AI 辅助开发

这一章解决什么问题

帮助你理解并使用 Zed 的 AI 功能，包括 Agent 面板、Inline Assistant、模型配置等。

资料来源

• Zed AI Overview — AI 功能概览
• Zed Agent Panel — Agent 面板文档
• Zed Agent Settings — Agent 配置
• Zed External Agents — 外部 Agent
• Zed Inline Assistant — 内联助手
• Zed LLM Providers — 模型提供商

访问时间：2025-06-09 适用版本：Zed v0.170+

你会在什么时候用到它

• 需要理解陌生代码时
• 需要重构或修改代码时
• 想生成测试或注释时
• 需要写 commit message 时

AI 功能概览

Zed 的 AI 功能分为几个层次：

功能	入口	用途
Agent 面板	右侧面板	对话式 AI，解释、修改、生成代码
Inline Assistant	编辑器中	直接修改选中的代码
Edit Prediction	输入时	类似 Copilot 的代码补全
Git Commit 生成	Git 面板	自动生成 commit message

Agent 面板

Agent 面板是 Zed 的 AI 对话界面。

打开 Agent 面板

• 点击右侧的 Agent 图标
• 或 Ctrl+Shift+P → agent panel: toggle focus

配置 AI 模型

首次使用前需要配置模型。Zed 支持多种模型来源：

1. Zed 托管模型（Zed.dev）

注册 Zed 账号后，可以免费使用一定量的 AI 调用：

1. 点击状态栏的 Sign In 登录
2. 或使用 Ctrl+Shift+P → Sign In
3. 按照提示完成登录

2. 自己的 API Key

使用你自己的 API Key，按量付费：

{
  "language_models": {
    "openai": {
      "api_url": "https://api.openai.com/v1",
      "available_models": [
        {
          "name": "gpt-4o",
          "display_name": "GPT-4o",
          "max_tokens": 128000
        }
      ]
    },
    "anthropic": {
      "api_url": "https://api.anthropic.com",
      "available_models": [
        {
          "name": "claude-sonnet-4",
          "display_name": "Claude Sonnet 4",
          "max_tokens": 200000
        }
      ]
    }
  }
}

API Key 安全

不要在 settings.json 中直接写 API Key。Zed 会弹出对话框要求输入，并安全存储。

Windows 上 API Key 存储在系统密钥管理器中。

3. 本地模型（Ollama）

使用本地运行的开源模型：

1. 安装 Ollama（Windows 版）
2. 下载模型：ollama pull codellama 或 ollama pull qwen2.5-coder
3. 在 Zed 中配置：

{
  "language_models": {
    "ollama": {
      "api_url": "http://localhost:11434",
      "available_models": [
        {
          "name": "qwen2.5-coder:latest",
          "display_name": "Qwen Coder",
          "max_tokens": 32768
        }
      ]
    }
  }
}

本地模型注意

• 本地模型需要较强的硬件（尤其是 GPU）
• 代码能力通常不如云端大模型
• 需要保持 Ollama 服务运行

选择模型

配置多个模型后，在 Agent 面板顶部可以切换使用的模型。

使用 Agent 面板

解释代码

1. 在编辑器中选中代码
2. 在 Agent 面板中输入："解释这段代码"
3. AI 会分析代码并给出解释

修改代码

1. 在 Agent 面板中描述修改需求
2. AI 会生成修改后的代码
3. 代码会以 diff 形式显示
4. 点击 Apply 应用修改

查看 Diff 再接受

重要习惯

AI 生成的代码修改会以 diff 形式展示。在接受前务必仔细审查 diff，确保：

• 只修改了需要修改的地方
• 没有删除重要代码
• 逻辑正确

控制 AI 作用范围

你可以控制 AI 能看到和修改哪些文件：

• 当前文件：默认 AI 可以看到当前打开的文件
• 选中代码：只针对选中的代码片段
• @提及文件：在对话中 @文件名 让 AI 关注特定文件
• 项目上下文：AI 可以搜索项目中的相关代码

Inline Assistant

Inline Assistant 让你直接在编辑器中使用 AI 修改代码。

使用方法

1. 选中要修改的代码
2. 按 Ctrl+Shift+A 或右键 → Inline Assist
3. 输入修改指令
4. AI 会直接在当前位置修改代码

示例

选中一个函数后输入：

• "添加错误处理"
• "添加 JSDoc 注释"
• "用 async/await 重写"
• "添加参数验证"

Edit Prediction

Edit Prediction 是类似 GitHub Copilot 的实时代码补全。

开启/关闭

{
  "features": {
    "edit_prediction_provider": "zed"
  }
}

选项：

• "zed" — 使用 Zed 的预测模型
• "none" — 关闭

使用方式

输入代码时，灰色显示预测的内容：

• Tab 接受预测
• Escape 忽略
• 继续输入会覆盖预测

Git Commit 生成

详见 Git 版本控制 章节。

在 Git 面板中暂存改动后，可以点击 AI 按钮生成 commit message。

适合与不适合使用 AI 的场景

✅ 适合使用 AI

场景	原因
解释不熟悉的代码	快速理解代码意图
添加注释/文档	减少重复劳动
生成测试用例	提高测试覆盖率
简单重构	变量重命名、提取函数等
写 commit message	基于 diff 自动生成
格式转换	JSON ↔ YAML 等

⚠️ 需要谨慎

场景	注意
复杂逻辑修改	务必仔细审查 diff
安全相关代码	AI 可能引入漏洞
性能关键代码	可能不是最优实现

❌ 不建议完全依赖

场景	原因
核心业务逻辑	需要深度理解业务
安全认证代码	风险太高
架构设计	需要全局思考

Windows 下 AI 功能不可用的排查

如果 AI 功能无法使用，按以下步骤排查：

1. 检查网络连接

• 云端模型需要网络访问
• 确认能访问 api.openai.com 或 api.anthropic.com

2. 检查 API Key

• Ctrl+Shift+P → open settings → 检查语言模型配置
• 确认 API Key 有效且有额度

3. 检查本地模型

# 测试 Ollama 是否运行
curl http://localhost:11434/api/tags

4. 查看错误信息

Agent 面板中会显示错误信息，根据提示排查。

5. 查看日志

Ctrl+Shift+P → open log 查看详细日志。

AI 隐私说明

• Zed 托管模型：数据通过 Zed 的服务器转发
• 自己的 API Key：数据直接发送给对应的 AI 提供商
• 本地模型：数据不离开本机

详见 Zed AI Privacy 文档。

本章小结

• Agent 面板：Ctrl+Shift+P → agent panel 打开
• 支持 Zed 托管、API Key、本地模型三种方式
• Inline Assistant：Ctrl+Shift+A 直接修改代码
• 务必审查 AI 生成的 diff 后再接受
• 复杂逻辑和安全代码需要人工审查

小练习

1. 配置一个 AI 模型（Zed 托管或 API Key）
2. 选中一段代码，让 AI 解释它的作用
3. 选中一个函数，让 Inline Assistant 添加注释
4. 在 Git 面板中用 AI 生成 commit message