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阿里强势入局AI编程领域,带来全新Lingma IDE,功能强大令人期待。 核心内容: 1. Lingma IDE基于VS Code构建,集成智能编码助手 2. 行间建议预测和编程智能体两大亮点功能 3. 支持与MCP工具链搭配,提供上千款工具与服务,提升编程效率
同学们,告诉大家一个好消息,通义灵码在今天竟然发布了 AI 编程 IDE :Lingma IDE ,你没看错,阿里也推出了自己的 AI IDE 客户端,不是 AI 编程插件,是 IDE 。
根据通义灵码团队官方介绍,Lingma IDE 是基于 VS Code 开源版本构建的智能代码编辑器,全面集成智能编码助手的能力,开箱即用更简单,无需安装插件即可享受高效、智能的编程体验。
换句话讲,AI 编程 IDE 它有的功能,基本上都有,比如:智能补全、智能问答、多文件修改、行间会话、丰富的上下文、记忆能力、还有编程智能体等等。
具体功能如下,大家可以看看:
不知道大家发现了没有,这里面有两个功能引起了我的注意,分别是行间建议预测功能,还有一个就是编程智能体功能。
所以,我第一时间就下载体验了这款新的 IDE ,想赶紧体验一下这两个看似陌生,但是有非常新颖的功能。
首先,我们看看这个 NES ,所谓的行间建议预测是什么呢?它其实可以基于当前完整代码的上下文,结合代码修改和光标所在位置,动态预测代码变更,让开发者只需 Tab 一下,即可高效完成代码变更。
大家可以看一下视频:
简单来讲,就是在修改变量的时候,可以自动跳到下一个要修改的地方,大大提高了我们的编程效率。
另外,在体验过程中,一个超级好玩的功能,也是给我最大惊喜的功能就是编程智能体。简单说,这就是一个可以帮你自动处理代码相关工作的 AI 助手。而且更厉害的是,它现在还支持和 MCP 工具链搭配使用,简直像给 AI 装上了“外挂”,很多原本得自己动手做的事,现在只要动动嘴或者写一句话就能搞定!
编程智能体,它具备自主决策、环境感知、工具使用等能力,可以根据你的编码诉求,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,通义灵码对接了魔搭社区 MCP 市场等热门市场的 MCP 服务,这也就意味着我们可以在通义灵码当中使用这些市场上的上千款 MCP 工具与服务。
因为编程智能体拥有工具使用的能力,所以,在编程智能体模式下,我们可以配置 MCP 工具,只要配置完成 MCP 工具,输入对应的任务之后,智能体就可以根据任务调用相应的 MCP 服务帮你执行任务。
这个体验简直太好玩了。
这么讲可能不太直观,大家无法切实的感受。
我给大家举几个案例。
打开 IDE ,在智能会话下,我们点击 MCP 工具,即可查看通义灵码对接下的 MCP 市场。
在 MCP 市场,有上千款 MCP 工具可以供我们使用,比如有关于爬虫的 MCP 插件,还有 GitHub 、LeetCode、支付宝、高德地图、各种文档相关的等等,很多。
我们针对自己的需求,可以选择安装对应的 MCP 工具即可。
举个例子,比如,我想在 IDE 练习一下自己的算法能力,这时候怎么办呢?我们就可以在市场搜索 LeetCode MCP 服务。
点击安装,安装之后,链接图标显示为绿色,表示连接成功可正常使用。展开详情,可以看到 MCP 提供的工具列表。
这时候,我们就可以在编程智能体下使用了。
比如,我切换到编程智能体模式下,提问:随机获取一道算法题。编程智能体就会分析,然后调用对应的 MCP 服务 LeetCode ,然后,给我一道算法题。
这样我们可以直接在编辑器中做算法题了,如果你想上着班练习算法题,准备找新工作,还不想被领导发现,这种方法是不是还挺好的。
更重要的是,当你面对不会的算法题目的时候,你还可以将智能体模式,切换到问答模式,让 AI 来帮你解题,比如,我问 AI :这道题的 Java 解法应该怎么做?
AI 就直接给出了解题方法和策略以及实例代码。
是不是很实用,很高效?
我再举个例子,前一段时间,有个朋友问我:有没有很好的 AI 画图表的工具?其实,编程智能体 + MCP 就可以解决。同理,我们在 MCP 市场上安装可视化图表的 MCP 服务。
安装完成之后,我们在编程智能体模式下,只需要把自己的数据扔进去,它就会帮我们自动制作图表。
比如,我把如下数据扔给智能体:
环形图展示RIMES模型各因素占比: · 资源(R):35% · 制度(I):30% · 模型(M):15% · 执行(E):10% · 精神(S):5% 底部标注:“数据来源:Collier & Hoeffler (2004)” 风格:简约科技风,蓝白配色,突出数据对比。 要求:环形图中的颜色要鲜明,有差异化,能够清晰看到各种数据占比。
它就会自动调用画图表的 MCP 工具,最终帮我们实现了图表效果如下:
就问大家帅不帅,是不是如果你在工作中遇到制作图表的工作,可以非常高效的制作完成呢?
再比如,我们经常可能在日常的工作中需要阅读一些技术文档或者其他文章,我们也可以利用爬虫抓取网页的 MCP 工具,它会自动帮我们进行文档知识的总结,大大提高我们的阅读效率。
同理,我们安装一个内容抓取转换器的 MCP 服务,如下:
安装成功之后,我们就可以在编程智能体当中使用它了。比如,我将 MCP 功能的文档扔给智能体,它就自动调用内容抓取转换器,帮我们对内容进行抓取了。
看看执行完的效果,如下:
这种方式是不是很好呢?大大提高了我们的阅读效率。
通过这三个案例,我相信大家都有了深切的感受,简单来讲,编程智能体 + MCP 的这个组合,就是通义灵码会根据用户输入的提示词,结合 MCP 工具的名字及描述,自动判断所需调用的 MCP 工具,并将工具返回的结果输入下一步的处理流程中。
这不就是类似于市面上所倡导的通用智能体的用法吗?前一段时间爆火的 Manus 不就是这样吗?输入一项任务,然后拆解,调用各种工具帮你干活,最终给出一个结果和答案。
我看通义灵码官方介绍在智能体模式下使用 MCP 服务,配合 qwen3 模型一起使用,允许同时连接最多 10 个 MCP 服务。
其实,你看看,玩法挺多的,想象空间挺大的,目前通义灵码可以对接市场上的上千种 MCP 工具及服务,当你把这些 MCP 服务对接到编程智能体当中,就可以调用各种服务,帮我们来干活,只有你想不到,没有它做不到。
编程智能体与 MCP 的结合,不只是“工具+助手”,而是一次范式上的跃迁——从“手动调用工具”过渡到“AI 主动调度资源”。当这俩一组合,效果就是:你说“我想要XXX”,AI 不仅能听懂你要干嘛,还会自动调用合适的 MCP 工具来帮你完成任务。就像你有了一个超级助理,自动干活还不抱怨。
可以预见,未来编程、办公、甚至做分析汇报这类事,都会逐步变成一句话搞定的智能体验。现在通义灵码已经给我们尝到了甜头,真的很值得一试。
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