锦州网站建设预订wordpress废弃函数

张小明 2026/1/11 9:13:55
锦州网站建设预订,wordpress废弃函数,郑州厉害的seo顾问,查询网站访问量大家好#xff0c;我是徐子雯#xff0c;花名“文想”#xff0c;是阿里云 EDAS 产品的一名研发工程师。今天很高兴能在线下和大家分享我在 Qoder CLI 上的一些实战经验#xff0c;具体来说#xff0c;是如何用它去实现一个“开源应用一键部署”的 Agent。一、 Agent 开发…大家好我是徐子雯花名“文想”是阿里云 EDAS 产品的一名研发工程师。今天很高兴能在线下和大家分享我在 Qoder CLI 上的一些实战经验具体来说是如何用它去实现一个“开源应用一键部署”的 Agent。一、 Agent 开发的模式Agent 的开发大致可以分为三种模式高代码、低代码和零代码。高代码就是从零开始自己写你要自己对接大模型自己写工具自己做上下文工程。当然也可以借助一些框架比如 LangChain、LangGraph 或 Spring AI。但即便用了框架学习成本依然存在而且你还是得自己写工具、搭流程。好处是足够灵活你想做成什么样就可以适配成什么样AI 做不到的地方你还能用工程手段补上。低代码大家可能见得比较多像百炼、Dify 这类平台通过拖拽组件来构建智能体。零代码其实也包含在低代码范畴里很多平台给你一个页面你只要写 Prompt、定义角色、指定任务就能跑起来一个简单的智能体。但这类智能体的能力边界通常比较有限。我自己最开始做 Agent 时主要用的就是高代码方式。如果几个月前有人问我“我现在想做一个 Agent该从哪儿开始”我可能会说你得先想清楚 AI 的能力边界即 AI 能做什么不能做什么架构设计应该是怎么样的还要考虑上下文怎么编排、工作流怎么设计、工具怎么写……但现在我会直接说不妨先从 Qoder CLI 开始先体验一下这个 Agent 可以有多强大尤其是它比你想象中可能还要强一点。值得注意的是 Qoder CLI 是一个终端工具这就意味着它可以通过命令行触达几乎任何地方。开源项目一键部署我所在的团队是 EDAS 产品即企业级分布式应用服务主要帮客户做应用托管和微服务治理。现在有这样一个背景现在开源生态这么繁荣各种开源应用层出不穷Agent 也越来越多大家是不是都手痒想试试但一打开 GitHub看到那些项目密密麻麻的文档、复杂的依赖、五花八门的部署方式。如果没有技术背景光靠读文档去部署一个应用真的非常困难。对企业用户来说痛点很明显部署复杂要搞懂项目架构、依赖关系、配置参数技术门槛高得熟悉 Docker、K8s甚至 Helm适配成本也高需要对接服务器还是云厂商所以 EDAS 来提供这个能力让客户点一下就能一键体验优质开源应用。但这个难题落到 EDAS 研发身上其实也不轻松。我自己去部署一个开源项目简单点的一两个小时复杂点的可能折腾一天都搞不定毕竟我不是原作者很多细节只能靠猜。那这个时候就想了“能不能搞个 AI给它一个 GitHub 链接它就能自动把应用部署到咱们EDAS上” 想法很美好但当时我心里也在打鼓真的能做到吗如果让 AI 做它该怎么干首先得想清楚人是怎么部署一个应用的信息搜集打开项目链接读 README、官网文档、Wiki、Dockerfile部署方案分析看有没有现成的 Helm Chart有没有官方镜像要不要自己打镜像部署执行适配目标环境比如阿里云 ACK 集群配置网络、存储、环境变量验证与修复部署完是不是真能跑日志有没有报错如果有还得调试修复。交给AI整个过程可以拆成四步项目分析 → 部署物制备 → 部署调试 → 部署验证。每一步都有难点项目分析信息分散可能藏在源码、Issue 甚至外部链接里部署物制备依赖复杂打包方式多样部署调试要适配不同集群环境部署验证问题千奇百怪没有固定模式。纯工作流到多智能体最开始我完全是用高代码方式硬啃。经历了几个阶段第一个版本是线性工作流把 AI 框死在一个固定流程里让它一步步执行。甚至为了降低难度我还做了减法只让它先生成部署文件。那时候总觉得 AI 不够“智能”所以花了大量时间调 Prompt简直像在“炼丹”放一堆材料进去不知道出来的是灵药还是炸锅。后来尝试了 ReAct 架构让 Agent 根据工具返回的结果做决策。但这里有个问题就算每一步决策有 90% 的准确率多步叠加后整体成功率会急剧下降。再加上上下文管理和框架适配的坑过程非常坎坷。最后用 LangGraph 实现了一个多智能体系统把任务拆成四个独立模块文档解析、部署物生成、自动部署、错误修复。每个模块各司其职。同时还发现当一个大任务 Prompt 效果不好时拆得越细效果反而越好。比如“读网页”这件事我就专门拆出一个网页解析 Agent。二、 Qoder CLI一个好 Agent 大模型 Prompt 工具直到 Qoder CLI 出现带着两个关键特性Sub-Agent 和 Slash Comments斜杠命令对我简直是降维打击。Qoder CLI让 Agent 开发回归本质。Qoder CLI 的理念很清晰一个好 Agent 大模型 Prompt 工具。大模型Prompt工具这三样Qoder在底层都已封装好了。这样的优势在于模型不用你选它自动路由到最优的工具内置丰富操作文件、访问网页、调用集群命令都不用自己写Prompt 也预置了高质量模板。更重要的是它有两个特别适合我们场景的点第一它是终端工具不像 Qoder IDE 需要打开图形界面Qoder CLI 随时随地都能用。你在逛 GitHub 时看到一个有趣的项目直接打开终端敲一行命令Agent 就开始干活了——完全不依赖 IDE。第二它用斜杠命令Slash Commands调用 Agent。比如我写了一个叫 cloudapp 的 Agent只要输入 /cloud-app deploy 它就启动了。没有复杂界面没有多余操作非常轻量。还有一个关键差异它能主动收集用户配置。在我之前的高代码版本里Agent 只能按固定逻辑走。但 Qoder CLI 的 Agent 会在分析完项目后主动问你“你想用哪种数据库端口怎么设密码要不要改资源配多少”——这正是我们业务最需要的能力。对比之下我之前写了上万行代码的原生方案在 Qoder CLI 里可能就几百行 Markdown 就搞定了。例如我在 GitHub 找了一个多人协同编辑文档的开源项目用我写的 cloudapp Agent 来部署。过程是这样的输入命令​​/cloud-app deploy https://github.com/xxx/yyy​​整个过程如下Agent 先克隆项目读 README 和源码分析出技术栈、依赖组件比如用了 PostgreSQL、关键环境变量然后它开始提问“数据库类型选哪个存储配多大端口和密码怎么设”我这里用了默认值但你完全可以自定义接着它生成部署物如果项目有 Helm Chart就直接用没有的话它会自己生成并且能根据目标环境比如阿里云 ACK做适配加上必要的 Labels 或 Annotations部署前还会检查集群连接是否正常这是我原生版本没做到的部署完成后它会原生调用 kubectl 检查 Pod 状态如果发现节点没到终态它会自动读日志判断是镜像问题、配置错误还是资源不足并尝试修复最后输出访问地址告诉你部署成功。整个过程非常顺畅。而且部署完之后你还能继续问它“这个应用的架构是什么怎么扩容”——它不只是部署工具还能做后续的答疑、监控支持。三、用 Qoder CLI 做 Agent 的经验现在如果再谈“AI 边界”和“架构设计”我会从不同角度去看经验一 Prompt 的思考Prompt 要“少即是多”以前做高代码 Agent 时总想把每一步写得巨细无遗“请调用 kubectl get pods检查是否有 CrashLoopBackOff如果有请查看日志第 X 行……”但在 Qoder CLI 里更好的写法反而是“检查应用状态如有异常请修复”。因为写得太细反而限制了 AI 的推理空间。注意 Prompt 的权重Qoder CLI 用 Markdown 写 Prompt我发现标题的权重比正文高。有一次我改了半天逻辑发现 Agent 还是按一级标题走因为标题和正文指令冲突了。对关键指令可以用 [!IMPORTANT] 强调。Sub-Agent 要用在刀刃上Sub-Agent 适合封闭任务比如“只负责收集用户配置”但它只有局部上下文而主工作流能看到全部上下文。什么时候拆、什么时候不拆要根据任务性质判断。经验二 Qoder CLI 的两个关键特性Sub-Agent 是专注于特定任务的 Agent具备独立思考和调用工具的能力。它的核心优势在于“独立性”——每个 Sub-Agent 只处理自己的子任务互不干扰。Comments斜杠命令 支持构建丰富、灵活的工作流。这两点正是 Qoder CLI 与 Qoder IDE 的重要区别。需要特别注意的是上下文的差异一个完整的主工作流Main Agent能访问全部上下文适合统筹全局而 Sub-Agent 仅拥有局部上下文只看到分配给它的那部分信息。因此在设计时要仔细判断什么时候该用 Sub-Agent什么时候应该让主 Agent 直接处理。经验三关于“做减法”的思考早期在开发原生 Agent 时我们信奉“拆得越细越好”——把任务切到最小单元Agent 才更容易完成。但现在在 Qoder CLI 的环境下这个原则不一定适用了。因为 Qoder CLI 本身具备强大的上下文理解能力有时候保留更大的任务粒度反而更高效能更好地利用整体上下文进行推理。另外也不必追求一步到位。Agent 的 Prompt 完全可以持续迭代、逐步优化。目前这套方案的实际表现92% 的终态成功率即能顺利完成部署流程85% 的完全成功率不仅部署成功应用功能也通过了自动验证。四、愿景AI亲和的未来最后我希望推动一种趋势开源项目本身具备“AI 亲和性”。比如源码结构标准、清晰文档语义明确、机器可读配置项有良好注释。当社区普遍做到这一点Agent 就能更准确、更自动化地完成部署。也许未来真的只需要一句话就能让全球开源应用为你所用。最后想给大家介绍下 EDAS 最近上线了“开源应用首页”已支持 100 优质开源项目的一键部署包括 AI 工作流、Agent 框架、CMS 等新兴应用这里面九成的部署物都是用这个 Agent 自动生成并测试的。如果你对企业级应用托管、微服务治理或者 Qoder CLI 的 Agent 开发感兴趣欢迎交流
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