告别“AI健忘症”：Google Conductor 如何将 AI 编程从“聊天”进化为“智能体协作”

在当下的AI编程浪潮中，每一位开发者可能都经历过这种典型的“过山车”体验：起初，当你要求AI生成一个新项目的脚手架时，它表现得近乎完美；但随着对话进行到第20轮，项目复杂度稍有提升，AI就开始“胡言乱语”——它会凭空捏造你十分钟前删除的变量，忘了你正在强制使用TypeScript，甚至建议安装你已经存在的库。

这种挫败感并非偶然。大多数AI编码工具本质上是在进行一场“随意的聊天”。它们依赖于有限的上下文窗口（Context Window），尽管这个窗口在不断变大，但它依然只是一个临时的缓冲区。AI拥有短期记忆，却缺乏对项目架构、历史决策和技术约束的长期理解。

Google 最近推出的开源工具 Conductor（基于 Gemini CLI）正是为了解决这一痛点而来。它不再试图通过更大的窗口来修补问题，而是提出了一种全新的开发范式——上下文驱动开发（Context-Driven Development）。这不仅仅是一个工具的更新，更是从“与机器人聊天”向“管理智能体（Agent）”的角色转变。

核心痛点：为什么 Chat模式 无法胜任复杂工程？

在深入Conductor之前，我们需要理解现有模式的局限性。传统的Chat UX（聊天用户界面）将软件开发简化为一问一答。这种模式在处理单文件脚本时效率极高，但在面对真实世界的工程项目时往往力不从心。

一旦会话结束或上下文溢出，AI就会丢失对项目整体的感知。开发者不得不反复粘贴 package.json，或者不断重复“请使用Tailwind CSS”这样的指令。这种重复劳动不仅低效，更容易因为信息传递的遗漏导致代码质量下降（即所谓的“幻觉”）。

Conductor 的解决方案：为 AI 植入“长期记忆”

Conductor 的核心逻辑