拒绝框架绑架：回归“原生”AI工程，从零构建可复用的Agent技能

在当前的AI开发浪潮中，我们似乎陷入了一种“工具崇拜”：LangChain、LlamaIndex、各种复杂的编排框架层出不穷。开发者们往往在这一堆抽象层中迷失，忘记了AI工程最底层的逻辑其实非常简单。

资深软件工程师IndyDevDan在他的最新实战演示中，提出了一种“Raw Agentic Coding”（原生Agent编码）的理念。他不使用任何现成的Agent框架，不依赖复杂的编排工具，仅凭最基础的文件系统、Python脚本和精心设计的Prompt结构，就构建了一个强大的“终端分叉”（Fork Terminal）技能。这种“去框架化”的开发模式，不仅让我们重新审视大语言模型（LLM）的本质，也为构建高效、可复用的AI能力提供了一套极具借鉴意义的工程范式。

本文将深入拆解这一实战过程，剖析其背后的工程哲学，并探讨这种“原生”开发模式对未来AI应用开发的启示。

---

一、 回归工程本质：抵御“大脑腐烂”

在动手写代码之前，最关键的一步往往被现代开发者忽略：思考与规划。

随着Copilot和各种AI辅助编程工具的普及，工程师不仅开始依赖AI写代码，甚至开始依赖AI思考。IndyDevDan犀利地指出，这会导致“工程师的大脑腐烂”（Engineers' brains are rotting）。过度依赖外部工具，会导致开发者丧失对系统端到端的掌控力。

1. 纸笔先行的力量

真正的Agent工程不应始于IDE，而应始于纸笔。在视频演示中，核心理念是“以终为始”（Begin with the end in mind）。在敲下第一行代码前，必须明确：

• Purpose（目的）：我们为什么要建这个？
• Problem（问题）：解决什么痛点？