第11章 编码任务分类：什么适合交给智能体
本书第二部分建立了Agentic Coding的基本工作循环：如何澄清任务意图、组织有效上下文、约束工具与代码执行、验证任务产出，以及在关键决策点引入人工监督。这套工作循环具有一定的通用性，但具体的编码任务在目标、范围、风险和验证方式等方面存在明显差异。例如，实现一个新的接口与修复一个生产环境故障，虽然都涉及代码修改，但二者面对的不确定性、所需上下文、风险范围以及适合采用的委托方式并不相同。
因此，在将具体工作交给智能体之前，还需要回答一个更基础的问题：究竟要把什么样的任务交给智能体？
作为第三部分的开篇，本章首先对常见编码任务进行分类，分析不同类型任务的主要特征、风险来源和适合的委托方式。在此基础上，进一步讨论两个与任务设计密切相关的问题：一是如何确定合理的任务边界，使智能体既具有完成任务所需的自主空间，又能够形成明确、可验证的交付结果；二是如何控制任务粒度与规模，使任务复杂度与可用上下文、执行能力和验证能力相匹配。
任务委托还存在另一条重要边界：技术上能够由智能体执行的工作，并不一定适合由智能体自主决定。有些事项涉及目标取舍、风险接受、权限扩大或者责任承担，即使智能体具备生成相应代码或执行相应操作的能力，其关键决策仍应保留给人。这与第10章讨论的Human Oversight相衔接，也说明任务分类不仅是对编码活动本身进行归类，还需要进一步判断不同任务中哪些部分可以自主委托，哪些部分需要在明确边界下执行，以及哪些决策应当由人保留。
读完本章，读者应能够建立一套基本的编码任务分类与委托框架。面对一项具体任务时，可以从任务类型、边界、规模、风险和可验证性等方面进行分析，进而判断：任务属于什么类型，适合委托到什么程度，应当如何划定自主执行范围，以及哪些关键决策需要保留给人。