告诉大家一个好消息，通义灵码发布了 AI 编程 IDE ：Lingma IDE ，你没看错，通义灵码也推出了自己的 AI IDE 客户端，不是 AI 编程插件，是 IDE。
Lingma IDE 是基于 VS Code 开源版本构建的智能代码编辑器，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。
换句话讲，AI 编程 IDE 它有的功能，基本上都有，比如：智能补全、智能问答、多文件修改、行间会话、丰富的上下文、记忆能力、还有编程智能体等等。
具体功能如下，大家可以看看：
不知道大家发现了没有，这里面有两个功能引起了我的注意，分别是行间建议预测功能，还有一个就是编程智能体功能。
所以，我第一时间就下载体验了这款新的 IDE ，想赶紧体验一下这两个看似陌生，但是有非常新颖的功能。
首先，我们看看这个 NES ，所谓的行间建议预测是什么呢？它其实可以基于当前完整代码的上下文，结合代码修改和光标所在位置，动态预测代码变更，让开发者只需 Tab 一下，即可高效完成代码变更。
简单来讲，就是在修改变量的时候，可以自动跳到下一个要修改的地方，大大提高了我们的编程效率。
另外，在体验过程中，一个超级好玩的功能，也是给我最大惊喜的功能就是编程智能体。
简单说，这就是一个可以帮你自动处理代码相关工作的 AI 助手。而且更厉害的是，它现在还支持和 MCP 工具链搭配使用，简直像给 AI 装上了“外挂”，很多原本得自己动手做的事，现在只要动动嘴或者写一句话就能搞定！
编程智能体，它具备自主决策、环境感知、工具使用等能力，可以根据你的编码诉求，使用工程检索、文件编辑、终端等工具，端到端地完成编码任务。
同时，通义灵码对接了魔搭社区 MCP 市场等热门市场的 MCP 服务，这也就意味着我们可以在通义灵码当中使用这些市场上的上千款 MCP 工具与服务。
因为编程智能体拥有工具使用的能力，所以，在编程智能体模式下，我们可以配置 MCP 工具，只要配置完成 MCP 工具，输入对应的任务之后，智能体就可以根据任务调用相应的 MCP 服务帮你执行任务。
这个体验简直太好玩了。
这么讲可能不太直观，大家无法切实的感受。
我给大家举几个案例。
打开 IDE ，在智能会话下，我们点击 MCP 工具，即可查看通义灵码对接下的 MCP 市场。
在 MCP 市场，有上千款 MCP 工具可以供我们使用，比如有关于爬虫的 MCP 插件，还有 GitHub 、LeetCode、支付宝、高德地图、各种文档相关的等等，很多。
我们针对自己的需求，可以选择安装对应的 MCP 工具即可。
举个例子，比如，我想在 IDE 练习一下自己的算法能力，这时候怎么办呢？我们就可以在市场搜索 LeetCode MCP 服务。
点击安装，安装之后，链接图标显示为绿色，表示连接成功可正常使用。展开详情，可以看到 MCP 提供的工具列表。
这时候，我们就可以在编程智能体下使用了。
比如，我切换到编程智能体模式下，提问：随机获取一道算法题。编程智能体就会分析，然后调用对应的 MCP 服务 LeetCode ，然后，给我一道算法题。
这样我们可以直接在编辑器中做算法题了，如果你想上着班练习算法题，准备找新工作，还不想被领导发现，这种方法是不是还挺好的。
更重要的是，当你面对不会的算法题目的时候，你还可以将智能体模式，切换到问答模式，让 AI 来帮你解题，比如，我问 AI ：这道题的 Java 解法应该怎么做？
AI 就直接给出了解题方法和策略以及实例代码。
是不是很实用，很高效？
我再举个例子，前一段时间，有个朋友问我：有没有很好的 AI 画图表的工具？其实，编程智能体 + MCP 就可以解决。同理，我们在 MCP 市场上安装可视化图表的 MCP 服务。
安装完成之后，我们在编程智能体模式下，只需要把自己的数据扔进去，它就会帮我们自动制作图表。
比如，我把如下数据扔给智能体：
环形图展示RIMES模型各因素占比： · 资源（R）：35% · 制度（I）：30% · 模型（M）：15% · 执行（E）：10% · 精神（S）：5% 底部标注：“数据来源：Collier & Hoeffler (2004)” 风格：简约科技风，蓝白配色，突出数据对比。 要求：环形图中的颜色要鲜明，有差异化，能够清晰看到各种数据占比。
它就会自动调用画图表的 MCP 工具，最终帮我们实现了图表效果如下：
就问大家帅不帅，是不是如果你在工作中遇到制作图表的工作，可以非常高效的制作完成呢？
再比如，我们经常可能在日常的工作中需要阅读一些技术文档或者其他文章，我们也可以利用爬虫抓取网页的 MCP 工具，它会自动帮我们进行文档知识的总结，大大提高我们的阅读效率。
同理，我们安装一个内容抓取转换器的 MCP 服务，如下：
安装成功之后，我们就可以在编程智能体当中使用它了。比如，我将 MCP 功能的文档扔给智能体，它就自动调用内容抓取转换器，帮我们对内容进行抓取了。
看看执行完的效果，如下：
这种方式是不是很好呢？大大提高了我们的阅读效率。
通过这三个案例，我相信大家都有了深切的感受，简单来讲，编程智能体 + MCP 的这个组合，就是通义灵码会根据用户输入的提示词，结合 MCP 工具的名字及描述，自动判断所需调用的 MCP 工具，并将工具返回的结果输入下一步的处理流程中。
这不就是类似于市面上所倡导的通用智能体的用法吗？前一段时间爆火的 Manus 不就是这样吗？输入一项任务，然后拆解，调用各种工具帮你干活，最终给出一个结果和答案。
我看通义灵码官方介绍在智能体模式下使用 MCP 服务，配合 qwen3 模型一起使用，允许同时连接最多 10 个 MCP 服务。
其实，你看看，玩法挺多的，想象空间挺大的，目前通义灵码可以对接市场上的上千种 MCP 工具及服务，当你把这些 MCP 服务对接到编程智能体当中，就可以调用各种服务，帮我们来干活，只有你想不到，没有它做不到。
编程智能体与 MCP 的结合，不只是“工具+助手”，而是一次范式上的跃迁——从“手动调用工具”过渡到“AI 主动调度资源”。当这俩一组合，效果就是：你说“我想要XXX”，AI 不仅能听懂你要干嘛，还会自动调用合适的 MCP 工具来帮你完成任务。就像你有了一个超级助理，自动干活还不抱怨。
可以预见，未来编程、办公、甚至做分析汇报这类事，都会逐步变成一句话搞定的智能体验。现在通义灵码已经给我们尝到了甜头，真的很值得一试。大家也可以下载去体验一下。
