AI 编码工具正在成为开发者们不可或缺的助手。然而，不尽如人意的代码生成，以及缺乏透明度的操作过程，常常让开发者感到沮丧。Warp 引入了一种名为“Agent Steering”的创新概念，旨在解决这些痛点，赋予开发者对 AI 编码过程的掌控力。本文将深入探讨 Warp 的 Agent Steering，以及它如何改变 AI 辅助编码的游戏规则，提升开发效率和代码质量，让你摆脱AI编码的困境。
核心要点
AI 编码工具虽受欢迎，但常因代码质量和透明度问题令人沮丧。
Warp 的 Agent Steering 是一种实时引导 AI 编码过程的新方法，赋予开发者掌控权。
传统 AI 编码工具缺乏透明度，开发者难以了解代码生成背后的逻辑。
Agent Steering 通过内联差异、实时编辑和优化提示，弥合了提示与最终代码之间的差距。
Warp 的 Agent Mode 提供语音输入，减少手动输入，提升效率。
Warp 强调 AI 只是工具，开发者需要理解和验证 AI 生成的代码。
Agent Steering 帮助开发者更好地掌握 AI 工具，生成符合项目规范和风格的代码。
Warp 提供内置代码审查面板、原生文件编辑器和项目初始化等功能，提升开发体验。
AI 编码工具的挑战与 Warp 的解决方案
AI 编码工具：日益普及但仍存挑战
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AI 编码工具，例如 GitHub Copilot、Tabnine 等，已经变得越来越流行，它们承诺通过人工智能技术来加速软件开发过程。这些工具可以自动生成代码片段、提供代码补全建议，甚至根据自然语言描述生成完整的函数或类。这听起来很棒，对吗？
然而，许多开发者在使用这些 AI 编码工具时，都遇到了一些共同的挑战。最常见的问题是 AI 生成的代码质量参差不齐。有时候，AI 提供的代码片段看似正确，但实际上存在语法错误、逻辑漏洞，或者不符合项目的编码规范。
更糟糕的是，有些 AI 编码工具在出现错误时，并不会明确地提示开发者，而是“悄无声息”地失败了，这无疑增加了调试和修复代码的难度。Stack Overflow 的一项研究表明，66% 的开发者认为 AI 生成的代码“几乎正确，但并不完全正确”是使用 AI 编码工具时最大的问题。
另一个问题是 AI 编码工具的透明度不足。很多时候，开发者并不知道 AI 是如何生成代码的，也不知道 AI 背后使用了哪些算法和数据。这种缺乏透明度的状况让开发者难以信任 AI，也难以理解和维护 AI 生成的代码。
那么，如何才能解决这些问题，让 AI 编码工具真正地赋能开发者，而不是给他们带来额外的负担呢？Warp 的 Agent Steering 提供了一种新的思路。
Warp Agent Steering：掌控你的 AI 编码流程
Warp 提出了一种名为“Agent Steering”的概念，旨在解决 AI 编码工具的透明度和可控性问题。 Agent Steering 的核心思想是 让开发者能够实时地引导 AI 编码过程，而不仅仅是被动地接受 AI 生成的代码。通过 Agent Steering，开发者可以更深入地了解 AI 的工作原理，更好地控制 AI 的行为，从而生成更高质量、更符合项目需求的代码。
Agent Steering 并非要取代开发者，而是要让 AI 成为开发者更强大的助手。它允许开发者与 AI 协同工作，共同完成编码任务。开发者可以利用自己的专业知识和经验来指导 AI，确保 AI 生成的代码符合项目的架构、风格和规范。
Warp 的 Agent Steering 具有以下几个关键特点：
- 实时引导： 开发者可以实时地与 AI 互动，提供反馈和指导，而不是在 AI 完成代码生成后才进行修改。
- 内联差异： AI 生成的代码会以内联差异的形式呈现，方便开发者审查和比较。
- 优化提示： 开发者可以根据 AI 的反馈，优化提示信息，提高代码生成质量。
- 上下文感知： AI 能够感知项目的上下文信息，例如代码风格、编码规范等，从而生成更符合项目需求的代码。
更智能的AI辅助：Agentic Coding和Agent Steering
Agentic Coding：AI自主驱动的编码模式
Agentic Coding 是一种新兴的 AI 编码范式，它强调让 AI 代理（Agent）在没有或者很少人工干预的情况下，自主地完成编码任务。与传统的 AI 编码工具不同，Agentic Coding 旨在让 AI 具备更强的自主性和决策能力，能够独立地分析问题、设计解决方案、编写代码，并进行测试和验证。
Agentic Coding 的核心在于 构建一个智能的 AI 代理。该代理需要具备以下几个关键能力：
- 理解问题： 能够理解自然语言描述的需求，并将其转化为可执行的编码任务。
- 规划任务： 能够将复杂的编码任务分解为多个子任务，并制定合理的执行计划。
- 生成代码： 能够根据任务描述和上下文信息，自动生成高质量的代码。
- 测试验证： 能够编写和运行测试用例，验证代码的正确性和可靠性。
- 迭代优化： 能够根据测试结果和用户反馈，不断地优化代码。
Agentic Coding 有望大幅提升软件开发的效率和质量，让开发者能够将更多的时间和精力投入到更具创造性的工作中。然而，Agentic Coding 仍然处于早期发展阶段，面临着许多技术挑战，例如如何提高 AI 代理的智能水平、如何保证 AI 生成的代码的安全性等。
Agent Steering：人工引导与AI协作的平衡
Agent Steering 与 Agentic Coding 相比，更加强调人工引导与 AI 协作的平衡。Agent Steering 认为，虽然 AI 具有强大的代码生成能力，但仍然需要人工干预来确保代码的质量和符合项目需求。因此，Agent Steering 旨在 构建一个开发者友好的 AI 编码环境，让开发者能够轻松地与 AI 互动，并对其行为进行指导和控制。
Agent Steering 的核心在于 提供一套易于使用的工具和界面，让开发者能够：
- 定义明确的目标： 开发者需要明确地定义编码任务的目标，并提供清晰的提示信息。
- 实时监控 AI 的行为： 开发者可以实时地监控 AI 的代码生成过程，并随时进行干预。
- 提供反馈和指导： 开发者可以对 AI 生成的代码进行评价和反馈，帮助 AI 学习和改进。
- 控制 AI 的决策： 开发者可以限制 AI 的搜索空间和决策范围，避免 AI 偏离正确的方向。
Agent Steering 更加注重开发者的参与和控制，让开发者能够充分利用 AI 的能力，同时又不会失去对代码的掌控权。因此，Agent Steering 更适合那些希望在 AI 辅助下提高编码效率，但又不愿意完全依赖 AI 的开发者。
Warp Agent Steering实战：NASA每日天文图片项目演示
项目准备：NASA每日天文图片API调用
让我们通过一个实际的例子来了解如何在 Warp 中使用 Agent Steering。我们将使用 NASA 每日天文图片 API（Astronomy Picture of the Day, APOD）来构建一个简单的项目。该项目的功能是 每天从 NASA 的 API 获取一张新的天文图片，并显示相关的图片信息，例如图片标题、媒体类型、URL 和描述。
首先，你需要在 Warp 中创建一个新的项目，并配置好 Python 开发环境。请确保你已经安装了必要的 Python 库，例如 requests （用于发送 HTTP 请求）和 rich（用于美化终端输出）。
接下来，你可以使用 Warp 的 Agent Mode 来生成调用 NASA API 的代码。在 Warp 的终端中，输入以下命令：
/arp 创建一个Python脚本，调用NASA的每日天文图片API，并将图片信息打印到终端
Warp 的 AI 助手会自动生成相应的 Python 代码，并以内联差异的形式呈现给你。你可以审查这些代码，确保其逻辑正确、风格规范，并符合项目的要求。
Agent Steering：实时引导与优化代码
接下来，我们将使用 Agent Steering 来 优化 AI 生成的代码。例如，我们希望 AI 能够自动将图片保存到本地，而不是仅仅显示图片的 URL。你可以在 Warp 的终端中输入以下命令：
/arp 修改脚本，将API返回的图片保存到本地，并命名为apod _date.jpg，date为图片日期。
Warp 的 AI 助手会根据你的指令，修改 Python 脚本，并再次以内联差异的形式呈现给你。你可以审查这些修改，确保其逻辑正确，并且不会破坏原有的代码。
如果你对 AI 生成的代码不满意，你可以随时 优化提示信息，让 AI 重新生成代码。例如，你可以添加更多的约束条件，或者提供更详细的示例代码。
通过这种实时引导的方式，你可以逐步地完善 AI 生成的代码，使其最终达到你的预期目标。而且，在整个过程中，你始终保持着对代码的掌控权，而不是被动地接受 AI 的输出。
测试与验证：确保代码质量
完成代码编写后，我们需要对其进行测试和验证，以确保其功能正常、性能良好。你可以在 Warp 的终端中使用 pytest 等测试框架来编写和运行测试用例。
在测试过程中，你可以利用 Warp 的 Agent Steering 来 生成测试代码，或者 调试现有的代码。例如，你可以要求 AI 找出代码中的潜在错误，或者提供修复建议。
通过这种方式，你可以充分利用 AI 的能力来提高代码质量，减少 bug 的数量。
Warp Pro 订阅：为开发者提供更多可能
灵活的订阅选项，满足不同需求
虽然 Warp 本身是免费使用的，但 Warp Pro 订阅提供了许多额外的功能和优势，例如：
- 更快的 AI 响应速度： 享受更快的代码生成和调试速度。
- 更高的 AI 使用配额： 获得更多的 AI 使用次数，满足更高级的编码需求。
- 优先技术支持： 享受更快速、更专业的技术支持服务。
Warp Pro 的定价非常灵活，你可以根据自己的需求选择不同的订阅计划。目前，Warp 正在进行促销活动，新用户可以以 1 美元/月的价格体验 Warp Pro 的所有功能。
Warp Pro 订阅计划：
| 计划名称 | 价格 | 主要功能 |
|---|---|---|
| 免费版 | 0 美元/月 | 基础 AI 编码功能、有限的使用配额 |
| Pro 版 | 1 美元/月 (促销) | 更快的 AI 响应速度、更高的 AI 使用配额、优先技术支持 |
| Enterprise 版 | 联系销售团队 | 定制化功能、企业级安全保障、专属技术支持 |
Warp Agent Steering 的优缺点分析
? Pros透明度高：开发者可以了解 AI 的工作原理。
可控性强：开发者可以实时地引导 AI 编码过程。
代码质量高：AI 生成的代码更符合项目需求。
效率提升：加速开发过程，减少调试时间。
集成了AI、编辑、复查、环境等多个环节，缩短了开发路径
内置代码审查面板、原生文件编辑器和项目初始化等功能
? Cons需要一定的学习成本：开发者需要学习如何使用 Agent Steering。
对开发者的专业知识有一定要求：开发者需要具备一定的编码能力才能有效地指导 AI。
目前可能还在早期阶段，存在一些需要完善的地方
Warp Agent Steering 的核心特性
Agent Steering：实时引导，掌控全局
Agent Steering 是一种实时引导 AI 编码过程的新方法。它赋予开发者对 AI 编码过程的掌控权，让开发者能够实时地与 AI 互动，提供反馈和指导。通过 Agent Steering，开发者可以更深入地了解 AI 的工作原理，更好地控制 AI 的行为，从而生成更高质量、更符合项目需求的代码。
内联差异：清晰的代码变更展示
内联差异功能可以清晰地展示 AI 生成的代码与原始代码之间的差异，方便开发者审查和比较。开发者可以快速地了解 AI 做了哪些修改，并判断这些修改是否合理。
优化提示：提高代码生成质量的关键
优化提示功能允许开发者根据 AI 的反馈，优化提示信息，提高代码生成质量。开发者可以通过添加更多的约束条件、提供更详细的示例代码等方式，来引导 AI 生成更符合自己期望的代码。
上下文感知：让 AI 更好地理解你的项目
上下文感知功能使 AI 能够感知项目的上下文信息，例如代码风格、编码规范等，从而生成更符合项目需求的代码。这意味着 AI 不仅仅是简单地生成代码，而是能够理解项目的整体结构和目标，并生成与之相适应的代码。
内置代码审查面板
方便开发者审查 AI 生成的代码，并进行必要的修改。
原生文件编辑器
原生文件编辑器支持语法高亮、Vim 快捷键等功能，提供流畅的编码体验。
项目初始化
快速创建新项目，并自动配置好必要的依赖和设置。
Warp Agent Steering 的应用场景
快速原型开发
使用 AI 快速生成代码框架，加速原型开发过程。
代码重构与优化
利用 AI 自动识别和修复代码中的 bug，并进行性能优化。
自动化测试
生成测试用例，并自动运行测试，确保代码质量。
学习与探索
通过与 AI 互动，学习新的编码技术和最佳实践。
常见问题解答
Warp Agent Steering 是什么？
Warp Agent Steering 是一种实时引导 AI 编码过程的新方法。它赋予开发者对 AI 编码过程的掌控权，让开发者能够实时地与 AI 互动，提供反馈和指导，能够理解项目的整体结构和目标，并生成与之相适应的代码。
Warp Pro 相比免费版有哪些优势？
Warp Pro 提供了更快的 AI 响应速度、更高的 AI 使用配额和优先技术支持等功能，能够满足更高级的编码需求。
Warp Agent Steering 适合哪些类型的开发者？
Warp Agent Steering 适合所有类型的开发者，无论是初学者还是经验丰富的专家，都可以从中受益。尤其适合那些希望更好地掌控 AI 编码过程、提高代码质量的开发者。
相关问题
除了 Warp，还有哪些值得关注的 AI 编码工具？
除了 Warp，还有 GitHub Copilot、Tabnine、Codeium 等都是比较流行的 AI 编码工具。它们各有特点，可以根据自己的需求选择合适的工具。GitHub Copilot 和 Tabnine 都已经过大量开发者的测试，其中 GitHub Copilot 拥有广泛的用户群，支持多种编程语言，不过是订阅服务；Tabnine 则提供免费版本，但是功能有所限制。 同时，可以关注一些新兴的 AI 编码工具，它们可能在某些方面具有独特的优势。例如，一些工具专注于代码安全性分析，另一些工具则提供更强大的代码重构功能。 不同AI 辅助编程工具的性能指标 工具 优点 缺点 GitHub Copilot 广泛的用户群，支持多种编程语言，提供代码补全和代码生成功能 订阅服务，价格较高 Tabnine 提供免费版本，支持多种编程语言 免费版本功能有所限制 Codeium 专注于代码安全性分析，提供代码重构功能 用户群相对较小，支持的编程语言较少 Warp Agent Steering 实时引导，掌控全局，内联差异 需要一定的学习成本和编码基础，目前可能还在早期阶段 其他新兴工具 可能在某些方面具有独特的优势 功能和用户体验可能不够完善
