BAT码农失业ing强转Agent希望抓住下一个十年机遇。在职前其实已经花了些时间学了Agent相关基础知识例如提示词工程、Functiion Call、MCP、ReAct、SpringAI等。为什么用Java学Agent而不是Python值得说一下的是我主要是通过Java学习做Agent不少人会有些疑惑为什么不学Python两方面的原因吧一是Python我不熟从零开始成本偏高、不是最佳选择二是我现在的目标不是重新学一门语言而是快速吃透Agent的整体架构做出能落地的项目而且企业级Agent落地Java和Go还是很多的尤其是那些有大量存量系统的公司。总不能为了上AI把整个系统都重写一遍吧Python后面再补不迟但不是现在。先拿自己最熟的语言把项目做出来、把架构跑通入局再说。我的实战项目RAG知识库问答系统再说一下项目。现在根据我的了解对初学者项目入手做Rag知识库问答系统和通用问答Agent类似豆包、千问比较合适些主要原因还是市场招聘需求基本都是要求类似这方面的经验。我当前自己摸索实践的就是Rag企业知识库问答系统计划2-3个月做完。功能上打算做全用户管理、文档解析用户问题重写、意图识别RAG多路检索、会话记忆MCP工具调用、深度思考支持四端Spring后端服务React管理后台 用户端Flutter移动端App整个过程通过文章记录自己的成长和思考项目也会开源到Github。一方面是倒逼自己输出另一方面也想认识更多同路人一起交流。工作流搭建上周主要在搭VibeCoding的工程架构和工作流之前我的VibeCoding经验仅限于单端而这个项目需要做四端还是有很大不同的我之前是基于OpenSpec的sdd驱动够用没太大问题需要注意的是OpenSpec更偏规格驱动擅长用文档管需求、拆任务但不擅长帮你做需求分析你需要自己先把需求想清楚、拆细了AI才能干得好不然返工率很高。这次我在需求讨论上引入了grill-megrill-with-docs负责帮我把需求边界尽可能讨论清晰完整现在整体工作流如下grill-with-docs -- prd.md -- ui-design(可选) -- openspec-propose -- openspec-apply-change -- openspec-verify-change -- test使用grill-with-docs人机交互确定需求边界生成产物prd.md如果是前端还需要通过prd生成设计稿可以直接生成html或者使用figma、pencil等我使用的pencil有了prd、design就可以让openspec开始干活了整个过程需要人工干预grill-with-docs人机交互确定需求边界design生成测试大家会发现写代码基本都不需要人工参与所以未来程序员应该更多关注通过AI工作流让整个流程稳定高效业务核心流程和逻辑无需关注每一处代码细节工作流验证搭建工作流的过程中其实对多种工作流方式进行了反复验证例如grill工作流总体感觉很多东西没有文档落地都是散落在记忆里/grill-with-docs /to-spec → PRD 文档 /to-tickets → 拆成垂直切片任务卡片 /implement → 按 ticket 逐一实现驱动 /tdd /code-reviewopenspec surperpoweropenspec负责文档驱动管理surperpower负责代码实施这个开源项目comet但我自己使用下来感觉还是非常的重所以也就放弃了其实每一种方式都有其优缺点上面的方式我也没有特别深入的研究就是找了一个我的项目中真实的小需求使用上面的工作流跑了一遍凭借自己的经验和感觉看看是否适合自己我的工作流大体就是这么来的也使用项目中管理后台登录和运营账号管理需求进行了验证需求复杂度不高但是整个流程自己觉得清晰、可把控、任务完成度能在 80% 以上对我来说这就够了。毕竟工具是为人服务的适合自己的才是最好的。以上就是我转型Agent第一周的主要进展和思考。后面会持续更新项目进展、技术踩坑、工作流优化还有各种转型心得。如果你也在转型AI、或者对Agent开发感兴趣欢迎关注一起交流成长。项目开源地址https://github.com/linuxjava/Hello-AgentR