對於 GenAI 是否能夠幫助除錯與測試，以及 AI agent 或是 MCP server 能夠幫助多少? 這些讓我困惑很久。因此，我詢問了 chatGPT，請他幫我解解惑，下面是他給我的答案，不知各位專家你們是否也相同的想法呢?
AI Agent 和 MCP Server 能幫多少？又補不了什麼？
近年來 GenAI（像是 ChatGPT、Cursor、CodeWhisperer）快速進化，許多開發者開始依賴它來產生程式碼，甚至嘗試讓它「幫忙測試或除錯」。同時，市場上也出現了各種 AI Agent 或 MCP（Model Context Protocol）Server，號稱可以讓 AI 自動發現 bug、提升品質。
這些工具真的那麼神嗎？AI 真的能幫你找出 bug 或設計測試嗎？
我們會從GenAI 的原理開始講起，搭配多個實際開發案例與錯誤情境，再延伸到AI Agent 和 MCP Server 能補上什麼、又不能補什麼，幫你全面建立清晰理解。
一、GenAI 的本質：它是「模仿高手」，不是「推理專家」
GenAI（大型語言模型，LLM）不是靠理解邏輯運作的，它的核心能力是：
「從大量程式碼中學到語言與程式的『出現機率』，然後根據上下文預測下一段最可能出現的文字或程式碼」
也就是說，它只是根據機率「猜」接下來會出現什麼，而不是理解需求、執行程式或邏輯推理。
你可以把它想像成一個背了十萬本技術書的實習生，他記得很多例子，寫得出漂亮的程式碼，但不一定真的懂你的意圖或業務邏輯。
二、這樣的原理，為什麼不適合「測試」與「除錯」？
1. 它只會寫「常見的」正確範例，卻不會找「你沒想到的」例外狀況
測試的本質是找出程式在邊界條件或特殊情境下的行為。但這些 edge cases 在訓練資料中本來就少，GenAI 不太會主動產生這些場景。
範例一：邊界條件被忽略
你寫了這段程式：
js複製編輯if (total >= 1000) {
discount = 0.1;
}
你問 AI：「幫我寫測試」，它可能寫：
gherkin複製編輯Given total is 1200
Then discount should be 10%
乍看沒錯。但真正重要的測試是：
- 剛好 1000 時有折扣嗎？
- 負數怎麼處理？
- 非整數輸入會怎樣？
這些情境，AI 通常不會幫你想，因為它是模仿常見範例，不是主動懷疑者。
2. 它不會執行程式，也沒有 runtime trace 能幫它判斷錯誤
AI 是純文字模型，它沒辦法像你打斷點一樣跑程式、看變數值、分析 call stack。除錯需要的是：
- 執行 trace
- 推理因果關係
- 假設驗證
GenAI 沒有這些能力，它只能「猜」哪裡可能錯。
範例二：NullPointerException
java複製編輯return user.getName().toUpperCase();
你問：「為什麼這段會報錯？」
GenAI 通常會說：「你應該檢查 null」，然後幫你補上：
java複製編輯if (user != null) {
return user.getName().toUpperCase();
}
表面上錯誤不見了，但實際問題可能是：
- user 是被 cache 的過期物件
- 問題來自 service 層沒同步 session
這種系統級的 trace 錯誤，GenAI 根本無法掌握，只會表面 patch。
3. 它會「合理化錯誤」，不會主動懷疑你
這是最危險的地方：
你提供的需求或測試情境就算錯了，AI 也會「幫你產出漂亮但錯的測試」，而不會提出質疑。
範例三：需求誤解仍被「驗證」
你的需求說：「買 3 件商品就打折」
實際應該是：「買 3 種不同的商品才打折」
你請 AI 幫你寫測試，它會很乖地寫：
gherkin複製編輯Given I have 3 items in my cart
When I check out
Then I should get a 10% discount
問題來了：它不會幫你分辨「你理解的規則對不對」，它只管生成合語法的測試。錯的邏輯就這樣一路通過測試。
4. 它無法跨模組推理，無法分析系統性錯誤
很多 bug 是分散在不同模組的「誤解」導致的，例如：
- 一邊送 timestamp，另一邊收 string
- 一邊預設 retry，另一邊無 exception handler
這類跨模組或流程性問題，GenAI 完全無力分析。
範例四：API 行為誤解導致交易失敗
你問：「為什麼 checkout 有時候會失敗？」
GenAI 可能說：「你可以 retry，或 log error」
但實際問題是：
- 你用的是舊版 API，返回的資料 schema 改變
- 錯誤只發生在高併發時 queue timeout
這些資訊，GenAI 沒有 runtime trace 根本無法知道，只能亂猜。
三、AI Agent / MCP Server 能補足什麼？
這時候就要引入現在熱門的「AI Agent」與「MCP Server」了。
它們的核心是：
- 連接到實際程式的 執行環境
- 收集 runtime 的 行為記錄（log、trace、依賴圖）
- 幫助建立「背景知識」或「執行模型」
- 用 pattern matching 找出常見異常、警訊、空洞測試區
這樣可以幫 GenAI 做得更好。
✅ 它們能補什麼？
| 問題 | AI Agent / MCP 可補強的地方 |
|---|---|
| 測試空白區 | 分析 PR 修改範圍、建議補測試的模組與場景 |
| 邊界條件 | 比對歷史 trace，提醒你忽略某些 input 組合 |
| runtime 錯誤 | trace call stack，highlight 問題位置與參數值 |
| 測試建議 | 結合行為模型與 GenAI，自動產生更真實的測試 |
| 系統依賴 | MCP 建立依賴圖，顯示模組間的風險連動 |
🛑 但不能解決什麼？
- 無法幫你判斷「規則本身對不對」
- 它們不理解需求 intent，只能根據你給的資料運作
- 無法主動創造測試目的
- 它們不是 QA，也不是使用者，它們只能照你輸入來回應
- 仍缺乏邏輯推理與語境整合能力
- 很多 bug 需要領域知識與上下文判斷，這不是 AI 能辦到的
四、結論：AI 是模仿高手 + 執行觀察者，但「最終審判」還是要靠你
你可以這樣思考這三層角色：
| 層級 | 誰在做什麼 | 價值定位 |
|---|---|---|
| GenAI | 快速寫出 code、測試草稿、格式轉換 | 像助理，幫你加速作業 |
| AI Agent / MCP | 執行 trace、比對異常、標記風險 | 像觀察員，提醒你注意盲點 |
| 開發者 / 測試者 | 理解需求、設計策略、決定正確性 | 最終判斷者，擁有全局與意圖 |
所以最終原則是：
AI 可以幫你更快做事，但你要決定做的事是不是對的。
如果 AI 很容易抓出你程式的 bug，那代表什麼？
說白了，如果 AI Agent 很快就幫你抓出一堆 bug，往往代表：
你的程式品質本來就不夠好，很多「低懸果實」沒被顧到。
成熟的團隊，通常早就做好：
- 邊界檢查
- 型別驗證
- 錯誤處理
- 模組設計與責任分離
這時候 AI Agent 就只能提供少數「補充建議」，抓不出太多明顯錯誤。
想法收斂：
GenAI 沒你想的那麼聰明；AI Agent 沒你想的那麼神；
但你把它們搭配起來用得好，就真的可以讓開發速度更快、品質更穩、風險更早發現。
這才是未來人機協作的真正方向：
不是讓 AI 取代你，而是讓 AI 幫你「看漏的盲點」，你來做最終判斷。
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