🧠 图解记忆： 普通补全给建议，Agent 模式会规划、改文件、运行命令并依据反馈继续修复。
💡 答案要点
普通补全 vs Agent 模式：
| 维度 | 普通补全（Copilot） | Agent 模式（Claude Code） |
|---|---|---|
| 交互方式 | 你写一部分，AI 补全一部分 | 你说目标，AI 自主完成 |
| 控制权 | 人类主导 | AI 自主决策 |
| 任务范围 | 单点代码 | 完整功能模块 |
| 反馈循环 | 无 | 有（自我反思） |
| 执行能力 | 无 | 可以运行命令 |
Agent 模式工作流：
用户目标：帮我把用户认证改成 JWT 方式
1. 理解目标
Claude: "用户想把 Session 认证改成 JWT，需要修改登录/注册 API"
2. 探索代码库
Claude: 搜索相关文件，找到 auth.py、models/user.py 等
3. 制定计划
Claude:
- 安装 pyjwt 依赖
- 修改 user model 增加 JWT 字段
- 实现 JWT 生成/验证函数
- 修改登录注册 API
- 更新测试
4. 自主执行
Claude: 执行每一步，用户确认或 AI 自动继续
5. 自我验证
Claude: 运行测试，确保功能正常Claude Code 的 Agent 模式（Dev Mode）：
bash
# 启动 Dev Mode
claude --dev
# Agent 会自动：
# - 读取和分析代码库
# - 制定执行计划
# - 自主编写和修改代码
# - 运行测试验证
# - 不需要每步确认面试话术：
"Agent 模式是 AI 编程工具的下一步。Copilot 是'你写一行，它补一行'；Agent 模式是'你说目标，它自主完成'。我体验过 Claude Code 的 Dev Mode，它真的可以代替我完成一个完整的功能模块开发，只需要最后验收一下就行。"