《Agent设计模式V1》前期分析中已经从分层和多视角出发，系统性地梳理了共计39种Agent设计模式：《39种设计模式分层清单》，《18种大模型视角设计模式卡片》，《21种Agent工程视角设计模式卡片》。本文作为该系列的总纲，不再以功能分层的方式罗列这些模式，而是采取一种缺陷驱动（Defect-Driven）的设计思路。具体而言，本文将以大语言模型（LLM）的固有局限为起点，逐一映射到智能体系

本文基于《Agentic Design Patterns》中文翻译项目的完整架构体系，从工程实现视角解析智能体系统构建方法论。

本文基于[《Agent Design Pattern Catalogue: A Collection of Architectural Patterns for Foundation Model based Agents》](https://arxiv.org/html/2405.10467v4)论文解读，从认知科学视角解析大模型智能体的"思维"机制。

在生成式 AI 辅助编程的发展过程中，逐渐凸显出一个核心矛盾：AI 的编码能力远超其对系统真实意图的理解能力。这种能力错位也使得“Vibe Coding”所带来的问题被开发人员快速发现——代码生成迅速、看似可用，却常常违背架构约束，导致后期维护成本激增。为应对这一挑战，开发者自然转向规范驱动开发（Spec-Driven Development, SDD）。

当 IDE 的 AI 助手不断的演进和发展，并已经能够理解意图、并在最小的心流干扰下生成代码甚至触发构建时，一个独立的 Terminal AI 是否还有其不可替代的存在价值？或者说，它的主战场究竟在哪里？