一位开发者分享了自己从使用Antigravity入门,到构建包含产品经理、UI等角色的重型多Agent框架的经历。他发现这种流程繁重、工具复杂的方案虽然功能强大,但消耗大量Token额度且经常被插件机制阻塞,导致效率下降。面对近期兴起的“Vibe Coding”及“700行claude.md”等极简主义流派,他陷入了两难。这深刻反映了当前AI辅助开发领域的核心争议:在企业级应用开发中,究竟是依赖精细定义的Agent工作流更有效,还是回归依靠大模型原生能力与极简规则更胜一筹?
原文链接:Linux.do

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