过去两年，我评测了 Claude Code、Cursor、Antigravity、OpenCode 等主流 AI 编程产品。

一个高频问题是：如果不想长期依赖“科学上网”，有没有可替代的本地可用方案，同时具备较完整的编程辅助与 Agent 能力？

CodeBuddy Code 2.0 全新升级（以下简称 CodeBuddy）给出了一个肯定的答案：

它不是“谁的平替”，而是一套可用性与扩展性平衡的国产方案，适合希望把“编码辅助 + Agent 化 + 一键部署”串起来的团队。

• 功能覆盖：CLI 编程助手 + Agent SDK + IDE 与云服务打通，形成从编码到部署的闭环。
• 模型可达性：通过国际站登录后，本地网络可持续使用；模型可用性以账户与地区策略为准。
• 开发门槛：Agent SDK将工具调用、权限、记忆、上下文管理、多步推理收敛为可配置项，降低从“聊天”到“能行动”的切换成本。
• 适合人群：需要在中国大陆环境下，快速搭建具备 Web 搜索、文件操作、工具编排的 Agent 产品，并且希望与腾讯云生态（CloudBase、EdgeOne Pages、Lighthouse）联动的团队。

CodeBuddy Code 是什么？

CodeBuddy CLI（也称 CodeBuddy Code）：命令行编程助手，支持项目级分析、工具调用与 LSP 能力。

Agent SDK：面向 TypeScript 的 Agent 框架，内置工具注册、权限控制、上下文与记忆管理、多步推理与 SSE 流式输出。

CodeBuddy IDE：桌面 IDE，支持与腾讯云 CloudBase、EdgeOne Pages、Lighthouse 等服务的集成与一键部署。

价格与额度：根据官方页面与产品宣介，CodeBuddy 提供付费档约 10 美元/月（Pro/会员档位），CLI 与 IDE共享额度；

我选择它的三个理由

1）模型可达性：国际站登录后，本地网络可持续使用

在中国大陆环境下，持续稳定访问部分海外模型并不容易。

推荐做法是：首次登录选择“国际站”，完成账户绑定后

在后续本地网络环境下也能继续使用（像GPT-5.2-Codex、GPT-5.1-Max、Gemini 3 Pro这些顶级的模型全都有。国内版也支持DeepSeek-V3、GLM-4.7等）。

这对不愿长期依赖跨境网络的团队是实际减负。

安装与登录步骤（Node.js 环境）：

npm install -g @tencent-ai/codebuddy-code
codebuddy login  // 首次选择国际站；后续本地网络可继续使用

• 模型选择：可在 CLI 中选择“Default”等预设模型或切换到其他可用编程模型；具体列表会随时间与账号策略变化。
• 网络与地区：不同地区的账户能访问的模型集合可能存在差异，建议以官方页面与账户实际可见为准。

我在一个大型前端+后端混合项目上做了长达 10~15 分钟的无中断“方案规划 +改造建议”测试，CLI 的长任务稳定性良好，且能在不额外配置 MCP 的情况下直接使用内置 WebSearch 与 WebFetch 进行信息补充。

2）Agent SDK：把“能聊天”变成“能行动”的工程化路径

传统做法里，开发一个可用的 Agent，需要自己处理上下文（token 窗口控制）、工具调用（function calling）、权限与安全、记忆与过程记录、多步推理与错误恢复。

CodeBuddy 的 Agent SDK 将这些拆解为框架内置能力，你只需要聚焦“任务设计”和“工具接入”。

能力要点：

• 上下文与记忆：对话上下文与持久化记忆策略内置，可配置。
• 工具注册：统一的工具定义规范，支持权限控制与参数校验。
• 多步推理：框架管理思考-行动-反思循环，降低自行写循环逻辑的复杂度。
• SSE：服务端事件流式输出，便于实时展示 Agent 的思考过程与行动轨迹。

最小化示例（TypeScript，示意）：

import { Agent, tools } from '@tencent-ai/agent-sdk';

const search = tools.webSearch();         // 内置检索
const fetcher = tools.webFetch();         // 内置抓取
const fileOps = tools.file();             // 文件读写

const agent = new Agent({
  name: 'ResumeAgent',
  description: '输入姓名，检索公开信息并生成 HTML 简历',
  model: 'Default',                        // 根据账号可用模型选择
  tools: [search, fetcher, fileOps],
  permissions: { file: ['read', 'write'] },
  memory: { persist: true }
});

export async function run(name: string) {
  return agent.run({
    goal: `为 ${name} 生成结构化 HTML 简历`,
    stream: true                           // SSE 输出，适合 UI 实时展示
  });
}

我用它搭了一个“输入姓名，自动检索公开来源并生成 HTML 简历”的原型，端到端打通并不复杂。

3）版本节奏快：功能跟进与问题修复频繁

过去一个月，我观察到 CodeBuddy 的更新日志频繁，部分日期出现多次版本发布。

从产品经理视角，这种“高频小步”对快速吸收同类产品的优秀功能、缩短反馈闭环有帮助。

IDE 与云服务打通：从开发到部署的闭环

微信小程序与 Web 项目：IDE 与腾讯云 CloudBase 的集成简化了数据库/静态资源/鉴权的落地路径，适合需要快速上线的团队。

部署选项：内置与 EdgeOne Pages（适合静态/前端为主项目）与 Lighthouse（轻量应用服务器，适合后端服务）打通。一键部署对“原型验证—小规模上线”的链路较友好。

额度与计费：不同云资源存在试用或免费额度，但额度与计费因地区与时间变化而不同，建议以腾讯云官方页面实际为准并设置成本告警。

差异化与适配性分析

结语

从产品经理的视角，我更看重“从开发到上线”的链路稳定性与团队落地成本。

CodeBuddy 2.0 的价值在于：把编码协作、Agent 工程化与云端部署整合到一个栈里，在中国大陆环境下具备相对友好的可达性。

如果你的团队目标是快速做出可运行的 AI 编程辅助或 Agent 产品原型，并逐步演进到线上小流量验证，它是值得实际试用的一条路径。

同样，如果你的核心要求是绑定某个特定海外模型或深度使用现有工具链（例如团队已深度投入某家 IDE/Agent 框架），那就按需求选型。工具不是“谁的平替”，关键在于它能否更贴近你的技术约束与交付节奏。

我的建议是：用一个 Sprint，把 CLI + Agent SDK + IDE 的闭环跑通，再决定是否纳入团队主力工具。

文档与下载：

Agent SDK 文档（TypeScript）：https://copilot.tencent.com/docs/cli/sdk-typescript

CLI SDK 文档：https://copilot.tencent.com/docs/cli/sdk

CodeBuddy IDE 下载：https://www.codebuddy.ai/ide