# Coding Agent 工程实践手册

> 从一份 Kimi Code 招聘 JD 展开的系统工程笔记

最近看到 Kimi Code 的一份 Agent Harness 研发 JD。它没有把岗位描述停留在“会调用模型”上，而是很直接地写出了 Coding Agent 真正难的部分：执行循环、工具系统、仓库级上下文、长任务恢复、真实 trace 与评测闭环。

这些问题恰好也是我在工程开发中持续关注的主题。于是我沿着这份 JD 把问题逐层展开，整理成这份公开笔记。它不是岗位题库，也不试图复述某个产品；我更想得到一套可以拿来设计、实现和审查 Coding Agent 的问题框架。

文中涉及 Kimi Code 的部分只依据公开仓库和文档。实现会持续变化，因此我更关注背后的工程约束，而不是某个版本的类名或参数。

## 这份笔记怎么读

可以先建立一条主线：模型负责在不确定信息里做决策，Runtime 负责把决策约束为可执行、可恢复、可审计的行为，Evaluation 则负责证明系统是否真的变好。

阅读具体方案时，我习惯追问五件事：

1. 状态放在哪里，崩溃后能否恢复？
2. 副作用边界在哪里，未知结果会不会被重复执行？
3. 上下文为什么是这些，而不是更多或更少？
4. 失败最早从哪一步开始，怎样用最小实验归因？
5. 改进用什么任务、指标和对照组证明？

像“加缓存、重试、RAG 或 Multi-agent”这样的答案通常不够。更关键的是缓存键与失效条件、错误分类和重试语义、检索污染、Agent 之间隔离的状态，以及成功率提升是否值得新增的成本和复杂度。