”变成了“具备反馈调节能力的系统”。 我们还聊到了： * RePlan 机制如何让 Agent 基于结果持续重规划* 为什么不依赖大 Prompt，而是用 Intent Rules 做可控的意图识别* 架构健康性的判断标准是什么 V1 还不能自动开发新功能，但修复闭环已经跑通。这意味着，智能体开始拥有“自我修正”的能力。 这是《本地 AI 推理平台》第六期。下一步，我们会让它处理更复杂的任务编排。 #本地AI平台 #Agent #Agent系统 #AI编程
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发布时间：2026-02-20 18:05全部评论
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