2025年AI编程工具全面对比：开发者必备指南
在软件开发领域，AI编程助手已经从辅助工具演变为开发者日常工作流程中不可或缺的一部分。随着大语言模型(LLM)技术的飞速发展，这些工具不仅能提供简单的代码补全，还能理解复杂项目结构、执行多文件重构、甚至自主完成完整的开发任务。本文将全面对比2025年主流AI编程工具，帮助开发者、产品经理和项目经理选择最适合自己需求的工具。
AI编程工具的发展背景
过去几年，AI技术在软件开发领域取得了突破性进展。从最初的简单代码补全到现在能够理解整个代码库并提供上下文相关建议的智能助手，AI编程工具正在重塑软件开发的方式。
2022年，OpenAI的Codex模型和GitHub Copilot的发布，标志着AI辅助编程进入了商业化阶段。 2023年，随着大语言模型(LLM)技术的飞速发展，各大科技公司纷纷推出自己的AI编程工具。到 2025年，市场已经形成了多元化竞争格局，从独立IDE到编辑器插件，从开源社区项目到商业化 产品，开发者有了更多选择。
特别值得注意的是，2024-2025年间，AI编程工具呈现出三大发展趋势：
Agent模式兴起：从简单的代码补全到能够执行复杂任务序列的自主Agent
多模态支持增强：能够理解图像、设计稿甚至视频内容的编程助手
私有化部署需求增长：出于数据安全考虑，越来越多企业选择内部部署AI编程工
根据McKinsey的研究，AI辅助编程可以提高开发者生产力高达55%，同时减少30%的bug率。这不仅意味着更快的开发速度，还意味着更高的代码质量和更低的维护成本。
当前AI编程工具主要分为以下几类：
IDE插件型：如GitHub Copilot、通义灵码、Augment等，集成到现有IDE中
独立IDE型：如Cursor、Windsurf、Krio、Qoder等，提供专门为AI优化的编辑器体验，也有类似Claude Code命令行工作
Agent型：如Augment、Cline等，能够自主执行复杂任务的AI助手
网页云开发型：如Claude Code，一般不是单独提供网页开发，在其他端也可以同步开发；
接下来，我们将详细介绍九款主流AI编程工具的特点、优势和适用场景。
1. Augment：专注大型代码库的AI助手
Augment是一款专为专业软件工程师和大型代码库设计的AI编程助手。
网络热度：★★★★☆
在企业开发者中知名度高，被视为处理大型代码库的最佳选择之一。
部署方式：VS Code和JetBrains系列IDE插件。
MCP支持：✅ 全面支持MCP，可以与各种工具和服务集成。
价格策略：
免费版：基础功能，Ask 问答次数和收费限制，基本上和Pro版本一样，但是免费版会使用你的代码（匿名化处理后）来训练其模型
Pro版：29/月 团队版：49/用户/月
企业版：定制化价格
多模态支持：✅
支持图片输入和理解，包括架构图和系统设计图。
Agent模式：✅
提供强大的Agent功能，能够理解和执行复杂任务，可以结合RooCode插件来自动分析、规划并执行跨文件的代码修改任务。
项目理解能力：★★★★★
卓越的代码库理解能力，特别是对大型复杂项目，在SWE-Bench测试中位列榜首，是其主要卖点。
优势特点：
突出的上下文理解能力，能有效处理大型代码库
强大的上下文感知能力，"记忆"功能能够记住并应用开发者的编码风格和偏好
专业的代码重构和优化建议
"Next Edit"预测功能提升开发流畅度
企业级安全和合规性
不足之处：
价格较高，特别是团队版
学习曲线相对陡峭
对小型项目可能过于复杂
适用人群：
企业开发团队
处理大型复杂项目的专业开发团队
处理大型遗留系统的开发者
需要深度代码理解的高级工程师
支持的模型：
自研大型代码理解模型
支持OpenAI和Anthropic模型
支持通过MCP连接其他模型
官方网址：augmentcode.com
2. Claude Code：来自Anthropic的强力竞争者
Claude Code 是由 Anthropic 公司推出的 AI 编程助手，随着其背后 Claude 3.5 Sonnet 及后续模型的发布，它在代码生成、理解和调试方面的能力获得了业界的广泛赞誉，被认为是 GitHub Copilot 的有力挑战者。
网络热度：★★★★★ 凭借其出色的性能和在多个编程基准测试中的领先表现，Claude Code 在全球开发者社区中迅速获得了极高的关注度和讨论热度。
部署方式：API / 网页应用 / IDE 插件 主要通过 API 集成到各种第三方工具和应用中。Anthropic 也通过其网页控制台（Console）提供直接的编程交互，并已有第三方或官方插件将其集成到 VS Code 等主流 IDE 中。
MCP支持：✅ 作为大语言模型服务的提供商，Anthropic 的模型本身就是 MCP 等协议可以连接和调用的核心，具备良好的集成性。
价格策略：
通过 API 调用，按 token 使用量计费
Claude Pro 版（包含在网页端使用）：$20/月，提供更高的使用限额
团队版：提供更强大的协作和管理功能，按用户数收费
多模态支持：✅ 支持图像和文档输入，可以识别 UI 设计稿、图表甚至代码截图，并根据其内容生成代码或提供解释。
Agent模式：✅ 支持复杂的 Agentic 工作流，能够执行多步骤的任务规划、代码生成、自我修正和工具使用，在内部测试中展现了强大的自主解决问题的能力。
项目理解能力：★★★★★ 对大型代码库的理解能力极强。其长达200K的上下文窗口使其能够处理和理解非常复杂的项目依赖和代码结构，非常适合代码库级别的问答和重构。
优势特点：
顶级的代码生成质量和逻辑推理能力
超长的上下文窗口，对大型项目的理解力无人能及
强大的测试用例生成能力，有助于提升代码健壮性
响应速度快，交互体验流畅
不足之处：
作为原生工具链的集成度不如 GitHub Copilot
对于新手来说，基于 API 的使用方式有一定门槛
目前官方的 IDE 插件生态仍在发展中
适用人群：
追求极致代码质量和性能的开发者
需要处理超大型或复杂代码库的团队
需要 AI 深度参与测试和调试流程的工程师
支持的模型：
Anthropic Claude 3.5 Sonnet
Anthropic Claude 3 Opus
官方网址：anthropic.com/claude
3. Cursor：AI整体项目开发编辑器
Cursor是一款专为AI编程体验优化的独立代码编辑器，基于VS Code构建但增加了许多AI特性。
网络热度：★★★★★
在AI编程工具中知名度极高，经常被拿来与GitHub Copilot比较。
部署方式：独立IDE ，基于VS Code构建的独立编辑器。
MCP支持：✅ 支持MCP，可以连接各种AI模型和服务。
价格策略：
免费版：基本功能免费，有限制
Pro版：$20/月
团队版：$25/月/用户
多模态支持：✅
全面支持图片输入和理解，包括代码截图、UI设计和图表。
Agent模式：✅
提供强大的Agent功能，能够自主执行复杂任务。
项目理解能力：★★★★★
在大型项目理解方面表现出色，支持多文件上下文和复杂重构。
优势特点：
专为AI编程优化的界面，集成式体验，无需额外配置
快速响应的实时代码补全，强大的多文件编辑能力
出色的代码生成和重构功能
与VS Code兼容的扩展系统
内置高质量LLM模型，无需自行配置API
不足之处：
价格相对较高
作为独立IDE需要适应新环境
某些高级功能需要付费订阅
作为独立IDE，与其他开发工具的集成需要额外工作
适用人群：
重度依赖AI编程的开发者，要一站式AI编程体验的用户
处理大型复杂项目的团队
不想处理API key和模型选择的开发者
初学者和喜欢开箱即用体验的用户
支持的模型：
OpenAI GPT-4o
Anthropic Claude 3.5/3.7 Sonnet
支持通过MCP连接其他模型
官方网址：cursor.com
4. Codex：OpenAI出品的自主AI编程代理
Codex是OpenAI开发的AI编程工具，其2021年的早期模型是GitHub Copilot的最初引擎。在2023年短暂弃用后，Codex于2025年以全新形态回归，定位为新一代的自主AI编程代理（Agent），深度集成于ChatGPT订阅体系中。
网络热度：★★★★★
作为AI编程的鼻祖之一和OpenAI的官方出品，其新版本的发布备受全球开发者关注。
部署方式：IDE插件 + CLI + 云端代理
提供IDE扩展（支持VS Code和Cursor）和开源CLI，可将复杂任务委托给云端沙盒环境中的自主代理执行。
MCP支持：✅
其GitHub仓库的更新日志中已提及增加MCP工具参数的支持。
价格策略：
集成于ChatGPT的付费订阅计划中（Plus, Pro, Business, Edu, 和 Enterprise）
订阅计划内提供一定使用额度，Pro计划可满足全天开发需求
企业版支持共享额度池
多模态支持：❌
目前的资料主要显示其专注于代码和自然语言文本上下文，暂无明确信息支持图片输入（如截图分析）。
Agent模式：✅
这是新版Codex的核心能力。它不仅仅是代码补全，而是一个自主工作器（autonomous worker）。开发者可将整个功能需求（如“实现用户认证流”）委托给它，它能在云端沙盒中自主编辑多文件、运行命令、执行测试，并最终提交PR。
项目理解能力：★★★★★
表现优异。新版Codex拥有巨大的上下文窗口（约192k tokens），能够理解和导航整个代码库，在执行任务时会分析项目上下文和依赖关系。
优势特点：
顶级的自主Agent能力，可独立在云端沙盒中完成端到端的开发任务
极强的项目级上下文理解能力（~192k token窗口）
支持并行处理多项任务，像一个AI开发团队
可自主运行测试并根据结果迭代修改，确保代码质量
与ChatGPT订阅体系深度集成，无需额外配置API
不足之处：
必须订阅ChatGPT付费计划才能使用
强大的Agent功能在执行复杂任务时可能消耗较多额度
2021年的旧版Codex API已停用，新旧版本易造成概念混淆
依赖云端沙盒执行，部分团队可能有数据隐私顾虑（尽管OpenAI提供了安全措施）
适用人群：
ChatGPT Plus, Pro及Enterprise订阅用户
希望将整个功能模块或Bug修复委托给AI自主完成的开发者
深度依赖OpenAI生态系统的个人和团队
支持的模型：
OpenAI内部最新的专用编码模型（如
GPT-5-Codex或codex-mini-latest）基于OpenAI
o3或o4-mini等基础模型微调而来
官方网址：https://openai.com/zh-Hans-CN/codex/ (作为OpenAI平台的一项能力集成)
5. Qoder：阿里新一代Agentic编程平台
Qoder是阿里巴巴于2025年8月最新发布的Agentic（代理式）编程平台，定位为新一代的AI编程工具。它集成了顶尖编程模型和强大的上下文工程能力，核心是实现AI自主研发，帮助开发者大幅提升效率。
网络热度：★★★★☆
新兴工具，2025年8月发布时引发了科技媒体和开发者社区的高度关注。
部署方式：独立IDE + 插件
主要形态为基于VS Code构建的独立编辑器，同时也支持作为VS Code插件使用。支持macOS和Windows系统。
MCP支持：✅
明确支持MCP（Model Compatibility Protocol）生态，允许用户配置和扩展MCP工具集。
价格策略：
免费版：提供基础功能和免费体验
Pro版：约 $20/月
多模态支持：✅
支持包括图片、代码、目录在内的综合上下文理解，例如可辅助开发图像编辑应用。
Agent模式：✅
这是Qoder的核心能力。提供"Quest模式"，用户只需描述需求，Agent便可自主规划、执行任务，开发者最后仅需验收或修改，号称可将复杂任务效率提升10倍以上。
项目理解能力：★★★★★
具备极强的上下文工程能力，内置代码检索引擎，可一次检索多达10万个代码文件。支持"Repo Wiki"功能，将代码工程中的隐性知识显性化。还具备长短期记忆系统，可学习项目经验和个人偏好。
优势特点：
强大的Agentic编程能力（Quest模式），支持AI自主研发
顶级的项目上下文理解（10万文件检索，Repo Wiki）
提倡“Spec驱动开发”（Spec-Driven Development）
内置记忆系统，能学习用户偏好并自我进化
深度集成MCP生态工具
不足之处：
刚发布的新兴平台，社区和插件生态尚在发展初期
Linux系统支持可能晚于macOS和Windows
Agentic开发范式较新，开发者可能需要时间适应
适用人群：
追求最新AI自主研发体验的开发者
需要处理大型、复杂代码库的团队
阿里技术栈（如阿里云、通义模型）用户
希望从自然语言需求直接驱动开发的开发者
支持的模型：
深度集成阿里云通义千问（Qwen）系列模型
能够自动选择最优模型执行任务
支持通过MCP连接其他模型
官方网址：qoder.com
6. GitHub Copilot：行业标杆
GitHub Copilot作为最早进入市场的AI编程助手之一，已经发展成为行业标杆。
网络热度：★★★★★
作为市场份额最大的AI编程工具，GitHub Copilot在开发者社区中拥有极高的知名度和讨论度。
部署方式：IDE插件
支持VS Code、Visual Studio、JetBrains系列IDE、Neovim等主流开发环境。
MCP支持：✅ 自2025年初支持Model Context Protocol ，允许与第三方工具和服务集成，扩展其功能。
价格策略：
个人版：10/月或100/年
商业版：$19/月/用户
免费版：提供有限功能的免费版本
多模态支持：✅ 支持图片输入和理解，可以分析截图中的代码和UI设计。
Agent模式：✅ 2025年2月推出的Agent模式允许Copilot自主执行复杂任务，如重构代码、修复bug等。
项目理解能力：★★★★☆
能够理解大型项目结构，但在超大型代码库上可能表现不如专门的工具。
优势特点：
与GitHub深度集成
庞大的训练数据集
多模型支持，包括GPT-4o和Claude 3.7 Sonnet
完善的企业级功能和合规性
不足之处：
价格相对较高
在某些特定领域的代码生成质量不如专门工具
自主Agent能力相对有限
适用人群：
企业开发团队
需要合规性和安全性保障的开发者
与GitHub生态紧密结合的开发者
支持的模型：
OpenAI GPT-4o
Anthropic Claude 3.7 Sonnet
自研模型
官方网址：github.com/features/copilot
7. 亚马逊 Kiro (Amazon Q Developer)：云端巨头的企业级方案
Kiro 是亚马逊云服务（AWS）推出的 AI 编程助手 Amazon Q Developer 的一部分，它深度集成了 AWS 的生态系统，为企业级开发提供了强大的支持，尤其擅长与云服务相关的开发、调试和优化。
网络热度：★★★★☆ 在 AWS 用户和企业级开发者中拥有很高的知名度。随着 Amazon Q 功能的不断扩展，其在更广泛的开发者社区中的影响力也在持续增长。
部署方式：IDE 插件 / AWS 管理控制台 作为 Amazon Q Developer 的一部分，它以插件形式集成于 VS Code、JetBrains 系列 IDE，并深度嵌入到 AWS 管理控制台和命令行工具（CLI）中。
MCP支持：✅ 支持与其他开发工具链和服务的集成，特别是在 AWS 生态内部。
价格策略：
免费版：提供基础的代码补全和聊天功能
Pro 版：$19/月/用户，提供更高级的功能，如安全扫描、代码升级和 Amazon Q Apps
多模态支持：✅ 支持与 AWS 服务相关的架构图和资源图表的理解。
Agent模式：✅ 具备 Agent 能力，可以执行从自然语言需求到代码实现和部署到 AWS 的完整任务流，例如自动进行 Java 代码版本升级、根据需求开发完整功能等。
项目理解能力：★★★★☆ 对项目的理解能力与其对 AWS 服务的了解深度绑定。在分析和操作与 AWS 相关的代码库时表现卓越，但在通用项目上可能不如其他专注的工具。
优势特点：
与 AWS 生态系统无缝集成，是 AWS 开发的首选
强大的代码安全扫描和修复能力
独特的代码转换功能，能自动升级旧版本代码（如 Java 8 到 17）
提供从编码到云资源管理的端到端支持
不足之处：
功能和优势高度集中于 AWS 生态，对非 AWS 用户吸引力有限
在非云原生或通用领域的代码生成能力相对普通
Pro 版价格与 Copilot Business 相当，竞争激烈
适用人群：
重度使用 AWS 服务的企业和开发团队
需要进行代码库现代化（如版本升级）的开发者
关注云应用安全性和合规性的团队
支持的模型：
亚马逊自研的 Bedrock 系列模型
官方网址：[aws.amazon.com/q/developer
9. Trae：国产AI编程助手
Trae是一款新兴的AI编程助手，专注于提供简洁而强大的编程体验。
网络热度：★★★☆☆
作为新兴工具，知名度正在快速提升。
部署方式：独立IDE + 插件，提供独立编辑器和VS Code插件两种使用方式。
MCP支持：✅ 支持MCP，可以连接各种AI模型。
价格策略：
目前完全免费（处于早期阶段）
未来可能推出付费计划
多模态支持：✅
支持图片输入和理解。
Agent模式：✅
提供基本的Agent功能，能够执行简单任务。
能够解析UI设计稿并生成代码
支持错误截图分析和修复建议
项目理解能力：★★★☆☆
对中小型项目表现良好，大型项目支持正在改进中。
优势特点：
简洁直观的界面，用户体验优良
快速的响应速度
适应性强的AI助手
目前完全免费
不足之处：
功能不如成熟产品全面
社区和生态系统相对较小
企业级功能有限
适用人群：
个人开发者
初创团队
预算有限的用户
支持的模型：
OpenAI GPT-4
Anthropic Claude
支持通过MCP连接其他模型
官方网址：trae.ai
10. Windsurf：全能型AI编程平台
Windsurf(前身为Codeium)是一款全能型AI编程平台，提供广泛的IDE支持和强大的编程功能。
网络热度：★★★★☆
在开发者社区中拥有广泛的用户基础和良好口碑。
部署方式：多IDE插件 + 独立编辑器 ，支持几乎所有主流IDE，同时提供独立编辑器。
MCP支持：✅ 支持MCP，可以连接各种AI模型和服务。
价格策略：
个人版：基础功能免费，有限制
Pro版：$12/月
团队版：$20/月/用户
多模态支持：✅
支持图片输入和理解，包括代码截图和UI设计。
Agent模式：✅ ：支持，特别是其"Cascade"功能强调AI与开发者的流畅协作。
项目理解能力：★★★★☆
对各种规模的项目都有良好支持，特别是在多文件上下文理解方面。
优势特点：
强调"流动体验"（Flow State），减少开发者上下文切换
"Tab to Jump"智能导航功能提升开发效率
内置预览和部署功能，开发-部署一体化
优秀的自动Lint修复和代码优化建议
企业级安全性，FedRAMP认证和HIPAA合规
不足之处：
某些高级功能需要付费
在某些特定领域的专业性不如垂直工具
"流动体验"理念需要用户适应期
适用人群：
注重开发效率和专注体验的开发者
全栈开发团队，从前端到部署全流程都需要AI辅助的开发者
正在考虑从传统IDE转向AI驱动IDE的团队
支持的模型：
自研模型
支持OpenAI和Anthropic模型
支持通过MCP连接其他模型
官方网址：windsurf.com
11. CodeBuddy：腾讯云出品的AI编程助手
CodeBuddy（腾讯云代码助手）是腾讯云推出的AI编程辅助工具，基于腾讯混元及元宝代码大模型，定位为AI时代的智能编程伙伴。它深度集成了腾讯云生态，并具备强大的Agent能力。
网络热度：★★★☆☆
在国内热度快速增长，特别是在使用腾讯云和微信小程序开发的群体中，近期已开始全球推广。
部署方式：IDE插件
支持主流IDE，包括 VS Code、JetBrains (IntelliJ IDEA等)、微信开发者工具、Visual Studio 2022 和 Xcode。
MCP支持：✅
明确支持MCP协议，可从MCP市场安装扩展工具（如CloudBase）。
价格策略：
免费试用：提供免费试用额度
企业专享版：¥158/人/月（10人起购）
多模态支持：✅
支持图片输入，例如在产品设计阶段，用户可以“基于图片进行微调”。
Agent模式：✅
具备强大的“Craft”智能体模式，能够理解自然语言需求，自动生成并部署全栈应用到腾讯云平台。
项目理解能力：★★★★☆
项目理解能力强。提供“@Codebase”功能，可进行全局工程分析、绘制跨文件关联图谱，提供基于全项目上下文的智能推荐。
优势特点：
与腾讯云生态（如微信开发者工具、CloudBase）深度集成
强大的“Craft” Agent能力，支持从需求到部署的全栈生成
优秀的“@Codebase”项目级上下文理解能力
广泛的IDE支持（VS Code, JetBrains, Xcode等）
支持MCP协议，易于扩展
对中文开发者和国内技术栈（如小程序）优化出色
不足之处：
价格策略目前主要面向企业用户，个人专业版计划尚不明确
国际版刚推出，全球可用性或受限
适用人群：
国内开发团队，尤其是使用中文沟通需求的团队
深度使用腾讯云生态（如小程序、云开发）的开发者
需要企业级私有化部署的团队
支持的模型：
腾讯混元（Hunyuan）/ 元宝（Yuanbao）代码大模型
支持第三方模型，如 DeepSeek 系列
官方网址：copilot.tencent.com 或 codebuddy.ai
12. MarsCode：字节跳动的AI编程助手
MarsCode是字节跳动推出的AI编程助手，提供全面的编程支持和优化的中文体验。
网络热度：★★★★☆
在国内开发者社区中热度高，国际知名度正在提升。
部署方式：独立IDE + 插件
编程助手（VS Code和JetBrains插件）
Cloud IDE（云端开发环境）。
MCP支持：✅ 有限支持MCP。
价格策略：
免费（截至2025年5月）
多模态支持：✅
支持图片输入和理解，包括代码截图和UI设计。
Agent模式：✅
基础支持，功能相对有限。
项目理解能力：★★★★☆
对各种规模的项目都有良好支持，特别是在中文代码和文档理解方面。
优势特点：
完全免费使用
优秀的中文支持
全面的编程功能
与字节跳动生态集成，Cloud IDE提供开箱即用的开发环境，无需本地配置
针对国内常用框架优化
不足之处：
国际化支持相对较弱
在某些特定领域的专业性不如垂直工具
与Trae功能有部分重叠，字节战略不够清晰
适用人群：
国内开发团队
需要中文支持的开发者
全栈开发者
支持的模型：
自研模型
支持通过MCP连接其他模型
官方网址：marscode.com
13. 通义灵码：国产AI编程助手的佼佼者
通义灵码是阿里云推出的基于通义大模型的AI研发辅助工具，是国内最受欢迎的AI编程助手之一，在国内开发者中拥有广泛的用户基础。
现在基本被Qoder取代。
网络热度：★★★★☆
在国内开发者社区中热度极高，国际知名度相对较低。
部署方式：IDE插件 + 云端服务，目前也发布了独立的IDE，但是业界声音比较少
支持VS Code、IntelliJ IDEA等主流IDE，同时提供云端服务。
MCP支持：✅ 最新版本已经支持MCP配置，包括表单配置和脚本配置，还支持市场一键安装。
价格策略：
基础版：免费，日限额1000 token
标准版：¥59/月，每月100,000 token
专业版：¥199/月，每月500,000 token
企业版：定制定价
多模态支持：✅ 支持图片输入和理解，可以分析截图和图表。
Agent模式：✅ 支持任务自主执行，能够理解需求并生成完整解决方案。
项目理解能力：★★★★☆
对中文代码和文档的理解能力特别出色，特别是在阿里系技术栈方面表现优异，支持多种编程语言。
优势特点：
对中文的优秀支持
与阿里云生态深度集成
针对国内常用框架和库优化（如阿里云服务、微信小程序等）
针对中国开发者习惯优化的交互体
不足之处：
国际化支持相对较弱
社区插件生态不如国际产品丰富
适用人群：
国内开发团队
使用阿里云生态的开发者
需要中文支持的开发者
支持的模型：
通义千问系列
DeepSeek系列
官方网址：aliyun.com/product/yunxiao/lingma
14. Cline：开源的AI编程助手
Cline是一款开源的AI编程助手，专注于VS Code集成和MCP支持。
网络热度：★★★★☆ （快速增长中，GitHub项目已获得42.6k星标 在开源社区中有一定知名度，特别是在VS Code用户中。
部署方式：VS Code插件，专为VS Code设计的插件。
MCP支持：✅ 作为MCP的早期支持者，Cline在这方面表现出色。
价格策略：
完全免费和开源
多模态支持：✅
支持基本的图片输入和理解。
能够解析错误截图并提供修复方案
可从设计稿直接生成前端代码
Agent模式：✅ 提供Plan/Act双模式，支持终端执行，是市场上Agent能力最强的编程助手之一。
项目理解能力：★★★☆☆
对中小型项目表现良好，出色的复杂项目理解能力，能有效处理代码库和复杂依赖关系，大型项目可能需要额外配置。
优势特点：
完全开源，社区活跃
完善的MCP生态系统，易于扩展
强大的Agent能力，可执行终端命令、创建/编辑文件
"人在循环"的设计理念，每一步操作都需要用户确认，安全性高
不足之处：
功能不如商业产品全面
可能消耗较多token，成本不确定性，由于支持多模型，用户需要自行管理API key
用户界面相对简单，高级功能入门门槛略高，需要一定配置经验
文档和支持资源有限
适用人群：
开源爱好者
预算有限的独立开发者
追求自主控制和自定义能力的开发者
VS Code用户
倾向于按使用量付费的个人或小团队
支持的模型：
支持通过MCP连接任何兼容模型
默认支持OpenAI和Anthropic模型
官方网址：cline.bot
15. RooCode：专注VS Code的AI编程助手
RooCode是一款专为VS Code设计的AI编程助手，提供强大的MCP支持和灵活的配置选项。
网络热度：★★★☆☆
在VS Code用户中有一定知名度，特别是在开源社区。
部署方式：VS Code插件 ，专为VS Code设计的插件。
MCP支持：✅ 支持，但MCP市场不如Cline完善。
价格策略：
完全免费开源
用户只需支付所用AI模型的API费用
多模态支持：✅
支持基本的图片输入和理解。
Agent模式：✅ 提供基本的Agent功能，能够执行简单任务。
项目理解能力：★★★☆☆
对中小型项目表现良好，大型项目可能需要额外配置。
优势特点：
基于Cline的增强版本，开源免费
创新的多模式系统（Code、Architect、Ask、Debug等），可针对不同场景切换
支持更多AI模型，包括本地和开源模型
支持浏览器自动化，能进行网页测试和交互
差量编辑能力，更有效地处理代码变更
不足之处：
文档相对匮乏
仅支持VS Code
功能不如某些商业产品全面
设置和配置略复杂，学习曲线较陡
适用人群：
VS Code用户，Cline用户寻求更多自定义功能
追求高灵活性和多样化模式的开发者
希望一个工具满足多种开发场景需求的用户
支持的模型：
支持通过MCP连接任何兼容模型
默认支持OpenAI和Anthropic模型
官方网址：roocode.com
工具对比总结
如何选择适合自己的AI编程工具
按本站开发人群使用的经验总结，使用开发能力、项目理解能力、防幻觉效果等多个维度统计，基本选择优先顺序如下：
第一梯队
Augemnt Code
Calude Code
Cursor
Codex
第二梯队
Copilot
Qoder
Kiro
Trae
结合来看，本人主流在用的基本是Cursor、Augment、Calude Code三个款工具，由于各厂商免费的策略越来越严，都得绕着路想办法使用，本站建的群圈子每天都不定会更新使用方法，各路佬友路子广。
未来展望
AI编程工具正在快速发展，未来我们可以期待：
更深度的代码理解：AI将能够理解更复杂的代码结构和业务逻辑。
更自主的开发能力：Agent模式将进一步发展，能够自主完成更复杂的开发任务，逐渐开始解决软件工程学的问题。
更个性化的编程体验：AI将能够适应个人编程风格和偏好。
更广泛的工具集成：通过MCP等协议，AI编程工具将与更多开发工具集成。
无论你是经验丰富的开发者还是刚入行的新手，AI编程工具都能显著提升你的开发效率。选择适合自己需求的工具，将AI的力量融入你的开发工作流程，你将能够更快、更好地构建软件产品。