来源:互联网 更新时间:2026-07-31 13:16
在开源 AI IDE 插件 AutoDev 的

在 AutoDev 1.7.0 中,你可以接入内部的 AI Agent,并将其与现有的 AI 辅助能力无缝融合。
本文将以 AutoDev 结合 AI Agent 作为演示,展示这一能力的实际用法。详细文档见 这里,或者直接阅读源码。
详细 Demo 视频:
先说说背景。通用的 LLM 缺乏内部资料,这是常识。要补充这些信息,通常得靠 RAG。但在 IDE 层面做这件事并不合适——资料可能在持续更新。更合理的做法是在服务端实现类似能力,然后通过接口暴露给 IDE。
基于先前自定义 LLM 的经验,AutoDev 现在支持了自定义 AI Agent 的接入。具体怎么用?下面通过几个典型场景来说明。
什么场景下适合?
这种情况下,可以使用 Direct 作为返回类型,直接集成 AI Agent。配置示例:
{"name": "内部 API 集成","url": "http://127.0.0.1:8765/api/agent/api-market","responseAction": "Direct"}
意思很明确:直接返回处理后的内容,不做额外包装。
典型场景:
这时候可以用 TextChunk 作为返回类型。配置示例:
{"name": "组件库查询","url": "http://127.0.0.1:8765/api/agent/component-list","responseAction": "TextChunk"}
AI 返回的是检索结果,你可以基于这些结果继续和它对话。
典型场景:
这两种场景其实挺相似。AI 生成的前端代码问题不少,通常得结合内部组件库或 RAG 来调优。但实话实说,RAG 在这类场景下效果也不尽如人意。相比之下,直接让 AI 生成一个原型图,让产品经理、UX 和开发一起聊,反而更有价值。
这种情况下,使用 WebView 作为返回类型。配置示例:
{"name": "页面生成","url": "http://127.0.0.1:8765/api/agent/ux","auth": {"type": "Bearer","token": "eyJhbGci"},"responseAction": "WebView"}
返回的是一个 WebView,后续在聊天中会直接展示对应页面。
在 IDE 里,可以把 AI Agent 看作一系列能力插件,用来加速开发过程。
接口已经有了,剩下的就看你怎么用了。如果等不及 JetBrains 市场的审核,直接从 GitHub 下载即可。
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