别再简单地说 Coding Agent 只是 LLM 的「套壳」了。 这就好比说台积电只是 ASML 的「套壳」一样，如果只有光刻机而没有工艺，你永远造不出良率合格的芯片。 若将这一逻辑投射到 AI 开发中，两者的分工一目了然。 🔹 LLM：相当于 ASML 的光刻机（核心设备） LLM 是理解自然语言与代码的核心引擎。就像 EUV 光刻机，它是必不可少的底层能力。目前全球顶级的模型供应商（OpenAI、Anthropic 等）屈指可数，它们提供了通用的基础智能与推理能力。 🔹 Coding Agent：相当于 TSMC 的晶圆厂（制造工艺） 光有顶级设备，并不意味着你能立刻造出 3nm 芯片。同理，真实的软件开发也绝非「线性的代码生成」，而是一项系统化的工程。 Coding Agent 的核心壁垒，在于构建了一套驾驭 LLM 的「先进制程」： - 上下文管理：如同原料（信息）的提纯与精细调度 - 任务规划与推理：相当于精密复杂的工序逻辑编排 - 自动化纠错：即生产过程中的良率实时检测与修复 当然，这仅仅是显性的冰山一角。在水面之下，真实的工程系统还包含着成百上千个不为人知的微调技巧与特殊处理流程。 这就是为什么同样的模型（光刻机），在 Cursor、Claude Code 手里，和在一个简单的脚本里表现天差地别。 这也是为什么像日本 Rapidus 这样的追赶者，即使买到了同样的 EUV 光刻机，也无法一夜之间复刻台积电的 3nm 制程。因为这其中包含了大量无法量化、难以标准化的隐性知识和工程调优经验。 💡 Coding Agent 绝非简单的 API 包装。它是一个包含复杂编排逻辑、追求「最佳良率」的生产系统。 在这个系统中，如何根据项目特点定制流程、如何最大化模型的潜能，才是未来差异化竞争的主战场。