《AI Agent 实战手册》
——从 Prompt 到产品：2026 AI Agent 全栈开发操作指南
本手册基于 2026 年最新行业实践编写，覆盖从基础认知到生产部署的完整知识体系。 全书共 9 大篇章、36 章、180+ 篇子文档，每篇均为可落地的操作手册，包含工具推荐（含价格）、详细操作步骤、提示词模板、实战案例和避坑指南。
核心理念
2026 年，AI 辅助开发已从”自动补全代码”全面进化为 Agentic Engineering 时代。AI 不再只是建议下一行代码，而是能自主分解任务、调用工具、执行操作、自我修正的智能体。这一转变重新定义了软件开发的每一个环节。
本手册围绕四大核心理念构建：
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Spec-Driven Development（规格驱动开发） 纯 Vibe Coding 适合原型验证，但生产级项目需要 Spec 作为 Source of Truth。核心公式：Spec + AI Agent + Human Review = 生产代码。AI Agent 按照明确的规格执行任务，人类负责审查和决策。
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Context Engineering（上下文工程） 比 Prompt Engineering 更重要的是如何组织和管理上下文。通过规则文件（CLAUDE.md、Steering）、MCP 工具连接、记忆管理，让 AI Agent 在正确的上下文中工作，输出质量提升数倍。
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Vibe Coding 分领域最佳实践 不同开发领域（前端、后端、数据库、移动端、游戏、嵌入式）有各自的 AI 辅助模式和反模式。本手册为每个领域提供专属的 Steering 规则模板和避坑指南。
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AI Agent 团队协作 从单 Agent 到多 Agent 协作，从 MCP 工具连接到 A2A 协议通信，AI Agent 正在形成可编排的团队。AgentOps 监控、安全治理、成本优化成为生产环境的必备能力。
Human-in-the-Loop 不可省略：AI 是高效的草稿生成器和任务执行者，人类是最终的审查者、决策者和质量守门人。
快速入门路径
根据你的角色和目标，选择最适合的阅读路径：
🎨 前端开发者
目标：掌握 AI 辅助前端开发的完整工作流
- 02a-12种Prompt模式扫盲 — 打好 Prompt 基础
- 03a-上下文工程方法论 — 理解上下文工程
- 05a-Claude Code快速入门 — 上手 Claude Code
- 27a-AI辅助前端开发概览 → 27b-组件生成策略 → 27f-前端Steering规则与反模式 — 前端 Vibe Coding 实战
- 31a-AI辅助测试概览 — AI 辅助测试
⚙️ 后端开发者
目标：掌握 AI 辅助后端架构、API 设计和测试
- 09b-核心Agent循环模式 — 理解 Agent 架构
- 08a-MCP概念入门 → 08c-自定义MCP-Server开发 — 掌握 MCP
- 28a-AI辅助后端开发概览 → 28b-API设计与生成 → 28f-后端Steering规则与反模式 — 后端 Vibe Coding
- 18d-PBT深度指南 — Property-Based Testing
- 29a-AI辅助数据库设计概览 — 数据库设计
🚀 全栈创业者 / Solo Founder
目标：一个人用 AI 完成从立项到上线的全流程
- 36a-全流程总览 — 从这里开始，了解 6 周全流程
- 15a-AI辅助市场调研 → 15b-AI辅助需求定义与PRD — 产品与需求
- 17a-Spec-Driven工作流全景 → 17b-15分钟瀑布规划法 — 开发工作流
- 18a-2026-AI测试工具全景 — 测试策略
- 19a-AI辅助部署自动化 — 部署上线
- 20a-AI运营工具全景 — 运营增长
🏗️ 架构师
目标：设计健壮的 AI Agent 系统架构
- 09a-从聊天机器人到自主Agent → 09f-架构选择决策框架 — Agent 架构全景
- 10a-多Agent协作概述 → 10c-A2A协议详解 — 多 Agent 协作
- 11a-RAG概念与架构 → 11e-高级RAG技术 — RAG 系统
- 21a-AgentOps概念 → 21e-成本优化策略 — AgentOps
- 22a-AI安全概览 → 22f-生产部署安全清单 — 安全治理
🔧 运维工程师
目标：用 AI 提升运维效率和自动化水平
- 32a-AI辅助DevOps概览 — DevOps Vibe Coding 入门
- 32b-AI辅助IaC生成 → 32c-AI辅助CI-CD配置 — IaC 和 CI/CD
- 19d-AIOps实践 — AIOps
- 21a-AgentOps概念 → 21f-生产告警与质量指标 — 监控告警
- 23a-OpenClaw核心概念 → 25a-高可用部署 — OpenClaw 部署运维
全书目录
第一篇：AI Agent 基础与工具链
第 1 章：AI Agent 时代全景
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 01a | 从 Copilot 到 Agent | 从代码补全到自主 Agent 的演进历程 |
| 01b | 2026 工具链全景图 | 2026 年 AI 开发工具链全景概览 |
| 01c | 核心概念扫盲 | Agent、LLM、Prompt 等核心概念入门 |
第 2 章：Prompt Engineering
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 02a | 12种Prompt模式扫盲 | 12 种常用 Prompt 设计模式详解 |
| 02b | 模型差异化Prompt技巧 | 针对不同模型的 Prompt 优化技巧 |
| 02c | Prompt反模式与调试 | 常见 Prompt 错误和调试方法 |
| 02d | Prompt模板库 | 实用 Prompt 模板集合 |
第 3 章：Context Engineering
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 03a | 上下文工程方法论 | 上下文工程的系统方法论 |
| 03b | 规则文件编写指南 | CLAUDE.md、Steering 等规则文件编写 |
| 03c | 上下文窗口管理策略 | 上下文窗口优化和管理策略 |
| 03d | 上下文工程实战清单 | 上下文工程实战检查清单 |
第 4 章：Metaprompt 与高级 Prompt
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 04a | Metaprompt概念与动机 | Metaprompt 概念和使用动机 |
| 04b | Metaprompt完整工作流 | Metaprompt 完整工作流程 |
| 04c | Prompt链与动态组装 | Prompt 链式调用和动态组装 |
| 04d | Prompt版本管理 | Prompt 版本控制和管理 |
第二篇：AI 编码工具深度指南
第 5 章：Claude Code 深度指南
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 05a | Claude Code快速入门 | Claude Code 安装和快速上手 |
| 05b | CLAUDE.md编写指南 | CLAUDE.md 规则文件编写指南 |
| 05c | Agentic Loop与Subagent | Agent 循环和子 Agent 机制 |
| 05d | Plan Mode与Act Mode | 计划模式和执行模式详解 |
| 05e | 高级CLI技巧 | Claude Code 高级命令行技巧 |
第 6 章：Skills 体系
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 06a | 工具到Skills的概念层次 | 从工具到 Skills 的概念层次 |
| 06b | Claude Code Skills创建教程 | Claude Code Skills 创建教程 |
| 06c | Kiro Skills创建教程 | Kiro Skills 创建教程 |
| 06d | Remotion Skills与领域Skills | Remotion Skills 和领域 Skills |
| 06e | Skill设计模式与排错 | Skill 设计模式和排错指南 |
第 7 章：Gemini Pro 应用
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 07a | Gemini 2.5 Pro能力概览 | Gemini 2.5 Pro 能力概览 |
| 07b | 百万Token上下文实战 | 百万 Token 上下文窗口实战 |
| 07c | 多模态能力实战 | 多模态能力实战应用 |
| 07d | API集成指南 | Gemini API 集成指南 |
| 07e | Claude-GPT-Gemini对比 | Claude、GPT、Gemini 三大模型对比 |
第三篇：核心技术专题
第 8 章：MCP（Model Context Protocol）
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 08a | MCP概念入门 | MCP 概念和入门 |
| 08b | MCP深度架构解析 | MCP 深度架构解析 |
| 08c | 自定义MCP Server开发 | 自定义 MCP Server 开发 |
| 08d | MCP工具模式目录 | MCP 工具模式目录 |
| 08e | MCP安全最佳实践 | MCP 安全最佳实践 |
| 08f | MCP集成与推荐Server | MCP 集成和推荐 Server |
第 9 章：AI Agent 架构模式
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 09a | 从聊天机器人到自主Agent | 从聊天机器人到自主 Agent 的演进 |
| 09b | 核心Agent循环模式 | 核心 Agent 循环模式 |
| 09c | Guardrails实现 | Guardrails 安全护栏实现 |
| 09d | Agent记忆系统 | Agent 记忆系统设计 |
| 09e | Agent架构模板 | Agent 架构模板 |
| 09f | 架构选择决策框架 | 架构选择决策框架 |
第 10 章：多 Agent 协作
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 10a | 多Agent协作概述 | 多 Agent 协作概述 |
| 10b | 框架对比 | 多 Agent 框架对比 |
| 10c | A2A协议详解 | A2A 协议详解 |
| 10d | Agent通信模式 | Agent 通信模式 |
| 10e | 多Agent实战案例 | 多 Agent 实战案例 |
第 11 章：RAG
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 11a | RAG概念与架构 | RAG 概念和架构 |
| 11b | RAG流水线详解 | RAG 流水线详解 |
| 11c | 向量数据库对比 | 向量数据库对比 |
| 11d | RAG系统构建教程 | RAG 系统构建教程 |
| 11e | 高级RAG技术 | 高级 RAG 技术 |
| 11f | RAG评估与优化 | RAG 评估和优化 |
第四篇：AI 多媒体创作
第 12 章：Remotion AI 视频生成
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 12a | 代码驱动视频概念 | 代码驱动视频概念 |
| 12b | 环境搭建 | Remotion 环境搭建 |
| 12c | 端到端工作流 | 端到端视频生成工作流 |
| 12d | 实战案例集 | 视频生成实战案例集 |
| 12e | 成本与生产部署 | 成本分析和生产部署 |
第 13 章：AI 图像生成
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 13a | 图像生成工具对比 | 图像生成工具对比 |
| 13b | 图像Prompt工程 | 图像 Prompt 工程 |
| 13c | API集成编程生成 | API 集成编程生成 |
| 13d | 批量生成自动化 | 批量生成自动化 |
| 13e | 品牌一致性指南 | 品牌一致性指南 |
第 14 章：AI Voice Agent
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 14a | 语音AI平台对比 | 语音 AI 平台对比 |
| 14b | 语音克隆与TTS/STT | 语音克隆和 TTS/STT |
| 14c | AI电话Agent构建 | AI 电话 Agent 构建 |
| 14d | 语音Agent用例 | 语音 Agent 用例 |
| 14e | 延迟优化与多语言 | 延迟优化和多语言支持 |
第五篇：AI 驱动的软件开发生命周期
第 15 章：产品与需求阶段
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 15a | AI辅助市场调研 | AI 辅助市场调研 |
| 15b | AI辅助需求定义与PRD | AI 辅助需求定义和 PRD |
| 15c | AI辅助用户访谈分析 | AI 辅助用户访谈分析 |
第 16 章：设计阶段
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 16a | AI辅助架构设计 | AI 辅助架构设计 |
| 16b | AI辅助UI/UX设计 | AI 辅助 UI/UX 设计 |
| 16c | 系统设计文档AI生成 | 系统设计文档 AI 生成 |
第 17 章：开发阶段
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 17a | Spec-Driven工作流全景 | Spec-Driven 工作流全景 |
| 17b | 15分钟瀑布规划法 | 15 分钟瀑布规划法 |
| 17c | 微任务执行与人工审查 | 微任务执行和人工审查 |
| 17d | 开发中的上下文工程 | 开发中的上下文工程 |
第 18 章：测试阶段
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 18a | 2026 AI测试工具全景 | 2026 AI 测试工具全景 |
| 18b | Agentic E2E测试 | Agentic E2E 测试 |
| 18c | AI驱动测试生成 | AI 驱动测试生成 |
| 18d | PBT深度指南 | Property-Based Testing 深度指南 |
| 18e | 视觉AI与变异测试 | 视觉 AI 和变异测试 |
| 18f | 测试策略决策矩阵 | 测试策略决策矩阵 |
第 19 章：运维与部署阶段
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 19a | AI辅助部署自动化 | AI 辅助部署自动化 |
| 19b | AI辅助IaC生成 | AI 辅助 IaC 生成 |
| 19c | AI辅助CI/CD配置 | AI 辅助 CI/CD 配置 |
| 19d | AIOps实践 | AIOps 实践 |
| 19e | AI辅助容器化与K8s | AI 辅助容器化和 K8s |
第 20 章：运营阶段
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 20a | AI运营工具全景 | AI 运营工具全景 |
| 20b | AI客服自动化 | AI 客服自动化 |
| 20c | AI营销与内容创作 | AI 营销和内容创作 |
| 20d | AI数据分析与报告 | AI 数据分析和报告 |
第六篇：AgentOps 与安全
第 21 章：AgentOps
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 21a | AgentOps概念 | AgentOps 概念 |
| 21b | 可观测性平台对比 | 可观测性平台对比 |
| 21c | LangSmith设置指南 | LangSmith 设置指南 |
| 21d | Langfuse设置指南 | Langfuse 设置指南 |
| 21e | 成本优化策略 | 成本优化策略 |
| 21f | 生产告警与质量指标 | 生产告警和质量指标 |
第 22 章：AI 安全与治理
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 22a | AI安全概览 | AI 安全概览 |
| 22b | Agent权限控制 | Agent 权限控制 |
| 22c | 数据隐私与合规 | 数据隐私和合规 |
| 22d | Prompt注入防御 | Prompt 注入防御 |
| 22e | AI Agent红队测试 | AI Agent 红队测试 |
| 22f | 生产部署安全清单 | 生产部署安全清单 |
第七篇：OpenClaw 与自动化工作流
第 23 章：OpenClaw 入门与使用
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 23a | OpenClaw核心概念 | OpenClaw 核心概念 |
| 23b | 安装与快速入门 | 安装和快速入门 |
| 23c | 核心使用场景 | 核心使用场景 |
| 23d | 安全与成本分析 | 安全和成本分析 |
第 24 章：OpenClaw 插件与自定义 Agent
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 24a | 插件架构 | 插件架构 |
| 24b | 自定义Agent开发教程 | 自定义 Agent 开发教程 |
| 24c | 自定义集成教程 | 自定义集成教程 |
| 24d | Agent间通信 | Agent 间通信 |
| 24e | 社区插件生态 | 社区插件生态 |
第 25 章：OpenClaw 生产部署与运维
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 25a | 高可用部署 | 高可用部署 |
| 25b | 监控与告警 | 监控和告警 |
| 25c | 日志管理与审计 | 日志管理和审计 |
| 25d | 更新与回滚策略 | 更新和回滚策略 |
| 25e | 成本优化 | 成本优化 |
| 25f | 安全加固 | 安全加固 |
第 26 章：n8n/Make AI 工作流
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 26a | n8n与Make对比 | n8n 和 Make 对比 |
| 26b | n8n AI Agent节点配置 | n8n AI Agent 节点配置 |
| 26c | 工作流蓝图集 | 工作流蓝图集 |
| 26d | 错误处理模式 | 错误处理模式 |
| 26e | Webhook与高级集成 | Webhook 和高级集成 |
第八篇：Vibe Coding 实战
第 27 章：Vibe Coding 前端开发
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 27a | AI辅助前端开发概览 | AI 辅助前端开发概览 |
| 27b | 组件生成策略 | 组件生成策略 |
| 27c | 设计到代码工作流 | 设计到代码工作流 |
| 27d | 设计系统与组件库维护 | 设计系统和组件库维护 |
| 27e | 响应式布局与无障碍 | 响应式布局和无障碍 |
| 27f | 前端Steering规则与反模式 | 前端 Steering 规则和反模式 |
第 28 章：Vibe Coding 后端开发
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 28a | AI辅助后端开发概览 | AI 辅助后端开发概览 |
| 28b | API设计与生成 | API 设计和生成 |
| 28c | Spec-Driven业务逻辑 | Spec-Driven 业务逻辑 |
| 28d | AI辅助认证实现 | AI 辅助认证实现 |
| 28e | 微服务与Serverless | 微服务和 Serverless |
| 28f | 后端Steering规则与反模式 | 后端 Steering 规则和反模式 |
第 29 章：Vibe Coding 数据库设计
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 29a | AI辅助数据库设计概览 | AI 辅助数据库设计概览 |
| 29b | AI辅助Schema设计 | AI 辅助 Schema 设计 |
| 29c | 迁移文件生成与审查 | 迁移文件生成和审查 |
| 29d | ORM与查询优化 | ORM 和查询优化 |
| 29e | 数据库Prompt模板与反模式 | 数据库 Prompt 模板和反模式 |
第 30 章：Vibe Coding 架构设计
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 30a | AI辅助架构设计概览 | AI 辅助架构设计概览 |
| 30b | AI辅助架构决策 | AI 辅助架构决策 |
| 30c | 系统设计文档AI生成 | 系统设计文档 AI 生成 |
| 30d | 架构审查清单与反模式 | 架构审查清单和反模式 |
第 31 章：Vibe Coding 测试
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 31a | AI辅助测试概览 | AI 辅助测试概览 |
| 31b | AI测试生成工作流 | AI 测试生成工作流 |
| 31c | 需求到测试用例自动化 | 需求到测试用例自动化 |
| 31d | AI辅助PBT | AI 辅助 PBT |
| 31e | 测试Steering规则与反模式 | 测试 Steering 规则和反模式 |
第 32 章：Vibe Coding 运维与 DevOps
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 32a | AI辅助DevOps概览 | AI 辅助 DevOps 概览 |
| 32b | AI辅助IaC生成 | AI 辅助 IaC 生成 |
| 32c | AI辅助CI/CD配置 | AI 辅助 CI/CD 配置 |
| 32d | AI辅助容器化 | AI 辅助容器化 |
| 32e | AI辅助监控与事件响应 | AI 辅助监控和事件响应 |
| 32f | DevOps Steering规则与反模式 | DevOps Steering 规则和反模式 |
第 33 章：Vibe Coding 移动端开发
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 33a | AI辅助移动端开发概览 | AI 辅助移动端开发概览 |
| 33b | 跨平台开发 | 跨平台开发 |
| 33c | 原生模块开发 | 原生模块开发 |
| 33d | AI辅助移动端UI | AI 辅助移动端 UI |
| 33e | 移动端Steering规则与反模式 | 移动端 Steering 规则和反模式 |
第 34 章：Vibe Coding 游戏开发
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 34a | AI辅助游戏开发概览 | AI 辅助游戏开发概览 |
| 34b | 游戏引擎工作流 | 游戏引擎工作流 |
| 34c | AI辅助游戏逻辑 | AI 辅助游戏逻辑 |
| 34d | AI生成游戏资产 | AI 生成游戏资产 |
| 34e | 游戏Steering规则与反模式 | 游戏 Steering 规则和反模式 |
第 35 章：Vibe Coding 嵌入式与 IoT
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 35a | AI辅助嵌入式开发概览 | AI 辅助嵌入式开发概览 |
| 35b | 固件开发 | 固件开发 |
| 35c | IoT系统架构 | IoT 系统架构 |
| 35d | 嵌入式代码生成 | 嵌入式代码生成 |
| 35e | 嵌入式Steering规则与反模式 | 嵌入式 Steering 规则和反模式 |
第九篇：综合实战
第 36 章：一人公司全流程
| 节 | 文档 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 36a | 全流程总览 | 全流程总览 |
| 36b | 第1周：调研需求架构 | 第 1 周：调研、需求、架构 |
| 36c | 第2周：设计与开发启动 | 第 2 周：设计与开发启动 |
| 36d | 第3-4周：Spec-Driven开发 | 第 3-4 周：Spec-Driven 开发 |
| 36e | 第5周：测试与打磨 | 第 5 周：测试与打磨 |
| 36f | 第6周：上线与运营启动 | 第 6 周：上线与运营启动 |
| 36g | 上线后增长与迭代 | 上线后增长与迭代 |
信息来源
本手册内容综合自以下关键参考来源：
AI 辅助开发与工程实践
- Binary.ph — AI-Assisted Development in 2026 （2026-02）
- Vertu — Pro AI Coding Workflow （2025-12）
- Robomotion — Spec First Approach （2025-10）
AI Agent 与工具链
- Skywork.ai — AI Agents 2026 Breakout （2026-01）
- Anthropic — Claude Code Documentation （2025-2026，持续更新）
- Model Context Protocol — Official Specification （2025-2026，持续更新）
- Google — A2A Protocol （2025-04）
测试与质量
- Hashnode — AI Testing Tools 2026 （2026-01）
- fast-check — Property-Based Testing for JavaScript （2025-2026，持续更新）
运维与 DevOps
- Spacelift — AI DevOps Tools 2026 （2026-02）
平台与自动化
- WeAreFounders — OpenClaw （2025-11）
- n8n — Official Documentation （2025-2026，持续更新）
创业与一人公司
- FelloAI — One-Person Company （2025-09）
AI 安全与治理
- OWASP — Top 10 for LLM Applications （2025，持续更新）
- EU AI Act — Official Text （2024-08，2025 生效）
Content was rephrased for compliance with licensing restrictions.
📖 本手册持续更新中。如发现信息过时或有误，欢迎提交修正。 最后更新：2026 年 7 月
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