通义灵码编程智能体上线:支持Qwen3,具备自主决策和工具使用能力

通义灵码编程智能体上线,全面支持Qwen3,具备自主决策和工具使用能力,可高效完成编码任务,集成魔搭MCP广场,一键下载MCP服务。

原文标题:通义灵码编程智能体,上线!

原文作者:阿里云开发者

冷月清谈:

阿里云开发者发布了通义灵码编程智能体,该智能体全面支持 Qwen3 模型,具备自主决策、环境感知和工具使用等能力,可以根据开发者诉求,使用工程检索、文件编辑、终端等工具,端到端地完成编码任务。Qwen3 模型采用混合专家(MoE)架构,总参数量 235B,激活仅需 22B,是国内首个混合推理模型,在代码、数学、通用能力等方面表现出极具竞争力的结果。通义灵码支持国内首个混合推理模型Qwen3,并支持开发者配置自己的 MCP 工具,集成魔搭 MCP 广场,一键下载 MCP 服务。通义灵码编程智能体具备工程级变更、工程自动感知、工具使用和终端命令执行四大能力。同时,通义灵码集成魔搭 MCP 广场,支持 AI 自主调用 MCP 工具,为开发者提供更高效的开发体验,目前通义灵码插件下载量超 1500 万,累计生成超 30 亿行代码,服务上万家企业。

怜星夜思:

1、通义灵码这次升级最大的亮点是什么?你觉得哪个能力对你的日常开发帮助最大?
2、通义灵码集成了这么多 MCP 工具,你觉得未来开发者会更依赖这类 AI 助手吗?这对开发者的技能发展会有什么影响?
3、通义灵码现在可以自主执行终端命令了,你觉得这会带来哪些安全风险?在使用过程中需要注意什么?

原文内容

近期,Qwen3 正式发布并全部开源 8 款「混合推理模型」。旗舰模型 Qwen3-235B-A22B 在代码、数学、通用能力等基准测试中,与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等顶级模型相比,表现出极具竞争力的结果。

通义灵码现在已经全面支持 Qwen3,并正式上线编程智能体,具备自主决策、环境感知、工具使用等能力,可以根据开发者的诉求,使用工程检索、文件编辑、终端等工具,端到端地完成编码任务。

同时支持开发者配置自己的 MCP 工具,更加贴合开发者工作流程,并集成魔搭 MCP 广场,开发者也可以一键下载 MCP 服务。

通义灵码支持国内首个混合推理模型Qwen3

近期,阿里 Qwen3 正式开源,登顶全球开源大模型王座!Qwen3 采用混合专家(MoE)架构,总参数量 235B,激活仅需 22B。其中参数量仅为 DeepSeek-R1 的 1/3,成本大幅下降,性能全面超越 R1、OpenAI-o1 等全球顶尖模型。Qwen3 还是国内首个“混合推理模型”,“快思考”与“慢思考”集成进同一个模型,对简单需求可低算力“秒回”答案,对复杂问题可多步骤“深度思考”,大大节省算力消耗。

  • Qwen3 模型主打快速响应,适合需要快速编码的场景;
  • Qwen3-thinking 模型主打深度思考模式,推理后生成更高质量代码,适合复杂问题问答、单元测试生成等场景。

通义灵码现在已全面支持 Qwen3,用户可以在 VS Code、Visual Studio、JetBrains IDEs 等主流 IDE 的灵码插件体验。

通义灵码编程智能体上线


基于 Qwen3 强大的代码能力与原生的 MCP 协议支持,全新上线的通义灵码编程智能体具备以下4大能力:

  • 工程级变更:可根据开发者的任务描述,自主进行任务拆解和工程内多个代码文件修改,同时可通过多次对话进行逐步迭代或快照回滚,与灵码协同完成编码任务。

  • 工程自动感知:根据开发者的任务描述,可自动感知工程框架、技术栈、所需代码文件、错误信息等工程内信息,无需手动添加工程上下文,任务描述更轻松。

  • 工具使用:可自主使用十多种内置编程工具,例如读写文件、代码查询、错误排查等。同时,支持自动感知和使用 MCP 工具。

  • 终端命令执行:在执行编码任务时,可以自主决策需要执行的命令,自动完成命令编写并运行终端,大幅提升编码任务的执行效率。


(如需体验智能体模式,需在 VS Code、JetBrains IDEs 中,将通义灵码插件升级到 2.5.0 或以上版本)

编程工具使用


通义灵码提供了十多种编程工具供智能体自主决策使用,包括文件查找、文件读取、目录读取、工程内语义符号检索、文件修改、错误获取、终端执行等。智能体在使用工具的过程中,无需开发者确认或干预,可进行自主决策和执行。同时,可根据返回结果决策下一步执行计划。


终端命令执行


智能体模式可根据当前需求自主决策进行终端命令编写与执行,为保障命令执行的确定性,默认每次执行命令前需要开发者进行确认:

  • 单击运行按钮,智能体会将命令发送到 IDE 的 Terminal 窗口进行运行;
  • 单击取消按钮,将跳过此次命令执行,智能体将根据开发者的反馈继续进行下一步规划。

对于需要后台运行的命令,将会出现“后台运行”的标记,智能体将继续后续任务,并且会在需要的时候主动检查或获取终端输出结果。


当然,开发者可以在插件设置中,配置自动执行的命令允许列表,配置好的命令,可以无需确认自动执行。如需添加多个命令,可以使用英文逗号分隔。

MCP 工具执行

当你已经配置 MCP 工具时,智能体将根据需求自主决策是否调用 MCP 来完成任务。每次执行前会主动询问,单击执行按钮进行确认,智能体会调用 MCP 工具并将返回结果作为后续执行的上下文参考。

通义灵码支持魔搭社区 2400+ MCP 服务

通义灵码编程智能体支持 MCP 工具使用,根据用户需求描述,通过模型自主规划,实现 MCP 工具调用,并深度集成国内最大的 MCP 中文社区——魔搭 MCP 广场,涵盖开发者工具、文件系统、搜索、地图等十大热门领域 2400+ MCP 服务,全面拓宽 AI 编码助手能力边界,更加贴合开发者工作流程。

  • AI 自主调用 MCP 工具:只需自然语言描述任务,通义灵码即可自主规划并调用相应 MCP 工具,实现从任务描述到代码生成、环境构建等全过程自动化,将复杂的开发工作化繁为简,进一步提升开发效率。
  • DevOps 领域拓展:阿里云云效 MCP 服务首发,支持从云效获取需求、缺陷、代码评审问题,生成代码后再立即提交合并请求,所有操作无需离开 IDE 即可完成 DevOps 全流程,极大地提高研发交付效率。
  • 集成魔搭 MCP 广场:深度集成魔搭社区 MCP 广场,让开发者无需离开 IDE 即可一键安装,轻松调用超过 2400 种专业的 MCP 服务。


// 演示 1:再造通义灵码官网首页

以前,搭建一个网页至少需经历项目初始化、组件开发、状态管理、交互实现、响应式布局、性能优化等步骤。

今天,只需一句话——“帮忙根据设计稿开发页面”,通义灵码就能调用 MCP 工具读取设计稿,根据用户的编码习惯,选择合适的技术栈、自动创建好工程文件、定义开发规范,实时反馈生成效果,甚至生成研发文档。整个过程用户只需要一句话和点几个确认键即可。



// 演示 2:开发一个记账 App

开发一款 App,至少需要需求分析、设计、业务逻辑开发、前端页面开发、测试优化等流程,整个研发流程至少需要一位开发工程师 1~2 天时间。

现在,借助通义灵码编程智能体,只需要输入几句话,通义灵码就能根据你的需求描述,结合技术栈,自动创建工程文件、定义开发规范、实时反馈生成效果,甚至生成研发文档,10 分钟就能完成开发,大幅提升研发效率。


目前,通义灵码插件下载量超 1500 万,累计生成超 30 亿行代码,服务上万家企业。

点击阅读原文快速体验:https://lingma.aliyun.com/download

我觉得会倒逼开发者去学习更抽象和更高层次的知识。比如架构设计、业务理解等等。重复性的编码工作交给 AI,我们可以把精力放在更有价值的事情上。这其实是个好事,让开发者能够更专注创新。

短期来看,依赖性肯定会增加。但长期来看,可能会出现“数字鸿沟”,会用 AI 的开发者效率更高,不会用的可能就被淘汰了。所以大家还是要积极拥抱新技术,免得以后被时代抛弃。

最好能对 AI 的行为进行沙箱隔离,避免它直接访问敏感资源。另外,要加强对 AI 模型的安全防护,防止模型被攻击者篡改。安全无小事,大家一定要重视起来。

我觉得可以设置一个命令白名单,只允许 AI 执行一些安全的命令。对于一些高危操作,比如删除文件、修改系统配置等等,必须经过人工审核。而且要定期审查 AI 的操作日志,及时发现异常行为。

我个人觉得工程自动感知非常实用。以前用那些代码助手,总是要手动加很多上下文,很麻烦。现在它可以自动感知工程信息,省了我不少事,任务描述也更轻松了。

安全风险肯定有,毕竟是让 AI 直接操作终端,万一被恶意利用,后果不堪设想。所以一定要开启手动确认,仔细检查 AI 生成的命令,确认没问题再执行。

我觉得最大的亮点是集成了魔搭 MCP 广场,直接在IDE里就能用各种工具,简直不要太方便!感觉以后可以少装很多插件了,省心!

这是肯定的,AI 助手会成为标配。但我觉得开发者还是要保持学习的热情,不能完全依赖工具。AI 可以提高效率,但创造性和解决问题的能力还是得靠自己培养。要不然以后只会用工具,原理啥都不懂就麻烦了。

从技术角度看,Qwen3 的混合推理模型是亮点。快速响应和深度思考模式集成,在保证效率的同时,也能处理更复杂的问题,感觉阿里云这次确实下了功夫。