AI Agent 落地实战：小厂架构师如何用工具辅助修 Bug
凌晨两点的顿悟：AI 不是魔法，是工具
上周三凌晨两点，我坐在书房里揉着发涨的太阳穴。创业团队的产品刚上 2.0 版本，客户反馈的 Bug 堆了满满一屏幕。女儿的乐高积木还散在客厅地板上，老父亲的呼噜声从隔壁房间传来，而我面前的电脑屏幕上，一个红色的错误提示正在闪烁。
「要是有个 AI 能帮我自动定位 Bug 就好了。」我对着空气吐槽，顺手又灌了一口冰咖啡。
三个月前，我也是这么想的。那时候 AI Agent 的概念正火，我在各种技术大会上听了无数次「Agent 将颠覆软件开发」的演讲。回到公司后，我拍着胸脯跟团队说：「咱们也搞个 AI Agent，让它帮我们写代码、测 Bug、甚至做需求分析！」
现在想来，当时的自己简直像个刚毕业的愣头青——热情有余，务实不足。
从「大而全」到「小而美」：我的 Agent 落地三步走
落地思路演进
起初我们试图构建一个全能型的系统，但很快发现这并不现实。理想中的 Agent 需要懂业务、写代码、跑测试，结果却是系统启动慢、代码质量差、功能臆想严重。经过反思与调整，我们决定放弃幻想，找到最小可用场景。
现在的流程清晰得多：接入错误日志系统，理解代码库结构，只做一件事——分析错误信息，给出可能的 Bug 位置和修复建议。这个「小而美」的 Agent 上线后，效果出乎意料地好，它能在 30 秒内定位 80% 的常见 Bug，准确率比我这个架构师还高。
有次我在陪女儿搭积木时，收到系统推送：「检测到支付模块存在空指针异常，建议检查 PaymentService.java 第 127 行」。等我回到电脑前，按照建议改了一行代码，Bug 真的解决了。
让 Agent 成为「团队成员」，而不是「替代品」
现在，我们的 AI Agent 已经成为团队的「技术顾问」：
- 每日复盘：每天早上，它会自动分析前一天的错误日志，生成「Bug 报告」
- 实时辅助：开发人员写代码时，它会实时给出代码质量建议
- 边界补充：测试人员提交测试用例时，它会帮忙补充边界条件
最妙的是，它不会跟你抢功劳——当你解决了一个棘手的 Bug，它会在系统里记录：「此 Bug 由王工主导修复，AI 提供了定位支持」。
技术人最容易犯的错：把 AI 当「魔法」，而不是「工具」
前几天，一个刚毕业的小伙子来面试，聊到 AI 时眼睛发亮：「我想用 Agent 做一个自动编程系统，让它能根据需求文档直接生成完整的项目代码！」
我笑着问他：「你觉得，写代码最核心的是什么？」
他想了想说：「技术能力？」
我摇摇头：「是对业务的理解，是对用户需求的洞察，是在各种约束条件下做出权衡的能力。这些，AI 暂时还学不会。」
就像我老婆常说的：「做饭的核心不是有个好锅，而是知道家人喜欢吃什么。」
35 岁架构师的 AI 观：谨慎乐观，务实落地
现在的我，对 AI 的态度是「谨慎乐观」：
- 不神化它——它就是个工具，跟我们用的 IDE、Git 没本质区别
- 不妖魔化它——它不会抢走我们的工作，只会让我们的工作更有效率
- 不跟风——只在能解决实际问题的场景下使用它
上周六，我在书房写代码，女儿突然跑进来：「爸爸，电脑又生气了吗？」
我笑着说：「不，这次电脑有个 AI 朋友在帮它，很快就不生气了。」
女儿眨了眨眼睛：「AI 是机器人吗？它会陪我搭积木吗？」
我摸了摸她的头：「可能不会陪你搭积木，但它能帮爸爸早点陪你搭积木。」
写在最后：技术的终极意义
最近颈椎又开始疼了，老婆给我买了个人体工学椅。我拆箱的时候，老父亲在旁边念叨：「你们搞电脑的，一天到晚对着那个发光的方块，伤眼睛。」
