面向真实软件项目的 AI 编程 agent

Kimi Code 是一款基于人工智能的编程 agent,能够读取你的代码库、编辑文件、运行命令、测试变更,并将自然语言需求转化为可审查的代码。你定义目标、审查计划、批准重要步骤,并可在终端、浏览器、IDE 或桌面端查看最终 diff。

使用 Kimi Code 的其他方式

从上下文到可审查的代码

从零开始理解任何代码库

打开一个仓库,向 Kimi Code 询问它的工作原理。它会从入口点开始追踪执行流程,梳理各模块之间的连接关系,生成结构化的代码库导览。

将多模态上下文转化为可执行任务

编程工作不止涉及代码和书面需求。Kimi Code 能够读取日志截图、设计参考图、图表,甚至视频等多模态输入,提取关键信息,并将其作为任务的工作上下文。

将需求转化为可审查的变更

用自然语言描述目标,Kimi Code 会判断它应在代码库的何处实现。它会识别实现路径、更新必要文件,并返回聚焦的 diff,而不是一大堆修改。

交付已通过测试的代码变更

Kimi Code 会运行测试套件、读取失败信息并修复出问题的部分,根据开发环境的真实反馈持续迭代。变更提交审查时,已经过实际验证。

Kimi 的 AI 编程 agent,按你的方式工作

1

将优质工作流转化为技能

将经过验证的工作流封装为技能。Kimi Code 每次都遵循同一流程,标准化代码审查、任务执行、内容创作等工作。

2

通过 hooks 同步你的工作习惯

Hooks 会在任务的关键节点运行预定义操作,从执行团队规范到触发内部脚本,让智能体按你的方式工作。

3

通过 MCP 调用熟悉的工具

将 Kimi Code 连接到你熟悉的工具。带有 MCP 服务器的工具可在任务执行过程中调用,让智能体适配你的实际技术栈。

4

将更强大的能力封装为插件

将技能、hooks 和 MCP 配置整合为一个插件。为 Kimi Code 提供完整的工作配置,可随时在团队中共享。

将优质工作流转化为技能的编程 agent

为长程任务打造

先规划再执行的 AI 编程 agent

编辑和执行前先探索

面对复杂变更,Kimi Code 可先使用规划模式,在编辑前了解仓库:探索相关文件、识别可能的实现路径,并将工作整理成清晰的计划。

持续朝目标推进的 AI 编程 agent

持续朝目标推进

借助“/goal”,Kimi Code 可以朝着明确的结果推进。给定目标和完成标准后,它会跟踪进度、选择下一步最有价值的操作,并持续执行,直到目标完成。

可拆分工作并合并结果的 AI 编程 agent

拆分工作,合并结果

Kimi Code 可将工作拆分给拥有独立上下文的子智能体处理。对于批量任务,Agent 集群可同时启动多个子智能体,将它们的发现汇总到主工作流中,提升整体效率。

更快行动,保持深思的 AI 编程 agent

更快行动,保持深思

Kimi Code 高速版模型的输出速度比标准版快 5–6 倍。处理日常工作时切换至该模型,可在保有相同编程能力的同时大幅减少等待。速度不再意味着取舍,而是由你选择。

常见问题

AI 编程 agent 可以读取并理解你的代码库、编辑文件、执行命令、运行测试,将自然语言需求转化为可供审查的代码变更。Kimi Code 将这些能力带到终端、IDE 和桌面应用中,让你可以在自己效率最高的环境中工作。
代码补全工具会在你输入时建议接下来的几行代码。Kimi Code 是一款在任务层面工作的 AI 编程助手:它会规划变更、编辑多个文件、运行相关检查、读取结果,并持续迭代,直到工作准备好供你审查。
AI 编程 agent Kimi Code 可作为终端中的交互式 CLI 运行,也可通过 kimi web 以浏览器界面使用,并可在编辑器中使用。它还支持 ACP 协议,因此 Paseo、JetBrains 和 Zed 等编辑器可通过 CLI 连接到它。Kimi Code 现已推出桌面版,支持 macOS、Windows 和 Linux。
你可以将 Kimi Code 安装为桌面应用、终端 CLI 或 VS Code 扩展。桌面应用可从官方网站下载适用于你操作系统的安装程序。终端 CLI 请按照安装指南操作,然后在项目文件夹中运行 kimi。对于 VS Code,请从 VS Code 扩展市场安装 Kimi Code 扩展。按照设置提示登录或配置模型,然后打开项目并开始对话。
可以。Kimi Code 可与 Roo Code 和 OpenCode 等主流编程 agent 配合使用。在 Kimi Code 控制台创建 API 密钥,将工具指向 Kimi Code 端点,并将模型 ID 设置为 kimi-for-coding,即可在其中使用你的配额。
可以。计划模式让你在开始编辑前审查方案,/goal 让智能体围绕既定目标持续工作,Agent 集群则将大型任务拆分给并行的子智能体。因此,AI 开发智能体无需持续监督,也能将任务从需求推进到可供审查的变更。

从上下文到提交代码的编程 agent