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https://github.com/multica-ai/multica.git
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Update public docs and landing copy to the current 14-runtime list; add Qoder / Trae CLI across localized docs. Follow-up: finish JA tool counts (tasks.ja / skills.ja) and align localized Trae section anchors with the /providers#trae links. Closes #4945 Co-authored-by: vicksiyi <zeroicework@163.com>
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title: AI 编程工具对照
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description: Multica 支持 14 款 AI 编程工具；它们实现同一套接口，但能力细节差异很大。
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import { Callout } from "fumadocs-ui/components/callout";
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Multica 内置支持 **14 款 AI 编程工具**。它们都实现了同一套接口——排队、派发、执行、结果回传，所以你可以从 Multica 的同一个看板上指挥任意一款。**但它们在能力细节上差异很大**：会话恢复是否真用、是否支持 MCP、skill 文件该放在哪里、模型怎么选。这一页是完整对照。
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创建智能体时挑选工具的指引见 [创建和配置智能体](/agents-create)。
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## 能力对照矩阵
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| 工具 | 厂商 | 会话恢复 | MCP | Skill 注入路径 | 模型选择 |
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|---|---|---|---|---|---|
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| **Antigravity** | Google | ✅（`--conversation <id>`）| ❌ | `.agents/skills/` | 动态发现（`agy models`）|
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| **Claude Code** | Anthropic | ✅ | ✅ | `.claude/skills/` | 静态 + flag |
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| **CodeBuddy** | Tencent | ✅ | ✅ | `.claude/skills/` | 动态发现 |
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| **Codex** | OpenAI | ✅ | ✅ | `$CODEX_HOME/skills/` | 静态 |
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| **Copilot** | GitHub | ✅ | ❌ | `.github/skills/` | 静态（账号权益决定）|
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| **Cursor** | Anysphere | ✅ | ✅ | `.cursor/skills/` | 动态发现 |
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| **Hermes** | Nous Research | ✅ | ✅ | `.agent_context/skills/` （fallback）| 动态发现 |
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| **Kimi** | Moonshot | ✅ | ✅ | `.kimi/skills/` | 动态发现 |
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| **Kiro CLI** | Amazon | ✅ | ✅ | `.kiro/skills/` | 动态发现 |
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| **OpenCode** | SST | ✅ | ✅ | `.opencode/skills/` | 动态发现 + variant |
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| **OpenClaw** | 开源项目 | ✅ | ✅ | `.agent_context/skills/` （fallback）| 绑定在智能体上，不能在任务里切换 |
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| **Pi** | Inflection AI | ✅（session 为文件路径）| ❌ | `.pi/skills/` | 动态发现 |
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| **Qoder** | Alibaba | ✅ | ✅ | `.qoder/skills/` | 动态发现 |
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| **Trae CLI** | ByteDance | ✅（ACP `session/load`）| ✅ | `.traecli/skills/` | 动态发现 |
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## 每款工具的定位
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### Antigravity
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Google 出品。CLI 二进制名为 `agy`，搭配 Google Antigravity 服务，默认走 Gemini 系列模型。Multica 使用 `agy -p` 启动 Antigravity，因为这是适合 daemon 后台任务的一次性非交互模式；`agy -i` 需要连接 TTY，不适合后台执行。当前 Antigravity CLI 在 `agy -p` 下仍可执行工具，但 stdout 是纯文本而非结构化事件流，所以 Multica 会把 transcript 作为 text 转发，暂时无法展示逐工具 telemetry。**会话恢复真用**——通过 `--conversation <id>`，守护进程从 CLI 的日志文件里抓取 conversation UUID。**模型选择真用**——通过 `--model` flag（agy 1.0.6 新增）：守护进程用 `agy models` 枚举可选项，并把选中的值原样传入。注意这些是 `Claude Opus 4.6 (Thinking)` 这样的人类可读显示名，而非 `provider/model` slug；而且 agy 遇到无法识别的值会静默空跑，所以优先从发现列表里挑选，不要手填。Skill 文件写入 `.agents/skills/`（CLI 沿用 Gemini CLI 的 workspace 布局——见 [Antigravity 迁移文档](https://antigravity.google/docs/gcli-migration)）。
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### Claude Code
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Anthropic 出品。**新用户首选**——功能最完整：会话恢复真用，会读 MCP 配置，支持 `--max-turns`、`--append-system-prompt` 等细调参数。需要一个 Anthropic API 密钥。
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### CodeBuddy
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Tencent 出品。一款兼容 Claude Code 的 CLI agent——Multica 用和 Claude Code 一样的 stream-json 协议驱动它，所以会话恢复可用（通过 `--resume`），MCP 配置通过 `--mcp-config` 传入，skill 沿用 Claude Code 的 `.claude/skills/` 布局。模型为动态发现。
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### Codex
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OpenAI 出品。使用 JSON-RPC 2.0 协议，状态化更强，approve 机制更细（手动批准 `exec_command` 和 `patch_apply`）。MCP 配置会写入单次任务的 `$CODEX_HOME/config.toml`。**会话恢复可用**——Multica 通过 Codex app-server 的 `thread/resume` 续接；如果已保存的 thread 不存在或过期，会回退到新 thread，让任务继续执行。
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### Copilot
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GitHub 出品。模型路由走你的 GitHub 账号权益——工具自己不做模型选择，由 GitHub 决定给你用哪个模型。skill 放 `.github/skills/` 是 GitHub CLI 的原生发现机制。
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### Cursor
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Anysphere 出品，Cursor 编辑器的 CLI 对应物。**会话恢复可用**——当前 Cursor Agent 的 stream-json 事件会返回 `session_id`，Multica 会在下一次运行时通过 `--resume <id>` 传回去。MCP 配置会写入任务工作区的 `.cursor/mcp.json`，Cursor 的项目 approval 文件写在单次任务的 `CURSOR_DATA_DIR` 下，因此托管的 MCP server 不依赖用户全局 Cursor approvals。
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### Hermes
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Nous Research 出品。使用 ACP 协议（和 Kimi 共享传输层）。会话恢复真用，MCP 配置通过 ACP `mcpServers` 传入。但 **skill 注入路径是通用 fallback**（`.agent_context/skills/`），不是专用路径——如果 Hermes CLI 本身不读这路径，skill 对它可能不起作用。需要结合实测再确认。
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**指定 Hermes profile。** 要让 Hermes 使用某个 profile 启动，把智能体的 `custom_args` 设成 profile flag 和 profile 名两个独立条目。例如使用名为 `research` 的 profile：
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```json
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["-p", "research"]
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```
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不要合成一个字符串 `"-p research"`；Multica 会把数组里的每一项作为一个独立 argv 参数传给工具。`custom_args` 是按智能体配置的——见 [创建和配置智能体](/agents-create)。
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### Kimi
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Moonshot 出品，中国市场向。和 Hermes 共享 ACP 协议，MCP 配置同样通过 ACP `mcpServers` 传入；但 skill 路径 `.kimi/skills/` 是 Kimi CLI 的原生发现机制——和 Hermes 的 fallback 不一样。
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### Kiro CLI
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Amazon 出品。通过 `kiro-cli acp` 使用 ACP stdio 协议。会话恢复走 ACP `session/load`，MCP 配置通过 ACP `mcpServers` 传入，模型选择走 `session/set_model`，skill 会复制到 `.kiro/skills/` 让 Kiro 做项目级原生发现。
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### OpenCode
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SST 出品，开源。动态发现可用模型和模型 variant（扫 CLI 的配置文件）。会话恢复真用，会消费智能体的 `mcp_config` 字段——Multica 通过 `OPENCODE_CONFIG_CONTENT` 环境变量内联注入，让智能体的 MCP server 直接到达 OpenCode，**不会去碰任务工作目录里的 `opencode.json`**（那个文件归智能体或用户所有）。当模型暴露 variant 时，Multica 会把它显示成智能体的思考强度选择，并通过 `opencode run --variant` 传给 OpenCode。**适合爱折腾、想自定义模型目录**的开发者。
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### OpenClaw
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开源项目，CLI agent 编排器。MCP 配置通过 Multica 的单次任务配置 wrapper 写入。**模型绑定在智能体层**（`openclaw agents add --model`）——不能在单次任务里覆盖。配置严格受控：用户不能传 `--model` 或 `--system-prompt`，由智能体注册时的配置决定。
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### Pi
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Inflection AI 出品，极简主义。**会话恢复机制特殊**——session ID 是磁盘上的文件路径（`~/.pi/...`），而不是字符串 ID。其他工具里，resume id 是 CLI 返回的字符串；Pi 里，resume id 就是会话文件本身。
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### Qoder
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Alibaba 出品。一款 agentic 编程 CLI。使用 ACP 协议（和 Hermes、Kimi、Kiro CLI 共享传输层）。会话恢复通过 ACP `session/resume` 工作，MCP 配置通过 ACP `mcpServers` 传入，模型为动态发现，skill 复制到 `.qoder/skills/` 做原生发现。
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### Trae
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ByteDance 官方 TRAE CLI（`traecli`，搭配 Trae IDE，**不是**开源的 `bytedance/trae-agent`）。它是 ACP 原生工具，Multica 通过 `traecli acp serve --yolo` 在 stdio 上驱动它，传输层和 Kiro、Qoder 相同。会话恢复通过 ACP `session/load` 工作，MCP 配置通过 ACP `mcpServers` 传入，模型为动态发现并可通过 `session/set_model` 在任务中切换，skill 复制到 `.traecli/skills/`。
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## 会话恢复：谁真的支持
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会话恢复的机制在 [执行任务](/tasks#任务能接着上次的上下文继续吗) 里讲过。**所有支持的工具都能恢复会话**——传 resume id，任务就会从上次的上下文接着继续。唯一的特例是 Pi：它的 resume id 是磁盘上的会话文件路径，而不是字符串 ID（见上文 [Pi](#pi)）。
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## MCP 配置：按工具不同
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**14 款工具里有 11 款实际消费 `mcp_config`：Claude Code、CodeBuddy、Codex、Cursor、Hermes、Kimi、Kiro CLI、OpenCode、OpenClaw、Qoder、Trae CLI**。其他 3 款会接收这个字段但**忽略**——不报错、不警告，只是配置不生效。
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各工具的接入方式不同：Claude Code 和 CodeBuddy 通过 `--mcp-config` 加 `--strict-mcp-config` 接收；Codex 会把 daemon 管理的 `mcp_servers` block 写入单次任务的 `$CODEX_HOME/config.toml`；Cursor 会写入 `.cursor/mcp.json`，并把项目 approval 写到单次任务的 `CURSOR_DATA_DIR`；Hermes、Kimi、Kiro CLI、Qoder、Trae CLI 通过 ACP `mcpServers` 接收；OpenCode 通过 `OPENCODE_CONFIG_CONTENT` 环境变量内联接收；OpenClaw 通过 Multica 的单次任务配置 wrapper 接收 `mcp.servers`。OpenCode 这条路径**不会**改写项目里的 `opencode.json`。
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<Callout type="warning">
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如果你在智能体配置里设置了 `mcp_config`，但选了矩阵 MCP 列没有标 ✅ 的工具，你的 MCP server 对这个智能体**没有效果**。MCP 集成是按工具实现的。
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</Callout>
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## skill 文件该放哪儿
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每款工具用**自己**的 skill 发现路径。Multica 的守护进程在执行任务前把 workspace 的 skill 文件复制到对应路径下：
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| 工具 | 路径 | 是否原生发现 |
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|---|---|---|
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| Claude Code | `.claude/skills/` | ✅ 原生 |
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| CodeBuddy | `.claude/skills/` | ✅ 原生 |
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| Codex | `$CODEX_HOME/skills/` | ✅ 原生 |
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| Copilot | `.github/skills/` | ✅ 原生 |
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| Cursor | `.cursor/skills/` | ✅ 原生 |
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| Kimi | `.kimi/skills/` | ✅ 原生 |
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| Kiro CLI | `.kiro/skills/` | ✅ 原生 |
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| OpenCode | `.opencode/skills/` | ✅ 原生 |
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| Pi | `.pi/skills/` | ✅ 原生 |
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| Qoder | `.qoder/skills/` | ✅ 原生 |
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| Trae CLI | `.traecli/skills/` | ✅ 原生 |
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| Antigravity | `.agents/skills/` | ✅ 原生（沿用 Gemini CLI 的 workspace 布局——见 [Antigravity 文档](https://antigravity.google/docs/gcli-migration)）|
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| Hermes | `.agent_context/skills/` | ⚠️ 通用 fallback |
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| OpenClaw | `.agent_context/skills/` | ⚠️ 通用 fallback |
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fallback 路径对应的工具是否真的读取这个目录，取决于工具本身的文档——没保证。如果你的 skill 对 Hermes / OpenClaw 没起效，先查这个问题。
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对原生项目级路径来说，repo-scoped discovery 是预期行为：如果检出的仓库已经包含对应目录，底层工具可以自己发现这些提交在仓库里的 Skill。你不需要为了在这个仓库里使用这些 repo skills 而先把它们导入 Multica。Multica 会保持这些仓库文件不变。如果某个工作区 Skill 的自然目录名相同，守护进程会把工作区副本写到类似 `review-helper-multica` 的无冲突 sibling 目录。
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skill 的创建和使用详见 [技能](/skills)。
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## 下一步
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- [创建和配置智能体](/agents-create) —— 给你的智能体挑一款工具
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- [执行任务](/tasks) —— 任务的生命周期和会话恢复机制
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- [守护进程与运行时](/daemon-runtimes) —— 工具跑在哪里、怎么连进 Multica
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