不写代码撸出2万行Agent，这事儿居然成了
很多人还把大模型当成聊天机器人，但其实它现在的定位更像是个“超级计算器”。我最近尝试完全不手动敲代码，纯靠提示词工程和迭代，硬生生堆出了一个两万行规模的自主Agent。
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最关键的逻辑在于：不要试图一次性让AI写完整个系统，那样大概率会崩。我的实操路径是把功能拆成极小的原子模块，先让它定义接口协议，再一个模块一个模块地填充逻辑。
在这个过程中我踩过最大的坑是“上下文漂移”。当代码量增加到几千行后，AI开始忘记之前的变量定义，导致生成的代码出现大量低级Bug。
解决方法是建立一个简单的docs/目录，强制要求AI在每次生成新代码前，先读取当前的全局架构文档。
# Project Architecture
- Module A: Handles API authentication (see auth.py)
- Module B: Manages state machine (see state.py)
- Global Variables:
- USER_SESSION: stores auth tokens这种“外部记忆”法能有效解决长代码生成的幻觉问题。虽然最后还是得花时间去Debug，但开发效率比我手动写快了不止一个量级。
对于想尝试这种工作流的人，建议把重点放在提示词的结构化定义上，而不是追求一次性生成。
