AI 程式設計工作流：多 Agent 協作模式

來源: @jolestar

日期: Mon Dec 22 01:46:51 +0000 2025

標籤: Agent工作流 AI編程 自動化開發

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AI 程式設計工作流：多 Agent 協作模式

來源: @jolestar
標籤: AI-Coding Multi-Agent Workflow GitHub-Integration

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核心概念

一套基於三角協作的 AI 輔助開發工作流，透過產品經理 Agent、編碼 Agent、審查 Agent 的角色分工，實現需求分析、編碼實作、程式碼審查的自動化循環。

工作流程

角色分工

角色	職責	關鍵特性
產品經理 Agent	需求討論、架構設計、任務拆分	不執行具體編碼，保持全局視角，上下文不易填滿
Coder Agent	接收 Issue、編寫程式碼、提交 PR	充足權限，避免中途申請權限中斷流程
Reviewer Agent	審查 PR、提供修改建議	可用專門 Agent 或 GitHub Copilot

執行步驟

1. 需求分析與拆分

   • 在 Agent 窗口與產品經理 Agent 討論需求與架構
   • 拆分複雜功能為多個子 issue
   • 轉換成可執行的需求說明，寫入 GitHub issue

2. 編碼實作

   • 啟動 Coder Agent，分配一個 GitHub issue
   • 給予充足權限，要求完成程式碼並提交 PR
   • 避免中途權限申請造成流程中斷

3. 程式碼審查

   • Reviewer Agent 審查提交的 PR
   • 產生審查結果與修改建議

4. 修復與合併

   • 將 PR 連結與審查結果回饋給 Coder Agent
   • Coder Agent 根據審查意見修復問題
   • 審查通過後合併程式碼

5. 循環執行

   • 繼續下一個 issue
   • 若 issue 間無依賴關係可並行處理

實施挑戰

權限管理兩難

• 問題: Coder Agent 若給予任意權限，可能因命令錯誤刪除專案外檔案
• 結果: 有時仍需確認權限而卡住流程

審查標記精確度

• 問題: Reviewer Agent 不太會使用 GitHub inline review comment
• 影響: 無法精確標記程式碼行，直接輸出評論與 Coder Agent 配合會有問題

API 回應截斷

• 問題: 讓 Agent 拉取 PR review comments 時，MCP 接口回應過長會被截斷
• 影響: 經常無法取得完整的審查意見

自動化解決方案

作者開發了自動化工具來解決上述問題：

• 將 Coding Agent 裝在容器中執行
• 與 GitHub Action 整合
• 實現上述流程的完全自動化

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★ Insight ───────────────────────────────────── 多 Agent 協作的核心設計原則

• 上下文隔離: 產品經理 Agent 不執行具體任務，保持全局視角不被細節污染
• 權限平衡: 給予 Coder Agent 充足權限以流暢執行，但需容器隔離防止誤操作
• 工具整合: 善用 GitHub API + MCP + Container 打通 Agent 與開發工具鏈的協作界面 ─────────────────────────────────────────────────