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AI

前置条件

要在 IDEA 里用 ACP 接入 Code，需要满足：

IDE版本是，IDEA 2024.2至2025.3.xintellij idea 快捷键，或者是更高的版本。ACP支持从2025年底开始，逐步进行集成，要确保你的IDEA已更新到支持ACP的构建。AI插件，要确保已安装并且启用。Code已安装且能正常运行，code -acp是Zed提供的ACP适配器，下文会讲如何安装。

你能够去检查AI插件版本，于File > >内进行搜索"AI"，进而确认版本号是在2025.12往后。

配置 ACP第一步：找到配置入口

点开AI的聊天板块，轻点右上角去选下拉框，这时你会瞧见「配置ACP智能体」这个选项。

点下之后，IDE 就会自行去打开一个名为 acp.json 的配置下来的文件。

第二步：安装 -code-acp

Zed 官方提供了一个 ACP 适配器 @

zed减横线减横线，code减横线acp，被用以进行Code与ACP协议之间的桥接 ， 而。

bash

pnpm -g @zed-/-code-acp

留意务必采用 -g 进行全局安装，如此这般，ACP 方可作为独立可调用的命令存在。

待安装完毕之后，于全局 bin 目录当中，你便会瞧见 -code-acp 命令。

bash

在用户路径为 /Users/guide//pnpm 的地方，执行 pnpm bin -g 命令，同时在该路径下执行 pnpm ls 并带上 -code-acp 选项，对其 store 进行操作。

第三步：编辑 acp.json

在 acp.json 中添加 Code 的配置：

json

它存在一个情况，其中有一个名为“Code”的部分，在这个“Code”部分里，又有着这样一种情形，它是“/Users/guide//pnpm/-code - acp”。

注意将路径替换为你本地的，或者将其添加到环境变量中。

完成文件保存操作之后，返回到AI的聊天面板那里，接着再次去点击模型选择的下拉框，此时你理应能够看到Code在列表当中出现了。

爽用 Code基础对话

当你挑选 Code 当作 Agent 之后，你便能够如同运用内置那般开展对话：

模式和模型选择

你原本配置的所有设置，Code的ACP模式都是会识别的，其中包括：

模式选用方面涵盖 Plan 模式、Code 模式等，模型挑选包含–4.5、-opus-4.5 等，对于第三方中转站而言若你对自定义 API 地址进行了配置那同样会产生作用。

能瞧见在我这儿当下就顺利衔接上了第三方GLM模型，此模型在国内使用人数也是相对较多的。

MCP 工具支持

这是，ACP方式所具备相比内置Agent而呈现出的，那样一种最大优势，即，能够完整支持具有Model这些性质等的工具，也就是MCP工具。

MCP是被推出的另外一个协议，该协议用于使LLM接入外界工具以及数据源，举例来说，你能够进行配置的是：

接入Code后采用ACP的方式，那样的话，这些MCP工具都会被识别并且可以使用。另外，AI内置的Agent，它只能够识别第三方API地址，对于MCP工具是不给予支持的。

ACP vs 内置 Agent：如何选择？

特性

ACP ( Code + )

IDEA 内置 Agent (官方/三方插件)

核心定位

终端驱动的任务型机器人 (Task-)

侧边栏对话型助手 (Chat-)

MCP 工具支持

完整原生支持 (可调用本地 /DB 等)

支持有限 (多局限于 IDE 内部 API)

模型灵活性

极高 (自由切换 3.5 / 3.7 / Opus)

️ 受限 (通常绑定插件商提供的特定版本)

API 兼容性

支持 中转站 / 等自定义

️ 部分支持 (官方插件常强制要求官方 Key)

工作模式

拥有 Plan / Act 独立模式

主要是单轮或多轮对话

环境上下文

强 (通过 MCP 直接读取系统/库文档)

强 (深度集成 IDE 索引，理解代码库)

配置门槛

较高 (需要配置 Node 环境及 Proxy)

极低 (插件市场一键安装)

建议：

接入其他 Agent

不仅仅是Code，你能够做到接入别的支持ACP的Agent。就好比CLI () 、 ()：

json

我不知道你提供的内容具体要表达什么准确意思，感觉这段内容比较混乱且不完整，不太能按照要求准确改写。你可以检查输入是否准确完整后再让我处理。

"--model", "-2.0-pro"

}, " ": { "": "", "args":

"acp", "agent.yml"

} } }

踩坑与排查ACP 初始化失败

“pnpm” 命令，AI 没办法运行它，运行 “pnpm” 时出现错误，错误代码是 2，提示为没有这样的文件或者。

bash

使用pnpm，执行bin命令，添加-g参数，路径为/Users/guide//pnpm，再在该路径下执行ls命令，还要带上-code-acp参数。

注意将 路径替换为你本地的，或者将其添加到环境变量中。

Agent 无响应

如果选择 Agent 后聊天没反应：

去查看 Agent 进程是不是启动了就得这么做：把ps auxintellij idea 快捷键，然后用grep -code -acp去查找 ，再去确认 Code 本身能不能在终端正常运行而进行总结，还要通过 Help > Show Log in 去查看 AI 的日志。

ACP当前仍设于快速发展时期，直至2025年末才会正式步入Beta，存在几个值得怀揣期待的方向。

有着更多 Agent 支持，诸如 、 等热门 AI 工具，或许会推出 ACP - 配置，而其 Issue 追踪显示，他们正谋划支持项目级别的 ACP 配置，社区生态方面，伴随协议开放，有可能出现更多第三方 Agent。

若是你身为IDE的深度运用者，且不太中意于在终端环境里运用Code，又或者你对MCP工具的强大效能有所需求，那么此刻ACP便是最终的解决办法。

虽说配置略微麻烦那么一点儿，不过一旦弄好了，你便能够在熟悉的 IDE 环境当中获取到：

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