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Qwen Code:终端里的开源 AI 编程智能体

本文目录

面向终端、编辑器、桌面、浏览器和聊天场景的开源 AI 编程智能体。

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Qwen Code 1.0 Preview#

Qwen Code 1.0 Preview 将 Qoder 和 Qwen Code 的智能体框架能力整合到一个开源版本中。

试用 Qwen Code 1.0 Preview · 文档 · 中文文档。

为什么选择 Qwen Code?#

  • 开箱即用的智能体能力——Auto-Memory、Auto-Skills、SubAgents、Agent Teams 和 MCP。动态工作流,零配置。
  • 从内到外的开源——框架和 Qwen 模型都是开源的。它们共同演进。没有供应商锁定。
  • 多协议——支持 OpenAI、Anthropic、Gemini 和 Qwen API。任何第三方提供商或本地模型(Ollama / vLLM)。可在运行时切换。
  • 不止于终端——IDE 插件、桌面应用、Web UI、SDK,以及聊天集成(Telegram / 钉钉 / 微信 / 飞书)。

提示

Qwen Code 正在积极地迭代自身——使用自己的智能体和模型提交 issue、提交 PR、审查代码并运行测试。由社区驱动,由 AI 驱动。

安装#

想使用 Qwen Code 1.0 Preview?从这里开始。以下说明适用于主版本。

Linux / macOS:

curl -fsSL https://qwen-code-assets.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/installation/install-qwen-standalone.sh | bash

Windows:

irm https://qwen-code-assets.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/installation/install-qwen-standalone.ps1 | iex

安装后重启终端,以确保环境变量生效。

NPM / Homebrew#

NPM(需要 Node.js 22+):

npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest

Homebrew(macOS / Linux):

brew install qwen-code

快速开始#

在项目中打开终端并启动 Qwen Code:

cd /path/to/your-project
qwen

在会话中,运行 /auth 并选择带订阅的 Qwen 账户,用你的 Plus 或 Pro 订阅登录;或者使用 API 密钥配置提供商。然后试试:

Explain this repository and show me where to start.

详细设置请参见认证指南和设置参考。

查看终端界面

如何使用 Qwen Code#

选择适合你工作流的界面:

界面开始使用
终端在项目中运行 qwen——参见快速开始。
桌面下载适用于 macOS、Windows 和 Linux 的 Qwen Code Desktop。
Web运行 qwen serve --open 在浏览器中打开 Web UI。(实验性)
编辑器配置 VS Code、Zed 或 JetBrains。
聊天连接 Telegram、钉钉、微信或飞书,然后运行 qwen channel start。

用于自动化和自定义集成:

  • 无头模式(Headless)——在脚本、CI/CD 或批处理任务中运行 qwen -p "..."。
  • SDK——使用 TypeScript、Python 或 Java 构建。
  • 守护进程(Daemon)——运行 qwen serve,通过 HTTP + SSE(ACP)连接客户端。(实验性)守护进程指南。
  • 计算机使用(Computer Use)——在 Qwen Code、Claude Code 或 Codex 中配置原生 MCP 工具或 Node REPL + SDK。

SDK 示例(Python)#

import asyncio

from qwen_code_sdk import is_sdk_result_message, query

async def main() -> None:
    result = query(
        "Summarize the repository layout.",
        {
            "cwd": "/path/to/project",
            "path_to_qwen_executable": "qwen",
        },
    )

    async for message in result:
        if is_sdk_result_message(message):
            print(message["result"])

asyncio.run(main())

守护进程模式#

当你希望浏览器、编辑器、SDK 和自动化客户端共享智能体会话,而不必各自启动独立进程时,可将 Qwen Code 作为长期运行的服务运行。该守护进程提供内置 Web Shell 和 HTTP + SSE API,支持多个工作区,并允许客户端重新连接到活动会话。

在前台启动并打开 Web Shell:

qwen serve --open

默认地址是 http://127.0.0.1:4170。如果要在后台运行和管理它:

qwen daemon start
qwen daemon status
qwen daemon logs -f
qwen daemon stop

默认情况下,守护进程监听回环地址且不进行 bearer 认证;任何能够访问它的本地进程都可以使用完整 API,包括代码执行。在共享或不受信任的主机上,请设置 QWEN_SERVER_TOKEN 并使用 --require-auth。有关工作区、认证、远程访问和 API 的信息,请参见守护进程指南。

能力#

如果你了解 Claude Code,你就已经了解 Qwen Code——而且还不止如此。我们投入了大量精力,使 Qwen Code 在功能上与 Claude Code 对齐,并全面提升广度与可靠性。

功能Qwen CodeClaude Code
SubAgents、Agent Teams、动态工作流✓✓
Auto-Memory、Auto-Skills、Hooks✓✓
内置技能(/review、/batch、/loop、/bugfix…)✓✓
MCP、Plan Mode、LSP 集成✓✓
Auto Mode、沙箱、Git Worktrees✓✓
计算机使用(桌面自动化)✓✓
IDE 插件(VS Code / JetBrains / Zed)✓✓
SDK✓✓
无头模式、会话管理✓✓
开源——模型与框架✓—
多协议(OpenAI / Anthropic / Gemini / Qwen + 任何提供商)✓—
Agent Arena(同一任务上的多模型对决)✓—
守护进程模式——qwen serve(多客户端共享智能体)✓—
IM 渠道(Telegram / 钉钉 / 微信 / 飞书)✓—

Qwen Code 评估#

在 SWE-bench Verified 上,七个 Qwen Code 版本使用相同的 Qwen 3.7 Max 模型,平均得分为 76.40%–77.80%(500 个任务,每个版本三次试验)。

完整结果和评估配置 →

生态#

  • Qwen Code Desktop——适用于 macOS、Windows 和 Linux 的官方桌面应用
  • AionUi——面向包括 Qwen Code 在内的命令行 AI 工具的现代 GUI
  • Gemini CLI Desktop——面向 Qwen Code 的跨平台桌面/Web/移动 UI
  • qwen-audio-agent——通过 ACP 为 Qwen Code 提供的实时全双工语音前端——支持免提对话、打断和本地唤醒词
  • 🦞 Qwen Code Claw——让其他智能体(Claude、Codex 等)通过 ACP 将编程任务委托给 Qwen Code。将此提示粘贴到你的智能体中:
Use Qwen Code as a coding agent. First, fetch and read this skill reference:
https://raw.githubusercontent.com/QwenLM/qwen-code/refs/heads/main/.qwen/skills/qwen-code-claw/SKILL.md
Then follow the instructions inside to install, authenticate, and use Qwen Code via acpx for all coding tasks.
  • 阿里云百炼 CLI——阿里 AI 平台(bailian-cli)的官方 CLI。为 Qwen Code 扩展图像/视频生成、知识检索、应用编排和模型部署能力

隐私#

请参阅服务条款和隐私声明,包括 Chrome 扩展和浏览器使用(Browser Use)的数据处理方式。

贡献#

欢迎贡献!请参阅 CONTRIBUTING.md 了解指南。

致谢#

本项目最初基于 Google Gemini CLI v0.8.2。我们衷心感谢 Gemini CLI 团队的出色工作。从 Qwen Code v0.1 开始,我们停止与上游同步,并开始作为多协议、多平台的智能体框架独立开发,深度集成 Qwen 模型及其他模型。