Bench：Coding 和Agentic的区别
1. 什么是 Coding Index（纯代码能力）？
定义： 通常指模型对编程语言语法、算法、特定API用法的掌握程度。 得分高，意味着：
- 单点解决能力强： 你给它一个具体的函数需求（例如：“用Python写一个快速排序”或“写一个React组件，包含下拉刷新功能”），它能写出语法完美、运行效率高、Bug少的代码。
- 知识库丰富： 它熟知各种库（Library）和框架的文档，知道怎么调用具体的API。
- 刷题能力强： 面对LeetCode风格的算法题，它能给出最优解。
2. 什么是 Agentic Index（智能体能力）？
定义： 指模型自主完成复杂、多步骤任务的能力。这通常包括：任务拆解、工具使用（搜索、运行代码、读文件）、自我反思（Self-Correction）、以及在模糊环境中做决策的能力。 得分相对较低，意味着：
- 规划能力较弱： 面对“从零构建一个电商后台”这种模糊的大目标，它可能无法很好地将其拆解为从数据库设计到API实现的连贯步骤。
- 错误恢复能力较弱： 如果代码运行报错了，Agentic能力强的模型会分析报错日志，自主修改代码并重试；弱的模型可能会陷入死循环，或者一直重复同样的错误代码。
- 上下文与环境交互： 在需要调用外部工具（比如查阅最新的API文档、操作终端）并根据反馈调整下一步行动时，它的逻辑链容易断掉。
3. Agentic 能力不足在“项目设计”上的具体体现
回到你的核心问题，Agentic分数的低，在项目设计阶段会体现为以下几个痛点：
A. 架构决策的连贯性 (Coherence in Architecture)
- 高 Coding (Gemini): 你问“微服务怎么设计？”，它能背书式地告诉你微服务的定义和优缺点。
- 高 Agentic: 当你要求“为我的初创公司设计架构，我们只有3个人，流量预估1万QPS”，高Agentic模型会权衡利弊，可能会劝你不要用复杂的微服务，而是推荐模块化单体（Modular Monolith），因为它能像一个资深CTO那样思考资源约束和长期维护成本，而不仅仅是堆砌技术名词。
B. 处理模糊需求 (Ambiguity Resolution)
- 场景： 你说“我想做一个像Notion一样的笔记应用”。
- 低 Agentic: 它可能会直接开始写一个富文本编辑器的代码片段（陷入细节）。
- 高 Agentic: 它会先停下来问你：“你的数据结构是基于Block的吗？你需要实时协作吗？我们先定义一下数据库Schema吧。”它能主动澄清需求，这是项目设计的核心。
C. 跨文件/模块的依赖管理 (Context & Dependency)
- 场景： 项目设计涉及多个文件（Models, Views, Controllers）。
- 低 Agentic: 它可能写了Model文件，又写了Controller文件，但两者引用的变量名不一致，或者忘记了在配置中心注册服务。它能在单个文件里写出完美代码，但在系统集成层面容易这就丢三落四。
- 体现： 你会发现用它生成的代码，往往需要人工去“缝合”各个模块。
D. 自我修正循环 (The Loop)
- 场景： 设计方案在实施中遇到了由于版本更新导致的技术冲突。
- 高 Agentic: 模型会意识到“方案A行不通”，自动搜索替代方案，修改设计文档，然后尝试方案B。
- 低 Agentic: 往往需要你作为人类介入，告诉它“这个库过时了，换一个”，它才能继续。在自动化Devin/Cursor之类的工具中，这点尤为明显。
总结与建议
这两张图揭示了目前Gemini 3 Pro的一个定位：它是一个顶级的“高级工程师/执行者”，但还不是一个顶级的“架构师/项目经理”。
如果你使用 Gemini 3 Pro 进行开发：
- 项目设计阶段（人类主导）： 你需要自己做好顶层设计、目录结构规划和技术选型。不要指望丢给它一句话它就能给你把整个系统的架构图画得完美无缺。
- 代码实现阶段（模型主导）： 一旦设计定下来，让它去填空、写具体的Function、写单元测试，它的表现会非常惊艳（因为Coding分高）。
- Debug阶段： 如果是逻辑错误，它能修；如果是复杂的环境依赖问题或架构缺陷，可能需要你引导它，而不是指望它自主解决。
结论： Agentic能力的缺失，意味着它在**“宏观把控”和“自主闭环”**上较弱。在项目设计中，你需要扮演那个“Agent”，而把Gemini当作你手中最锋利的那把“Code Generator”。