今天的复盘主要围绕 AI 智能体（Agent）的使用 ROI 评估，以及技术攻坚中暴露出的几个架构问题。
重新审视 AI Agent 的“正确打开方式”
近期对 AI 辅助编程的边界有了更清晰的感知。虽然像 OpenClaw 这样的 Agent 框架极具潜力，但在实际落地中，如果直接让 Agent 去接管高强度、高耦合度的核心代码重构，往往会导致极其惨烈的 Token 消耗战，且产出极不稳定。
真正的破局点在于任务架构的重塑。Agent 不是高级打字员，而是执行流水线上的节点。对于大型任务，必须由人（或者架构师 Agent）先完成松耦合的模块拆解，然后并行派发给多个 AI Worker 独立执行。
在当前的工程语境下，“如何用自然语言设计出无歧义、低上下文依赖的任务 Prompt”，其重要性已经等同于甚至超越了底层代码的实现能力。顺便一提，就目前观察，Gemini 3.1 在面对这种多模态和复杂指令调度时，依然保持着优于 Claude 的压制力。
业务攻坚：RTL 混排与框架设计的博弈
在尝试为某个复杂的富文本系统实现 RTL（从右到左）布局支持时，发生了一次非常有意思的技术博弈。
初始思路非常“云原生”：让 Agent 通过阅读框架源码，试图利用上层的插件化（Plugin-based）机制来“Hack”掉底层的排版引擎，以此接管中东语系的混排文本方向。 然而，早期的测试直接宣告了这条路走不通。当遇到复杂的 Bidi（双向文本）算法时，由于底层 Canvas 渲染矩阵的限制，仅靠外围的插件拦截根本无法从根本上解决视觉排序错乱的顽疾，最后依然不得不回到引入专门算法库进行底层文本重排的路径上。
这个过程暴露了一个极其普遍的工程陷阱：当框架底层的抽象维度不够（比如没考虑 RTL 坐标系翻转）时，试图在应用层/插件层通过“奇技淫巧”去弥补，大概率会陷入无尽的技术债。
基础设施：版本跃迁的代价
另外，最近系统在向 JDK 17 演进的过程中，KMS（密钥管理服务）加载 Nacos 配置注册中心时出现了极其顽固的兼容性阻断。这类底层基建的玄学 Bug，再次提醒我们生态系统演进的沉没成本。
结语
从让 Agent 代写代码，到让 Agent 设计方案甚至自我纠错，我们正在经历一次研发范式的剧变。
但有趣的是，AI 越强大，工程世界里那些最古老的真理就显得越发刺眼：糟糕的系统架构，连 AI 都救不了。 如果你的底层代码耦合如面条，试图指望塞进去一个“无敌 Agent”来自动重构，结果大概率是跑崩上下文。AI 最大的价值，恰恰在于逼着我们先去写出边界清晰、逻辑自洽的系统。因为只有人先把系统拆对了，AI 才能跑得快。