VS Code 动手了。
微软刚刚在 VS Code Insiders（预览版）中上线了一个叫 Agents Application 的新模式，形态上直接对标 OpenAI 的 Codex App——不再是你熟悉的那个在侧边栏里陪你聊天的 Copilot 面板，而是一个可以自主规划、执行、调用工具链的 Agent 界面。
下载 VS Code Insiders，执行一条命令就能体验：
Chat: Open Agents Application
没有复杂的配置，没有额外的插件依赖。打开就是一个独立的 Agent 工作区。
这不是又一个聊天窗口
先说清楚它和现有 GitHub Copilot Chat 的区别，因为很多人第一反应是"不就是换了个 UI 吗"。
不是。
传统的 Copilot Chat 本质上是一个问答式的对话框。你问它一个问题，它给你一段代码，你手动复制粘贴到编辑器里，或者点一下"Apply"让它帮你插入。整个过程是人驱动的，AI 只是一个响应器。
Agents Application 模式的逻辑完全不同。你给它一个任务描述——比如"把这个 Express 项目的认证模块从 session 迁移到 JWT"——它会自己去读项目结构、分析依赖关系、制定执行计划、逐步修改文件、运行测试验证结果。整个过程是 Agent 驱动的，你变成了审阅者。
这跟 OpenAI 在今年推的 Codex App 几乎是同一个思路：把 AI 从"补全工具"升级成"自主开发者"。
为什么大厂都在往这个方向跑
如果你一直关注 AI 编程工具这条赛道，会发现 2025 年下半年到 2026 年初，整个行业经历了一次明显的形态分化：
第一阵营：IDE 插件派。 GitHub Copilot、通义灵码、Cursor 的 Tab 补全，都属于这一类。核心价值是"你在写代码的时候帮你写得更快"。这是最成熟的形态，也是目前用户量最大的。
第二阵营：CLI 原生派。 Claude Code、Gemini CLI、Qwen Code、OpenCode，全都是终端里跑的。天然契合 Shell、Git 工具链，脚本化能力强，CI/CD 集成方便。2025 年下半年 CLI 热潮的时候，连 GitHub Copilot 都跟着做了个 CLI 版本——虽然说实话，Agent 自主能力跟 Claude Code 比还差不少，没法自主调用 shell、跑测试、改多文件结构。
第三阵营：独立 App 派。 OpenAI Codex App 是这个方向的开创者，把 Agent 做成一个独立的应用界面，强调的是"把任务丢给它，它自己干完你来验收"。
现在 VS Code 做的事情，是把第三阵营的形态塞回了 IDE 里。
这一步棋很聪明。Codex App 的问题在于它是一个独立产品，开发者需要离开自己熟悉的编辑器环境去用它。而 VS Code 直接在编辑器内部开了一个 Agent 模式，你不用切换上下文，项目文件、终端、Git 状态全都在手边。
说白了，微软想要的是：你既能享受 Agent 自主执行的效率，又不用离开 VS Code 的生态。
行业跟进的速度很说明问题
值得注意的是，不只是 VS Code 在动。社区里已经有人发现 Trae Solo（字节跳动旗下的 AI IDE）也在往类似 Codex App 的模式改。
这说明什么？说明这些大厂在内部测试中大概率已经验证了一件事：对于中大型任务，Agent 自主模式的完成质量和效率，显著优于传统的对话式交互。
想想也合理。你让 AI 帮你重构一个模块，用聊天模式可能要来回对话十几轮，每轮你都得看一遍输出、确认、再给下一步指令。换成 Agent 模式，一次性描述清楚需求，它自己跑完整个流程，你最后 review 一次就行。
当然，这里有个前提：模型的推理能力和工具调用能力得够强。如果模型本身不够聪明，自主执行只会制造更多 bug。这也是为什么这个模式到 2026 年才开始成熟——底层模型的能力终于跟上了。
对开发者意味着什么
说点实际的。
如果你现在的工作流是"VS Code + Copilot 补全 + 偶尔问问 Chat"，Agents Application 模式不会取代你现有的习惯，但它会在特定场景下给你一个更高效的选择：
- 跨文件重构
- 从零搭建一个模块的脚手架
- 批量修改 API 接口格式
- 写完代码后自动跑测试、修 bug、再跑测试
这些任务的共同特点是：步骤多、涉及多个文件、需要上下文连贯性。传统的对话模式处理这类任务很吃力，Agent 模式天然适合。
但如果你只是日常写代码需要行级补全和简单问答，现有的 Copilot 体验已经够用了，没必要为了用新功能而用新功能。
CLI 还是 App？可能不是二选一
社区里有一种声音："大家还是用 CLI 或者插件的多，搞这种独立 App 模式有人用吗？"
这个问题问得好，但可能问错了方向。
看看现在 AI 编程工具的格局：Claude Code 在终端里跑得风生水起，Gemini CLI 开源后社区活跃度很高，Qwen Code 从 v0.2.0 开始独立开发摆脱了对 Gemini CLI 上游的依赖，OpenCode 在 GitHub 上拿了 90k+ stars。CLI 阵营确实很强。
但 CLI 有一个绕不开的门槛：它要求开发者对命令行足够熟悉，对项目结构有清晰的心智模型。对于习惯了 GUI 的开发者来说，在终端里让 AI 改代码，总觉得少了点"看得见"的安全感。
VS Code 的 Agents Application 模式某种程度上是在做一个折中——Agent 的自主能力向 CLI 工具看齐，但交互界面保留在 IDE 里，你能实时看到它在改哪些文件、执行了什么命令、测试结果如何。
最终的趋势大概率是多形态共存：
- 终端重度用户继续用 Claude Code、Gemini CLI 这类工具
- IDE 用户在 VS Code 里用 Agents Application
- 需要异步处理大任务的场景用 Codex App 这类独立产品
工具形态不重要，重要的是底层的 Agent 能力。而这个能力，最终取决于你用的模型够不够强。
模型选择才是真正的变量
不管是 VS Code 的 Agents Application、Codex App、还是 Claude Code，它们本质上都是 Agent 框架——真正干活的是背后的大模型。
目前这些工具默认绑定的模型各不相同：Copilot 用的是 GPT 系列和 Claude，Codex App 用 OpenAI 自家模型，Claude Code 自然是 Claude，Gemini CLI 跑的是 Gemini。
但实际开发中，不同任务适合不同模型。代码生成 Claude 强，长上下文理解 Gemini 有优势，快速迭代 DeepSeek 性价比高。如果你在做 Agent 相关的开发或者想在自己的工具链里集成多模型能力，通过 OpenAI Hub 这类 API 聚合平台可以用统一的 OpenAI 格式调用所有主流模型，省去逐个对接的麻烦：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=\"your-openai-hub-key\",
base_url=\"https://api.openai-hub.com/v1\"
)
# 同样的代码格式，切换不同模型只需改 model 参数
response = client.chat.completions.create(
model=\"claude-sonnet-4\", # 或 gpt-4o、gemini-2.5-pro、deepseek-r1
messages=[
{\"role\": \"system\", \"content\": \"你是一个代码重构助手\"},
{\"role\": \"user\", \"content\": \"将以下 Express 中间件从 callback 风格重构为 async/await...\"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
尤其是国内开发者，直连可用这一点在实际开发中省了不少折腾。
冷静看一眼
最后说点不那么乐观的。
Agents Application 目前还在 Preview 阶段，稳定性和能力边界都还没经过大规模验证。从社区反馈来看，Copilot 的 Agent 自主能力相比 Claude Code 和 Gemini CLI 还有差距——特别是在工具调用深度、多步推理的准确性上。
微软的优势在于 VS Code 的生态护城河。全球开发者里有相当大比例的人每天打开的第一个应用就是 VS Code，把 Agent 能力直接内置到这个入口里，分发效率是任何独立工具都比不了的。
但能不能留住用户，最终还是看 Agent 干活的质量。如果它自主改完的代码你还得花半小时 review 和修 bug，那还不如自己写。
AI 编程工具的形态之争还远没有结束。VS Code 这一步，至少说明了一件事：编辑器不再甘心只做"编辑"这一件事了。
参考来源：
- VS Code 推出类 Codex App 模式讨论帖 - Linux.do 社区关于 VS Code Agents Application 功能的讨论
- 2026年 AI 编程工具全景测评 - 知乎专栏，覆盖 Claude Code、Gemini CLI、Qwen Code 等主流工具的横向对比