用 Trae AI Vibe Coding 写一个 AI 智能体_trae编程智能体模板-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java_jar/article/details/148928115

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前言

在初步学习了 Langchain 的基础知识后，我产生了一个大胆的想法：能否完全不写代码，仅靠 AI 直接生成一个完整的智能体系统？这个想法最终催生了 Agent-Zero - 一个完全由 AI 生成的智能体框架。

万万没想到真的给我实现了，弄了一个 Agent-Zero 的简易版本，全程一个代码都没有写，准确的来说我可能还有很多代码不知道什么意思。

项目目标：Agent Zero Web 服务

构建一个前后端分离的智能体管理平台，核心功能包括：

通过浏览器与 AI 智能体实时交互
动态管理提示词（prompt）配置
可视化查看智能体执行结果
基于 FastAPI + Uvicorn 的高性能后端

agent-zero/
├── templates/               # 前端
│   ├── index.html
├── backend/                # FastAPI 后端
│   ├── core/               # 智能体核心
│   │   └── agent.py   # 智能体实现
│   ├── api/                # API端点
│   │   └── main.py         # FastAPI主文件
│   ├── tools/              # 工具模块
│   └── requirements.txt    # Python依赖
├── .env                    # 环境变量

效果图

项目代码
最后项目结构

主要是根据前面两天的代码结果，要 AI 去帮我生成一个完整的系统，因为我的代码只有大模型调用，并没有前端页面，大家可能看得到这个生成的前端页面也不够美观。

代码识别

首先我将目标的模板代码交给豆包的 AI 编程，要他生成一个简易版的项目。
在这里插入图片描述

确实直接给我生成了对应的项目架构，对于智能体四件套【提示词】、【模型调用】、【工具】、【记忆模板】少了工具和提示词。但是他至少给我生成了对应的HTML 和 Agent 调用核心模块。

在这里插入图片描述
AI 编程没有一步完美，所以我需要的就是要他继续生成对应的模板模块，增加一个提示的管理类。

成果展示

提示词管理
多轮回复

开发反思与洞见

AI 编程的突破点
- 描述能力 > 编码能力：清晰的意图描述是关键
- 模块化思维：AI 擅长生成独立功能模块
- 迭代式开发：小步快跑比一次性完整描述更有效
未解之谜的启示
- 虽然生成了完整系统，但部分代码逻辑仍需理解
- AI 生成的架构可能需要人工优化
- 调试能力成为新的关键技能

未来演进方向

知识库增强
- 接入向量数据库实现长期记忆
- 添加RAG检索能力

多模态扩展

# 添加多模态支持
class MultiModalAgent(AgentZero):
    def process_image(self, image_path):
        vision_model = load_vision_model()
        return vision_model.analyze(image_path)