一、Code Tools 使用教程

Cherry Studio v1.5.7 版本引入了操作简单,强大的 Code Agent 功能,可以直接启动和管理多种 AI 编程 agent 。本教程将引导您完成设置和启动的完整流程。


升级 Cherry Studio

首先,请确保您的 Cherry Studio 已升级到 v1.5.7 或更高版本。您可以前往 GitHub Releases 或官方网站下载最新版本。

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调整导航栏位置

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新建标签页

点击界面顶部的“+”号图标,新建一个空白标签页。

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打开 Code Agent 功能

在新建的标签页中,点击 Code (或 </> )图标,进入 Code Agent 配置界面。

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选择 CLI 工具

根据您的需求和所持有的 API Key,选择一个要使用的 Code Agent 工具。 目前支持以下几种:

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选择 Agent 调用的模型

在模型下拉列表中,选择与您所选 CLI 工具兼容的模型。 (详细的模型兼容性说明,请参考下方的“重要注意事项”)

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指定工作目录

点击“选择目录”按钮,为 Agent 指定一个工作目录。Agent 将拥有访问此目录下所有文件和子目录的权限,以便于它理解项目上下文、读取文件和执行代码。

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设置环境变量

  • 自动配置 :您在第 6 步(模型)和第 7 步(工作目录)中的选择,会自动生成相应的环境变量。
  • 自定义添加 :如果您的 Agent 或项目需要其他特定的环境变量(例如 PROXY_URL 等),可以在此区域自定义添加。

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更新选项

  • 内置可执行文件 :Cherry Studio 已为您集成了上述所有 Code Agent 的可执行文件,在大多数情况下,您无需联网即可直接使用。
  • 自动更新 :如果您希望 Agent 始终保持最新版本,可以勾选 检查更新并安装最新版本 的选项。勾选后,每次启动时程序都会联网检查并更新 Agent 工具。

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启动 Agent

所有配置完成后,点击 启动 按钮。 Cherry Studio 会自动调用您系统自带的 Terminal(终端)工具,并在其中加载好所有环境变量,然后运行您选择的 Code Agent。现在您可以在弹出的终端窗口中与 AI Agent 进行交互了。

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二、重要注意事项

  1. 1. 模型兼容性说明 :

    • DeepSeek V3.1 (官方 API 平台)
    • 注意 :当前许多第三方服务商(如 One API, New API 等)针对 DeepSeek, Kimi, GLM 的 API 接口大多只支持 OpenAI Chat Completions 格式,可能无法与 Claude Code 直接兼容,需要等待服务商逐步适配。
    • Claude Code : 需要选择支持 Anthropic API Endpoint 格式的模型。目前官方支持的模型包括:
    • Gemini CLI : 需要选择 Google 的 Gemini 系列模型。
    • Qwen Code : 支持 OpenAI Chat Completions API 格式的模型,强烈推荐使用 Qwen3 Coder 系列模型以获得最佳代码生成效果。
    • OpenAI Codex : 支持 GPT 系列模型(如 gpt-4o , gpt-5 等)。
  2. 2. 依赖与环境冲突 :

    • Cherry Studio 内部集成了独立的 Node.js 运行环境、Code Agent 可执行文件及环境变量配置,旨在提供一个开箱即用的纯净环境。
    • 如果您在启动 Agent 时遇到依赖冲突或奇怪的错误,可以考虑暂时 卸载或禁用系统内已安装的相关依赖 (如全局安装的 Node.js 或特定工具链),以排除冲突。
  3. 3. API Token 消耗警告 :

    • Code Agent 对 API Token 的消耗量非常大 。在处理复杂任务时,Agent 为了思考、规划和生成代码,可能会产生大量请求,导致 Token 快速消耗。
    • 请务必根据自己的 API 额度和预算, 量力而为 ,密切关注 Token 使用情况,以防止预算超支。

希望本教程能帮助您快速上手 Cherry Studio 强大的 Code Agent 功能!

三、如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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01.大模型风口已至:月薪30K+的AI岗正在批量诞生

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2025年大模型应用呈现爆发式增长,根据工信部最新数据:

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K(数据来源:BOSS直聘报告)

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例:某二本机械专业学员,通过4个月系统学习,成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer,薪资直接翻3倍!

02.如何学习大模型 AI ?

🔥AI取代的不是人类,而是不会用AI的人!麦肯锡最新报告显示:掌握AI工具的从业者生产效率提升47%,薪资溢价达34%!🚀

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

1️⃣ 提示词工程:把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统:让大模型精准输出行业知识
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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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