随着人工智能技术的不断进步，越来越多的开发者和企业开始采用智能代理来完成各类复杂任务。传统观念强调在执行任务之前，必须要进行详细的规划和分解，将大任务拆分成可控的子任务以获得更精准的执行路径。然而，在近几千次的智能代理执行中，实际经验却告诉我们，过多的规划反而降低了效率和创新性。相反，让智能代理直接开始构建一个初步版本，观察其输出，快速学习其优缺点，然后果断删除，再启动新的探索流程，最终取得了意想不到的成果。这个“构建、学习、删除、重复”的迭代方法，重新定义了如何与AI代理高效协同开发，尤其在面对目标模糊、需求不确定时，显得尤为宝贵。传统的规划思维固然合理，从预防错误、增强控制和确保结果一致性的角度来看拥有明显优势。
但这一方法的前提是开发人员对期望的成果和实现路径有清晰的认知。如果对任务本身认识不足，计划往往成为拖累，或者导致陷入“规划陷阱”，花费大量时间思考怎么做而迟迟不付诸实践。以往的软件工程和产品开发同样经历过类似的转变。早期工程师在面对新功能时，更多依赖原型设计、快速试错和频繁调整，而非一开始就制定详尽的方案。相比纯粹的纸上谈兵，这样的方式更能揭示实际潜在问题和适用性边界。AI代理的发展也似乎自然回归到这种本质。
与其为空想制定计划，不如先让智能代理生成实现方案的“样本”，这些样本未必完美，很多内容注定要被舍弃，但它们是探索未知领域的有力载体。通过持续观察和评估代理的输出，开发者能获得对问题本质更深入的理解，逐渐明确真正的需求和解决方向。且借助现代背景代理技术，能够同时让多个智能代理并行运行任务原型，极大地提升了探索速度和效率。用户无需等待某一个方案完成再着手下一个尝试，节省了时间成本，也让多元化思路快速浮现，拓展了创新边界。当开发者仔细审阅每个“被丢弃”的版本时，可以捕捉到细微的灵感和技术突破之处，这些内容成为后续具体设计的基础。初期的高层次需求经过多次迭代自然演化为精准且多层面的指令，甚至促使开发团队意识到需要将复杂任务拆解成真正独立的子任务来分步攻关。
只要能够半有效地识别并筛选代理产出的有价值信息，这样反复的构建循环将成为实现跨模块、端到端变革的利器。尤其在多组件耦合严重、代码复杂度高的项目中，规划往往难以提前捕捉全部细节，而“边摸索边总结”的灵活方法，更贴合实际工作流程。需要注意的是，该方法并非适用于所有场景。对于范围清晰、任务简单的微调或Bug修复，直接动手且目标明确的方法依然更为高效。同时，当项目过于依赖视觉呈现和设计细节时，例如用户界面风格调整等，频繁丢弃成品带来的认知成本较高，迭代效果不明显。此时，更适合与智能代理密切协作，渐进式调整优化。
未来，随着代理模型与交互机制的不断升级，构建-学习-删除-重复的迭代法可能会演变得更加智能化和自动化，减少人为干预，进一步释放AI潜能。相较于单向的计划驱动型执行，这种以探索和灵活性为核心的工作方法可视为创新的范式转变。对于所有致力于AI开发的人来说，摒弃完美主义、勇于尝试、快速放弃和更新，将带来更具突破性的成果。通过拥抱“构建、学习、删除、重复”的原则，团队可以快速收敛于最优解决方案，同时高效管理不确定性和风险。总结来看，这种对AI代理开发的新思路强调实践胜于空想，鼓励试验、错漏和反复学习，符合人类工程实践的本质。它打破了传统的计划束缚，释放了更多创造力，有助于打造更灵活、更具适应性的智能系统。
随着AI应用复杂度日益攀升，善用这一方法无疑成为实现跨领域创新和高效落地的关键。
