做不同大模型在Agent编程任务上的横向对比时常用的AI聚合平台：库拉KULAAI（c.877ai.cn），可以直接调GPT-5.5、Claude、DeepSeek等多个模型做同一编程任务的效果对比。
Agent编程不再是PPT里的概念了
GPT-5.5在Terminal-Bench 2.0上从75.1%提升到82.7%。AISI测试中构建反汇编器仅花10分22秒API调用费用仅1.73美元。此前从未有模型在该测试中成功过。
Codex周下载量冲到9000万，付费用户从3月的300万涨到4月底的400多万。Agent编程正在从实验走向生产。
但"能用"和"好用"之间还有不少差距。这篇文章基于实测给出开发者视角的改进建议。
实测一：多文件重构
测试任务。把一个Express.js单体应用拆分为前后端分离架构。涉及约30个文件的修改。
GPT-5.5的表现。它能理解项目结构并正确识别需要修改的文件。重构后的代码编译通过率约85%。主要问题出在模块导入路径的自动更新上——有4处路径遗漏导致运行时报错。
Claude在同样任务上编译通过率约90%。路径更新更准确但在新增的配置文件上出了格式问题。DeepSeek V4编译通过率约78%但速度最快。
改进建议。在提示词中明确要求"修改完成后运行npm install和npm start验证"。让Agent自己验证结果而不是等人来检查。实测中加了这个要求后通过率从85%提升到92%。
实测二：自动化测试编写
测试任务。为一个现有的API服务编写单元测试和集成测试。
GPT-5.5生成的测试覆盖率约70%。正常的CRUD操作都覆盖到了但边界条件测试不足——比如空值输入、超长字符串、并发请求这些case基本没写。
Claude的测试覆盖率约75%。边界条件比GPT-5.5多但有些测试过于保守——mock了太多依赖导致测试的实际验证价值降低。
改进建议。在提示词中列出具体的边界条件。"请为以下API编写测试。除正常路径外必须覆盖：空值输入、类型错误、超长输入、并发调用、权限不足五种异常场景。"。明确列出比说"写全面的测试"有效得多。
实测三：Bug定位与修复
测试任务。在一个真实的开源项目中故意引入3个bug让Agent定位并修复。
GPT-5.5定位了3个中的2个。漏掉的是一个异步竞态条件——两个异步操作的执行顺序不固定导致偶尔出现数据不一致。这类bug对AI来说确实难。
修复质量方面GPT-5.5给出的修复方案简洁有效。没有过度修改影响其他功能。Claude在修复时倾向于做更多防御性编码——加了额外的类型检查和错误处理。更安全但代码量增加了约30%。
改进建议。把bug的复现步骤和错误日志一起喂给Agent。"以下是bug的表现、复现步骤和错误日志。请定位根因并修复。修复后不要改动不相关的代码。"。"不要改动不相关代码"这个约束能有效避免Agent过度修改。
实测四：长任务执行的稳定性
这是Agent编程最关键的维度。一个完整的开发任务可能需要10到30轮交互。
GPT-5.5在前10轮表现稳定。但到了第15轮左右出现了上下文漂移——之前已经确认的技术选型被它自己推翻了。第20轮时需要人工提醒它回到之前的决策。
Anthropic的研究发现。AI辅助组完成任务时间更快但测验成绩AI组平均50%而手动组67%。核心张力在于"认知参与"与"认知卸载"。高分模式的共同点是保持认知参与——生成代码后提出追问。
改进建议。每隔5轮做一次"checkpoint确认"。"请总结当前进度、已确认的技术决策和下一步计划。"。这能帮模型刷新上下文避免漂移。实测中加了checkpoint后第15轮之后的稳定性提升约40%。
三条通用改进建议
第一验证前置。在提示词中要求Agent每完成一个步骤就自行验证。"修改完成后运行测试确认通过再进入下一步。"把验证嵌入工作流而不是最后统一检查。
第二约束明确。"不要改动不相关代码""保持现有API接口不变""使用项目现有的错误处理模式"——这些约束越明确Agent的输出越可控。
第三checkpoint机制。长任务中定期让Agent总结进度。避免上下文漂移和决策回退。
成本对比
GPT-5.5输入5美元输出30美元每百万token。一个20轮的Agent编程任务约消耗10到20万token单次成本约0.5到1.5美元。Claude Opus 4.6输入15美元输出75美元贵了约3倍。DeepSeek V4-Pro输入1.74美元输出3.48美元。
成本差距在高频调用时会被放大。建议在聚合平台上做横向对比找到性价比最优的模型组合。
最后
Agent编程的能力上限在快速提升但使用方法同样重要。验证前置、约束明确、checkpoint机制——这三个改进能让Agent的编程产出质量提升一个台阶。建议拿你手头的真实开发任务做一轮实测。
