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Kilo Code

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用 Kilo Code 在 VS Code 中配置模型并完成第一个 AI 编程任务

Kilo Code 是一款装进现有 IDE 的开源 AI 编程 Agent，支持在 VS Code、JetBrains 与命令行中使用。本文从安装插件讲起，说明如何通过 Kilo 账号或自带 API Key 接入模型，如何用 Code、Ask、Plan、Debug 四种 Agent 模式分工协作，并用一个可跑通的最小示例演示文件创建、迭代修改、上下文引用与回滚的完整流程。

Kilo Code 是一个开源的 AI 编程 Agent，它不另起一个编辑器，而是以插件形式装进你已经在用的 VS Code 或 JetBrains IDE，另外还提供命令行版本。它把「读文件、写文件、跑终端命令、搜网页、调 MCP 服务」这些动作交给模型自主完成，同时允许你在 Code、Ask、Plan、Debug 四种 Agent 模式之间切换，用不同的工具权限约束模型的行为。适合已经有一套顺手的开发环境、不想为了 AI 能力迁移编辑器，或者希望自己控制模型来源与成本的开发者。如果你更想先了解它在同类工具里的位置，可以先看 Kilo Code 的工具页，再回到本文动手配置。

下面按「装好 → 接上模型 → 跑通第一个任务 → 用对模式 → 管住成本」的顺序展开，命令与配置都给出可直接复制的形式。文中涉及的价格、免费额度、模型清单与版本号属于易变信息，请以官网当前页面为准。

准备工作

环境与版本要求

  • VS Code 版本需为 1.84.0 或更高。
  • Windows 用户需要确认 PowerShell 已加入系统 PATH，否则插件调用终端命令时会失败。
  • 如果使用 JetBrains 系列 IDE（IntelliJ、PyCharm、WebStorm 等），通过 Settings → Plugins → Marketplace 搜索安装，装完需要重启 IDE。
  • Cursor、Windsurf、VSCodium、Gitpod、Eclipse Theia 这类 VS Code 兼容编辑器，需要通过 Open VSX Registry 安装插件，而不是微软官方插件市场。

模型来源：两种接入方式

Kilo Code 本身不绑定模型，你需要先决定模型从哪里来。

方式一：注册 Kilo 账号走 Gateway。 注册后即可通过 Kilo Gateway 访问其支持的模型集合，按模型提供商的原价计费，平台不加价。新账号通常会获得一定免费额度用于体验，具体额度以官网当前说明为准。

方式二：BYOK，自带 API Key。 如果你已经有 Anthropic、OpenAI、OpenRouter、Google AI Studio 等提供商的 Key，在欢迎页点击「Use your own API key」，在 Provider 下拉菜单里选中对应提供商，填入 Key 保存即可。BYOK 模式下 Kilo 不在你的 Key 上赚差价。

如果希望数据完全不出本机，可以接 Ollama 或 LM Studio 的本地模型；如果希望一个 Key 打通多家模型，OpenRouter 是常见选择。

安装插件

在 VS Code 中按 Ctrl+Shift+X（Windows/Linux）或 Cmd+Shift+X（macOS）打开插件市场，搜索 Kilo Code 并安装。也可以用命令行安装：

code --install-extension kilocode.Kilo-Code

安装完成后，侧边栏会出现 Kilo Code 图标，点击即可打开聊天面板。

安装 CLI（可选）

命令行版本与 IDE 插件共享会话、配置和上下文，适合在服务器或 CI 场景使用。Linux/macOS 一键安装：

curl -fsSL https://kilo.ai/cli/install | bash

其他安装途径：

# npm
npm install -g @kilocode/cli

# Homebrew（macOS/Linux）
brew install Kilo-Org/tap/kilo

# pnpm
pnpm add -g @kilocode/cli

# Arch Linux（AUR）
paru -S kilo-bin

操作步骤

第一步：连接模型提供商

打开侧边栏的 Kilo Code 图标进入欢迎页。选择注册账号走 Gateway，或者选择自带 Key。以接入 DeepSeek 为例，在项目目录下启动 CLI 后输入斜杠命令：

cd /path/to/my-project
kilo
/connect

这会打开 Connect Provider 面板，搜索 deepseek，选中 DeepSeek，填入 API Key 即可。随后用 /models 打开模型选择器，挑一个可用模型。

不想手动改配置文件的话，也可以直接把需求说给 Agent：

帮我配置 OpenAI 提供商，我的 API Key 是 sk-xxxx

Kilo Code 内置了配置管理能力，Agent 会自行读写 kilo.jsonc 配置文件，你不需要手动编辑。

第二步：发送第一个任务

在聊天面板底部输入框用自然语言描述目标，例如：

创建一个名为 hello.txt 的文件，内容写 "Hello, Kilo!"

按 Enter 发送。Agent 会先分析请求，再提出具体操作，然后执行。默认情况下大部分工具是自动批准的，只有执行 Shell 命令、访问项目外部目录、读取敏感文件这几类动作需要你手动确认。面板上会实时显示 Token 用量、将要创建的文件路径与写入内容，以及执行结果。

第三步：多轮迭代

Kilo Code 是迭代式工作的，同一个任务可以拆成多轮对话，每一轮都建立在前一轮的上下文之上，不需要重复描述背景。例如：

  1. 第一轮：写一个 Python 函数，计算两个数的最大公约数
  2. 第二轮：加上类型注解和 docstring
  3. 第三轮：写单元测试
  4. 第四轮：重构成 class，支持多个数字的 GCD

第四步：用 @ 引用上下文

在聊天框里用 @ 语法可以把文件、目录、Git 信息或 URL 注入上下文，让 Agent 精确理解你的代码，而不是靠猜。

@src/auth/login.ts 帮我分析这个登录函数有没有安全问题
@./src/components/ 帮我把这个目录下所有组件的 Props 类型整理成文档
@git:diff 帮我给这次改动写 commit message
@git:log 分析最近 10 次提交，找出可能引入性能问题的改动

在支持的 IDE 中还可以用 @#函数名 或 @#类名 直接引用代码符号，Agent 会自动定位到对应代码位置。

第五步：选择 Agent 模式

Kilo Code 内置四个 Agent，工具权限各不相同。选对模式不仅效果更好，也能省 Token。

模式定位工具权限典型场景
code全能软件工程师完全访问：读写文件、执行终端、搜索网络、调用 MCP写代码、实现功能、修 Bug
ask只读技术顾问只读：可读文件、运行 cat / grep / git log 等只读命令，禁止写操作理解代码、解释逻辑、探索项目结构
plan技术领导与系统设计只读，另可写 .kilo/plans/ 下的计划文件架构设计、功能规划、实施方案
debug系统性排障专家完全访问（与 code 相同）追踪 Bug、诊断错误、分析运行时问题

切换方式有三种：点击聊天输入框旁的 Agent 下拉菜单；输入 /agents 触发选择器；按 Cmd+.（macOS）或 Ctrl+.（Windows/Linux）快速循环切换，反向切换用 Cmd+Shift+. / Ctrl+Shift+.。

一个常见的工作流是：先用 plan 模式把方案定下来，确认后再切到 code 模式实施；排查线上问题时切到 debug，它会先分析、缩小范围，再动手改代码，而不是上来就试改。

第六步：任务中途换模型

不需要重开对话，直接在输入框敲斜杠命令即可：

/model anthropic/claude-sonnet-4-6
/model openai/gpt-5-chat-latest
/model google/gemini-3-pro-preview

也可以用聊天面板顶部的模型选择器通过界面切换。模型名称与可用性以官网当前列表为准。

第七步：配置智能补全

Autocomplete 在打字时分析光标前后的代码，给出内联建议，底层使用 FIM（Fill-in-the-Middle）技术，经 Kilo Gateway 路由到专门的补全模型。默认模型是 Codestral；另一个可选模型是 Mercury Edit 2，速度更快，但需要自带 Key。

看到灰色幽灵文字时按 Tab 接受，继续打字则忽略。手动触发补全的快捷键是 Cmd+L（macOS）或 Ctrl+L（Windows/Linux），但需要先在 VS Code 设置中启用 kilo-code.new.autocomplete.enableSmartInlineTaskKeybinding，该项默认关闭。

用注释引导补全能显著提升质量：

# 用二分查找在已排序列表中查找目标值，找不到返回 -1
def binary_search(arr, target):
    # 光标停在这里，等待补全给出完整实现

VS Code 底部状态栏会显示补全状态和累计费用，点击可暂停或恢复。如果同时装了 GitHub Copilot，Kilo Code 会检测到冲突并提示，建议关闭 Copilot 的内联补全以获得最佳体验。

第八步：用 Memory Bank 固化项目背景

在项目根目录创建 AGENTS.md（或 .kilo/agents.md），把架构决策、技术栈、目录结构、开发规范写进去。最省事的做法是让 Agent 自己生成：

帮我创建一个 AGENTS.md 文件，记录这个项目的架构决策、技术栈、目录结构和开发规范

Agent 会扫描代码库并产出文件。之后每次新开会话，Kilo 都会自动加载它，你不需要反复解释项目背景。文件内容大致长这样：

# 项目：电商平台后端

## 技术栈
- 运行时：Node.js + TypeScript
- 框架：Fastify
- 数据库：PostgreSQL + Prisma ORM
- 缓存：Redis
- 消息队列：BullMQ

## 目录结构
src/
  routes/        # API 路由（按资源分组）
  services/      # 业务逻辑层
  repositories/  # 数据访问层
  middleware/    # 鉴权、日志、限流
  types/         # TypeScript 类型定义

## 开发规范
- 所有 API 返回格式：{ success, data, error, meta }
- 禁止硬编码 Secret，统一使用 process.env
- 所有写操作必须在事务中执行
- 错误处理使用自定义 AppError 类，带 errorCode 和 httpStatus

第九步：自定义 Agent

内置四个模式不够用时，可以创建自定义 Agent。最直接的方式还是让 Agent 代劳：

创建一个叫 "docs-writer" 的自定义 Agent，只能读文件和编辑 Markdown 文件，专门用来写技术文档

Kilo 会在 .kilo/agents/ 下生成配置文件。也可以手写 Markdown，例如 .kilo/agents/docs-writer.md：

---
description: 专门用于编写和维护技术文档
mode: primary
color: "#10B981"
permission:
  edit:
    "*.md": "allow"
    "*": "deny"
  bash: deny
---

你是一位技术文档专家，擅长编写结构清晰的开发文档、遵循 Markdown 最佳实践、为 API 和函数创建示例。只编辑 Markdown 文件。

文件名去掉 .md 就是 Agent 的名字。放在项目里的 .kilo/agents/ 只对当前项目生效；放在 ~/.config/kilo/agent/ 则对所有项目生效。可配置的属性包括 description、model（格式为 provider/model）、permission（allow / deny / ask）、mode（primary 表示用户可选，subagent 表示只供其他 Agent 调用）、color、steps（最大迭代次数，防止失控）、temperature。

自定义 Agent 文件可以提交进 git 仓库，团队成员自动共享同一套配置，适合统一代码审查、文档写作、测试生成这类专项流程。

第十步：接入 MCP 扩展能力

Kilo Code 内置 MCP（Model Context Protocol）支持，可以连接 GitHub、PostgreSQL、Slack、Browserbase、Filesystem 等外部服务。同样推荐让 Agent 代配：

帮我添加 GitHub MCP 服务器，我想让 Agent 能读取和创建 PR

如果确实需要手写，配置放在 kilo.jsonc 中：

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_xxxx"
      }
    }
  }
}

手写容易出错，交给 Agent 配置时它会顺带校验格式。

一个完整示例

下面从零走一遍最小可跑通的流程，假设你已经装好 VS Code 插件并完成模型接入。

第 1 步：打开项目。 在 VS Code 中打开一个空目录或现有项目，点击侧边栏的 Kilo Code 图标打开面板。

第 2 步：先规划。 切到 plan 模式（Ctrl+. 循环或输入 /agents），发送：

在写代码之前，先给我一个「读取 CSV 并统计每列缺失值」脚本的实施方案

plan 模式只能读文件和写 .kilo/plans/ 下的计划文件，不会碰你的源码，可以放心让它先想清楚。

第 3 步：确认方案后实施。 切到 code 模式，发送：

按刚才的方案实现，文件放在 scripts/missing_report.py，用标准库 csv，不要引入第三方依赖

Agent 会创建文件并写入代码。由于涉及写文件，你会在面板上看到具体路径与内容，默认自动批准；如果它要执行 Shell 命令验证，则会请求你确认。

第 4 步：迭代。 继续在同一会话里追加要求：

加上命令行参数，支持指定输入文件和分隔符

再追加：

补一个 pytest 测试，覆盖空文件和全空列两种情况

第 5 步：引用上下文做审查。 切到 ask 模式，发送：

@scripts/missing_report.py 这个脚本在超大文件上会不会有内存问题？

ask 模式禁止写操作，只做分析，适合这种「只看不改」的审查。

第 6 步：出问题就回滚。 每次修改前 Kilo Code 会自动打快照，如果改坏了，用 /rollback 回到之前的状态，不必手动 git 撤销。

第 7 步：在终端继续。 如果想把同一件事放到服务器上跑，CLI 与插件共享会话：

kilo --agent ask "解释 scripts/missing_report.py 的实现思路"
kilo "帮我检查 scripts 目录下有没有未使用的 import"

需要完全无人值守时用 --auto：

kilo run --auto "运行测试，如果失败则分析原因并修复"

注意事项

关于 --auto 模式

--auto 会关闭所有权限确认提示，Agent 可以执行任何操作，包括删除文件和运行任意命令。只在受信任的环境中使用，不要在有生产凭据的机器上随手开启。

费用与配额

费用构成为输入 Token 数乘以输入单价，加上输出 Token 数乘以输出单价。每条消息下方会实时显示本次调用的 Token 用量与估算费用。具体单价、免费额度、Auto Top-Ups 的触发规则都以官网当前信息为准，不要按旧文章里的数字做预算。

控制成本的几个手段：

  • 精确引用而不是整目录塞入。 @./src/ 这种写法会把大量无关文件带进上下文，改成只引用真正相关的两三个文件。
  • 用 ask 探索、用 code 实施。 ask 模式禁止写操作，系统提示更短，Token 成本更低。
  • 及时压缩上下文。 用 /compact 压缩当前会话历史，减少后续轮次的输入量。
  • 关掉不用的 MCP 服务器。 未使用的 MCP 服务器会把大量工具描述塞进系统提示，白白消耗 Token，只保留当前需要的。
  • 设置费用上限。 在设置中配置 Cost Controls，给单次任务设最大费用限额，避免意外超支。
  • 开启自动充值。 在账号后台开启 Auto Top-Ups，余额不足时自动补充，避免长任务中途中断。

补全与聊天的分工

局部代码、单个函数用 Autocomplete 更快；多文件改动、重构、需要解释意图的场景走聊天 Agent。两者不是替代关系，混用效率最高。

与 Copilot 共存

同时启用两套内联补全会互相干扰，建议只保留一套。Kilo Code 检测到 Copilot 时会主动提示冲突。

模型与版本的时效性

文中出现的模型名称、可用模型数量、免费额度、插件版本要求都属于会变化的信息。实际配置时以官网当前的模型列表与计费说明为准；如果某个模型名在 /models 里找不到，说明它已经下线或被重命名，换一个同类模型即可。

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