# Exploring AI Coding Agent Workflows
- 发布方：Real Python；作者：Roxana Anabel Lafuente
- 形式：短课程 · 英语
- 原始资源：[https://realpython.com/courses/exploring-ai-coding-agent-workflows/]()
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/res\_374hqmnzc8jz]()
- 学习主题：人工智能 / AI Agent / 工具调用与工作流；人工智能 / 大语言模型 LLM / 模型结构与预训练；计算机科学 / 编程与软件工程
- 内容状态：状态待核验
- 原始发布时间：2026-10-27
- 本站首次收录：2026-10-28 00:12
## 能学到什么
了解 AI 编码 Agent 的四类交互模式（IDE、终端、PR、云端），能判断各模式适用的开发场景、控制力与常见风险。
- 说出 AI 编码 Agent 的四种常见交互模式：IDE、终端、PR、云端
- 区分每类工作流的关键特征与操作方式
- 针对常见开发场景选择合适的 Agent 模式
- 评估各工作流的风险与取舍，包括可控范围与易出错之处
## 适合我吗
- 适合：适合已会用 Python 开发、想系统性了解 AI 编码 Agent 有哪些工作方式并作出选型的中级开发者。
- 需要留意：不适合想动手搭建或训练 Agent 的读者；课程以概念与模式对比为主，不涉及实现细节。
## 前置条件与费用
- 知识前置：原站未说明前置知识，课程标注为 intermediate 级别。
- 软件、账号与硬件：原站未说明必须安装环境或必须注册账号才能学习。
- 内容费用：免费：节选直接列出 10 节课节清单与时长，并说明含视频字幕与完整文字稿、配套文字教程，未见登录或付费墙拦截；导航栏“Unlock All Content”属站点会员入口，不改变本资源费用。
- 实践费用：实践费用待核验：原站未说明是否需要付费云服务或 API；课程也未说明是否含动手练习。
- 转载与修改：按材料分别核对，见本页“来源核验与开课实跑”；仓库许可不自动适用于教材或视频。
## 准备工具
- 浏览器：观看 Real Python 视频课程
## 学习指南
开课检查：提示词由本站整理，尚未按提示词实际完成开课检查。
### 开课提示词
```text
请帮我把「Exploring AI Coding Agent Workflows」的学习环境一次准备好，让我之后只需要按顺序学习和做练习。
开始前先问我：课程放在哪个目录（等我给出完整路径），确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。
课程入口：https://realpython.com/courses/exploring-ai-coding-agent-workflows/
我的系统：Windows。如果实际不符，先调整方案。
本次路线：浏览器或在线环境。只准备这条路线需要的工具；只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。
练习：课程未说明含动手练习；可在自己的编辑器中试用 IDE Agent 对照课程内容。
课节（官方顺序）：
1. 1. Exploring AI Coding Agent Workflows (Overview)：https://realpython.com/videos/exploring-ai-coding-agent-workflows-overview/
2. 2. Understanding AI Coding Agents：https://realpython.com/videos/understanding-ai-coding-agents/
3. 3. Exploring IDE Agents：https://realpython.com/videos/exploring-ide-agents/
4. 4. Examining Terminal Agents：https://realpython.com/lessons/examining-terminal-agents/
5. 5. Demonstrating PR Agents：https://realpython.com/lessons/demonstrating-pr-agents/
6. 6. Using Cloud Agents：https://realpython.com/lessons/using-cloud-agents/
7. 7. Overlapping Tools & Categories：https://realpython.com/lessons/overlapping-tools-categories/
8. 8. Avoiding Common Pitfalls：https://realpython.com/lessons/ai-agents-avoiding-common-pitfalls/
9. 1. Exploring AI Coding Agent Workflows (Quiz)：https://realpython.com/lessons/exploring-ai-coding-agent-workflows-quiz/
10. 2. Exploring AI Coding Agent Workflows (Summary)：https://realpython.com/lessons/exploring-ai-coding-agent-workflows-summary/
1. 环境
- 浏览器
- 无需本地安装
- 安装前先列出要装的软件和命令，等我同意；已装好的直接复用。
2. 材料
- 官方课程页面：只记录链接 https://realpython.com/courses/exploring-ai-coding-agent-workflows/
3. 目录（最外层放在我确认的位置）
exploring-ai-coding-agent-workflows/
├── README.md # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
├── progress.md # 每课：读讲义 / 做练习 / 记笔记
├── questions.md # 待解决的问题
├── check-env.md # 环境自检，按 README 操作
├── data/ # 练习用到的样例数据
└── lessons/ # 每课一个文件夹：notes.md + exercises/
├── 01-01-1-exploring-ai-coding-agent/
├── 02-02-2-understanding-ai-coding-agents/
├── 03-03-3-exploring-ide-agents/
├── 04-04-4-examining-terminal-agents/
├── 05-05-5-demonstrating-pr-agents/
├── 06-06-6-using-cloud-agents/
├── 07-07-7-overlapping-tools-categories/
├── 08-08-8-avoiding-common-pitfalls/
├── 09-09-1-exploring-ai-coding-agent/
└── 10-10-2-exploring-ai-coding-agent/
- 每课文件夹里建 notes.md（顶部写本课官方链接）和 exercises/；课节文件夹名称与上面一致。
- 已有课程目录先检查并复用；不覆盖笔记、作业或 progress.md，不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布，不能代写讲义或虚构练习。
4. 自检
- 创建 check-env.md，逐项检查并记录“通过/未通过”：
- 按浏览器或在线 notebook 清单检查，不为自检安装本机终端。
- 打开课程主页 → 显示 10 Lessons、28m、intermediate 与课程目录
- 打开第 3 节课节链接 → 能看到 IDE Agents 视频播放页
- 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目，按相应方式操作，不直接粘贴进 shell；脚本只包含当前系统可执行的命令。
- 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项；需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”，不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。
- 运行一次，把结果给我看；未通过的项目说明原因和修复办法。
5. 学习计划
- README.md：课程入口、课节清单（带链接）、每次学习怎么开始（使用“每课提示词”）。
- progress.md：每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。
6. 最后分三部分汇报：已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。
边界：
- 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作，先告诉我原因，等我同意。密钥由我在本机配置，不发到聊天，不写进笔记或版本库；原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
- 不替我写练习或作业答案，也不替我提交。我卡住时只给提示；我明确要求时才给解答。
- 只下载许可允许个人保存的材料；其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
如果你不能直接操作我的文件系统，请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。
```
### 每课提示词
```text
继续学习「Exploring AI Coding Agent Workflows」。课程目录是 exploring-ai-coding-agent-workflows/（不知道完整路径就先问我）。
1. 读 progress.md，找到下一课；如果我指定了第几课，就准备那一课。
2. 打开这一课的官方页面和本地讲义，列出本课练习要用的工具、文件和样例数据。缺少的先告诉我，等我同意再安装或下载。
3. 在 lessons/ 对应的课节文件夹里准备好练习：exercises/ 里给每道题建一个文件，写上题号和题目原文链接，不写答案；已有文件保留，样例数据放到 data/。拿不到官方题目或起始代码时记录限制，不编造替代品。
4. 按 README 运行开课时生成的自检脚本或在线检查清单，并检查本课新增工具能否正常使用。
5. 告诉我：本课先读哪几节、从哪道练习开始、大约需要多久。我学完后，帮我在 progress.md 勾选并把问题整理到 questions.md。
边界：
- 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作，先告诉我原因，等我同意。密钥由我在本机配置，不发到聊天，不写进笔记或版本库；原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
- 不替我写练习或作业答案，也不替我提交。我卡住时只给提示；我明确要求时才给解答。
- 只下载许可允许个人保存的材料；其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
```
### 课节（官方顺序）
1. [1. Exploring AI Coding Agent Workflows \(Overview\)]()
2. [2. Understanding AI Coding Agents]()
3. [3. Exploring IDE Agents]()
4. [4. Examining Terminal Agents]()
5. [5. Demonstrating PR Agents]()
6. [6. Using Cloud Agents]()
7. [7. Overlapping Tools & Categories]()
8. [8. Avoiding Common Pitfalls]()
9. [1. Exploring AI Coding Agent Workflows \(Quiz\)]()
10. [2. Exploring AI Coding Agent Workflows \(Summary\)]()
## 指南参考
- [课程主页]()
## 来源、许可与验证记录
- **开课提示词未完整验证，需要自备账号或资源**：开课提示词尚未实际运行验证
- **内容提示**：原站推广：课程页面内嵌“Codex Live Course”推广，邀请报名 Real Python 自家的 Codex for Python Developers 付费直播课（11 月 14–15 日开课）。
- 转载与修改 · 课程页面与材料：未找到明确许可。页面仅有版权声明“© 2012–2026 DevCademy Media Inc. DBA Real Python. All rights reserved.”，未给出开放许可名称 [依据]()
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## 来源与推荐
- 编辑整理收录
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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）