不得不盛赞，仅仅时隔不到2个月，通义灵码又迎来了更新。从通义灵码公测以来，我均参加了其发布的评测活动，欢迎感兴趣的同学点击下面我的往期评测文章链接进行阅读。
相较于通义灵码2.0，新版的2.5带来的新功能还不少，具体有哪些功能点呢，这里就简要给大家整理一下，如下：
新功能阐述
- Lingma IDE
全面集成智能编码助手的能力，开箱即用更简单，无需安装插件即可享受高效、智能的编程体验。
- 编程智能体模式
通义灵码2.5新增智能体模式，具备自主决策、工程感知、工具调用等能力，可端到端完成编码任务。例如，开发者只需描述需求（如创建网页），智能体即可自动生成文件、调试并运行代码，显著提升效率。
- MCP工具集成
集成魔搭MCP广场，支持3300+工具一键安装，覆盖文件系统、搜索、地图等领域，扩展了AI编码助手的能力边界。
- Qwen3模型升级
采用混合专家（MoE）架构，参数量235B，激活仅需22B，性能全面超越同类模型。支持复杂问题深度思考，代码生成准确率提升，且成本降低。
- 长期记忆能力
新增记忆功能，自动记录开发者历史行为、项目上下文，提供个性化建议，越用越懂用户需求。
- 上下文与国际化支持
优化工程目录和多文件选择交互，支持开发者针对特定模块提问；个人版与企业版均上线国际站，支持新加坡、马来西亚等地区部署。
新功能体验
一、Lingma IDE，开箱即用更简单
在2.5之前的版本体验中，新手开发者们也许会为了使用那款编码工具而纠结，而在2.5新版中终于是打破了这个束缚，开发者们只需安装一个Lingma IDE即可实现对灵码的完整体验。当前由于是预览版，对于操作系统的支持还很有限，目前仅支持Windows 10/11（x64/arm64）, macOS 11.0 或更新版本。但实际上这个限制并不很大，因为当前支持的操作系统都是开发者们使用的主流版本。接下来我就带领大家一起安装体验一番。
对应版本的下载链接我就以表格的方式给大家放在这里，方便获取：
这里我就以Windows x64 版为例给大家演示，首先将安装程序包下载到本地，接着双击LingmaUserSetup-x64.exe文件进行安装，如下：
一直下一步即可，如下：
注：在这一步中有个添加环境变量PATH的过程，为了更好地体验，安装完成后建议重启一下机器。
完成安装后，点击完成即可。
全新的Lingma IDE编码工具映入眼帘，咋一看，还真不赖。
点击页面上中的“现在开始”可以进行新手必要的引导，如果你是老用户可直接点击“跳过引导”按钮。这里我就不跳过，给各位演示一下，具体引导都有哪些内容。首先就是一个IDE配置的引导，可从VS Code导入相关配置，当然也可以跳过。
其次，就是工具界面风格或者主题的选择，提供三种风格供选择，暗色、亮色和高对比色。以及工具语言的选择，目前仅支持中文和英语
最后一项就是账户的选择，个人账号分国内和国外，以及企业版。
到这，一个全面集成智能编码助手的Lingma IDE就完成了安装和配置，接下来就可以基此来体验其他新功能。
二、智能体模式：从“辅助补全”到“自主决策”的跃迁
如需体验智能体模式，需在 VS Code、JetBrains IDEs 中，将通义灵码升级到 2.5.0 或以上版本，智能体模式的使用也很简单，在问答窗口直接选择即可，如下：
这里我以一个简单的实操案例给大家进行演示，比如我现在需要通过智能体模式搭建一个Spring Boot Web项目。 操作流程如下：
- 在问答窗口中输入需求：“创建一个Spring Boot项目，包含UserController类，实现用户注册和登录接口。”
智能体开始拆解分析，首先创建项目，为了让智能体更好地工作，这里我勾选了自动执行命令。
智能体的能力在这里就开始显现了，遇到错误可以自行分析并处理，主打一个完全自动开发。
任务结束后，直接给出了测试API并给出了测试方法，非常nice。
不过这里由于Lingma IDE没有内置运行环境，需使用其他编码开发工具来实现，我们把生成的项目代码打开，进行运行测试，如下：
在运行过程中，遇到运行环境不支持或者缺失组件的情况下，智能体会自动修复，对于新手小白开发者来说还是非常实用的。
体验反馈：
效率提升显著
：原本需手动创建多个文件并配置依赖，现在仅需描述需求即可完成基础架构搭建，大大节省了开发项目的时间。
自主决策能力
：智能体能根据项目类型预判所需工具链（如Maven/Gradle），甚至主动建议优化点（如添加Lombok依赖）。
不足
：复杂业务逻辑仍需人工干预，例如在实现登录接口时，未自动集成JWT认证，需手动补充；
：没有内置运行环境，导致生成的程序需要额外使用比如VS Code、JetBrains IDEs来实现运行；
三、MCP工具集成：打破IDE边界的能力扩展
这个新功能非常厉害，也是这次新版我特别喜欢的一个点之一，比如我调试Python脚本时需快速定位日志文件路径。 操作流程如下：
在开始对话前，我们要先了解下MCP使用的环境，一种是SSE 类型（远端服务托管），另外一种是STDIO 类型（本地服务运行），两种类型的差异在：
SSE 类型的服务托管在远程服务器上，配置过程简单快捷，非常适合初次接触的新手用户快速上手体验。
STDIO 类型的服务在您的本地环境中运行，需要依赖您本地环境准备，适合于专业开发者。
这里为了给大家完整体验，将分别用两种类型来体验。体验SSE类型的服务首先需要进入魔搭 MCP 市场，登录社区，我们找到一个可部署的服务，比如这里的Fetch
点击“连接”，我们就可以获取到SSE 的服务地址了
接着我们来到IDE，在新的会话框中，点击“MCP工具”进入应用市场，添加一下Fetch服务
搜索“Fetch网页内容抓取”，如下：
点击“安装”，这时会因为找不到配置文件而失败，我们点击修改，将类型修改为SSE，并填入上述获取到的连接URL
当服务显示如下图所示表示成功连接，可以正常使用了
我们来到对话框，切换为智能体模式，并在对话框中输入提示词。
帮我总结这篇文档的内容：https://help.aliyun.com/zh/lingma/developer-reference/listkbfiles-get-the-list-of-knowledge-base-files
可以看到智能体识别到MCP工具并请求是否使用了，这里我开启了自动执行。
可以看到借助MCP工具实现的效果还是非常好的。这里我们再演示一个代码生成的例子，提示词如下：
基于API文档生成调用示例代码：https://help.aliyun.com/zh/lingma/developer-reference/listkbfiles-get-the-list-of-knowledge-base-files
代码片段如下：
import requests
# 替换为你的实际 domain、organizationId 和 kbId
domain = "your-domain"
organization_id = "your-organization-id"
kb_id = "your-kb-id"
# 替换为你的个人访问令牌
access_token = "your-access-token"
# 构建请求 URL
url = f"https://{domain}/oapi/v1/lingma/organizations/{organization_id}/knowledgeBases/{kb_id}/files"
# 请求参数（可选）
params = {
"query": "", # 文件名称模糊查询
"orderBy": "gmt_added", # 排序列
"sort": "desc", # 排序顺序
"page": 1, # 当前页
"perPage": 20 # 每页数据条数
}
# 请求头
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"x-yunxiao-token": access_token
}
# 发送 GET 请求
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
# 打印响应结果
if response.status_code == 200:
print("请求成功！")
print(response.json())
else:
print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
print(response.text)
不得不说，有了MCP的加持使得灵码工具有了更多可能，也更能满足多样化的个性化需求了。接下来我们演示STDIO 类型如何使用。
比如这里我们需要使用一个查询天气的工具，需要用到node.js，这时首先我们需要检查本地环境是否具备node.js环境，我们只需在对话框中输入“请帮我检查我的本地环境，确保已经安装好node.js”，如下：
在确认本地环境满足后，我们可以手动添加MCP服务了，支持两种方式，一种手动添加，一种配置文件添加
按照要求我们填入如下参数，如图：
完成配置后，看到正常连接即表明安装成功
这时我们就可以基于本地的MCP服务来进行对话了，比如“今日洛杉矶的天气如何，未来五天是否有极端对流天气”
结果完全符合实际情况。
在体验过程，尤其是本地服务安装中会遇到很多组件缺失，环境变量不生效问题，好在官网文档对此也做了阐述，比如
- 异常信息：failed to start command: exec: "npx": executable file not found in $PATH
- 解决方案：Node.js 版本须在 v18 及以上，npm 版本须在 v8 及以上
- 异常信息：failed to start command: exec: "uvx": executable file not found in $PATH
- 解决方案：安装 uv， 安装 Python 3.8 或更高版本
- 异常信息：failed to initialize MCP client: context deadline exceeded
- 服务参数配置错误：MCP 服务的参数设置可能存在错误或其他情况，影响服务初始化。
- 资源拉取失败：由于网络问题，无法成功拉取资源导致的安装失败。
- 网络安全限制：由于公司内部安全组件的拦截，导致 MCP 服务初始化异常。
更多问题及处理方式可访问配置 MCP 服务
体验反馈：
生态整合优势
：覆盖文件系统、地图API等3300+工具，例如通过调用“Git提交分析工具”可快速判断规则是否合理。
工作流贴合度
：支持在会话中无缝切换工具调用与代码编辑模式，避免频繁切换窗口。
局限性
：部分工具响应较慢（如大型项目文件检索需5-8秒），且非中文社区工具适配度较低。
四、Qwen3模型：性能飞跃与代码质量提升
Qwen3作为阿里巴巴通义实验室推出的第三代开源大语言模型，是全球首个全场景自适应开源大模型。以动态混合架构为核心，首次将MoE（混合专家）与Dense（密集）模型体系深度融合，覆盖从移动端到超算集群的全场景需求。旗舰级MoE模型Qwen3-235B-A22B（总参数2350亿，激活参数仅220亿）通过“专家路由”机制实现资源按需分配，推理成本仅为竞品的25%-35%。更首创混合推理模式（Hybrid Thinking Mode），支持“深度思考”与“快速响应”无缝切换：复杂任务自动激活链式推理（如数学证明、代码生成），简单问答则秒级返回结果（延迟<0.5秒）。
为了验证Qwen3模型的实力，这里我特意选了两个典型的场景来测试，分别是“简单需求响应”和“复杂任务处理”。我将分别用qwen2.5-max、deepseek-v3、qwen3模型进行验证。为了尽可能将环境差异降到最低，这里均不使用智能体模式，将以智能问答模式进行,并单独使用新对话方式进行，避免上下文的影响。
- 简单需求响应
要求生成“Python中快速排序算法的递归实现”，各模型生成情况如下：
直观地从以上生成情况来看，在代码生成速度上，Qwen3基本是压倒性的优势胜出，0.5秒既出。
- 复杂任务处理
输入“设计一个分布式任务调度系统，支持动态扩容和失败重试机制”，各模型的生成情况如下：
从以上生成情况来看，Qwen3模型输出的结果更符合需求，分步骤输出架构、核心类设计方案等，并给出了完整的示例代码。
体验反馈：
MoE架构优势：轻量级任务激活参数仅22B，资源占用显著低于同类模型（如DeepSeek-V3）。
代码准确性提升：在Python列表推导式、Java异常处理等细节上更符合最佳实践，测试中代码一次性运行成功率大有提升。
待改进点：跨语言引用时偶现错误（如将Python的yield关键字误用于Java生成代码）。
Qwen3不仅是模型，更是智能时代的操作系统级创新。从手机端的轻量化推理到超算级复杂计算，从开源社区的生态共建到企业级的安全部署，它重新定义了开源大模型的边界，为开发者、企业与全球用户开启了“智能即服务”的新纪元。
五、长期记忆与上下文感知：个性化开发的雏形
这项功能其实对于整个项目的构建和开发是非常重要且实用的，尤其是对于编码中需要重复注意的点，有了上下文感知的功能加持将变得如鱼得水般丝滑。比如在上面的模型对比测试中，如果使用上下文，将获得不一样的结果。如下：
可以很直观地看到，有了上下文的感知，各个模型生成的结果格式都是一致的，只是内容上有些许差异。当前支持的上下文类型还是很丰富的，有file、folder、image、codebase、teamDocs、codeChanges、gitCommit，完全可以满足日常开发需求。
2.5版本的通义灵码除了上下文感知，还提供了长期记忆能力，记忆能力可以帮助通义灵码更好地和开发者互动，从而更加让开发者的编码效率及高效又智能。
体验反馈：
效率提升：重构耗时大大缩短，且代码风格与项目现有规范一致。
记忆局限：跨项目记忆无法共享，同一开发者不同项目仍需重复训练模型。
体验总结
通义灵码2.5通过智能体模式、Qwen3模型与MCP生态的整合，确实实现了从“代码补全”到“全流程开发伙伴”的转型。对我个人而言，其在工程规划效率和知识沉淀复用上的价值尤为突出。尽管在跨语言支持、复杂业务逻辑理解上仍有改进空间，未来若能进一步优化工具响应速度与个性化适配，有望真正重构软件开发范式。
改进建议与未来期待
一、Lingma IDE在引导配置中选择了工具语言为简体中文后，就弹出了该窗，基此可以判定IDE默认的语言是英语。弹窗本身问题并不大，出问题的是弹窗的内容，不应该出现中英文混用，参照其他IDE工具语言的选择并不会出现这个问题，建议优化一下。比如直接使用全中文内容，切换到英语时换成全英文的即可，避免混用带来的不适。
其次，就是当前预览版的IDE并不是一款拥有完整功能的编码工具，比如我需要调试运行某个程序时，需要依赖集成的IDE方可。建议后续版本可以集成。
当然目前也不是完全不可以使用，只是需要针对单独的编码语言环境安装独立的扩展插件，比如
二、MCP的位置相对固定，仅可在新对话框中点击“MCP工具”链接进入添加并进行配置，建议加入搜索或者设置快捷键，用户可随时新增或者修改MCP配置。
三、魔搭MCP市场的这个排序貌似有点问题，明明显示的是3300+个应用，但却只有10页，每页30个，也就是300个应用。
如果你觉得匪夷所思，我这里给你举个例子，比如类别是“开发者工具”的MCP应用显示有1112个，按照每页30个算，得39页才对，但这里就只有10页。目前除了“开发者工具”和“搜索工具”存在这个问题外，其他由于数量不够暂无法确定是否存在同类问题。
再者，就是当前得MCP市场虽然应用个数有3300+，但2800+的应用是需要结合本地环境实现的，也就是STDIO 类型，作为一个辅助开发者提高编码效率的扩展应用市场，我希望可以有更多SSE 类型的应用出现，毕竟对于多数开发者们来说，能无需准备环境即可流畅编码的感受还是非常nice的一件事。
最后，为了各位更好地使用灵码，官方精心准备了视频课程，质量还是非常高的，目前已上线二十期，非常建议大家前往打卡学习。AI 编程技术周
C SD N：通义灵码2.5评测：从编程智能体到记忆感知的AI编码革命
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