Coding Agent作为典型的目标驱动型AI智能体，其运行机制严格遵循感知-决策-行动三阶段模型。在感知阶段，系统通过实时代码分析获取开发环境状态，包括语法结构、变量定义和上下文关系。决策阶段利用大语言模型评估多个解决方案，基于预设的效用函数选择最优方案。最后的行动阶段则执行具体操作，如插入代码、显示警告或重构建议。
该架构的关键创新点在于：1) 采用Langgraph管理工作流状态转换；2) 实现决策过程的可解释性；3) 支持行动结果的动态评估。例如在错误检测场景中，系统能感知潜在的除零风险，决策生成异常处理方案，最终自动插入防护性代码。
这种架构使Coding Agent具备了传统IDE工具所缺乏的主动性和适应性，能够根据开发者的工作模式和学习曲线持续优化其辅助策略，形成良性的开发者-智能体协同进化机制。
この答えは記事から得たものである。コーディング・エージェント：Langgraph上に構築されたシンプルなプログラミング・アシスタントについて
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