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title: AI 编程工具对照
description: Multica 支持 12 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";

Multica 内置支持 **12 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。

创建智能体时挑选工具的指引见 [创建和配置智能体](/agents-create)。

## 能力对照矩阵

| 工具 | 厂商 | 会话恢复 | MCP | Skill 注入路径 | 模型选择 |
|---|---|---|---|---|---|
| **Antigravity** | Google | ✅（`--conversation <id>`）| ❌ | `.agents/skills/` | 由 Antigravity CLI 自己管理 |
| **Claude Code** | Anthropic | ✅ | ✅ | `.claude/skills/` | 静态 + flag |
| **Codex** | OpenAI | ⚠️ 代码存在但不可达 | ✅ | `$CODEX_HOME/skills/` | 静态 |
| **Copilot** | GitHub | ✅ | ❌ | `.github/skills/` | 静态（账号权益决定）|
| **Cursor** | Anysphere | ⚠️ 代码存在但不可用 | ❌ | `.cursor/skills/` | 动态发现 |
| **Gemini** | Google | ❌ | ❌ | `.agent_context/skills/` | 静态 |
| **Hermes** | Nous Research | ✅ | ✅ | `.agent_context/skills/` （fallback）| 动态发现 |
| **Kimi** | Moonshot | ✅ | ✅ | `.kimi/skills/` | 动态发现 |
| **Kiro CLI** | Amazon | ✅ | ✅ | `.kiro/skills/` | 动态发现 |
| **OpenCode** | SST | ✅ | ✅ | `.opencode/skills/` | 动态发现 + variant |
| **OpenClaw** | 开源项目 | ✅ | ✅ | `.agent_context/skills/` （fallback）| 绑定在智能体上，不能在任务里切换 |
| **Pi** | Inflection AI | ✅（session 为文件路径）| ❌ | `.pi/skills/` | 动态发现 |

## 每款工具的定位

### Antigravity

Google 出品。CLI 二进制名为 `agy`，搭配 Google Antigravity 服务，默认走 Gemini 系列模型。**会话恢复真用**——通过 `--conversation <id>`；因为 stdout 是纯文本而非结构化事件流，守护进程从 CLI 的日志文件里抓取 conversation UUID。CLI 没有 `--model` flag——模型选择保存在 Antigravity 自己的设置里，因此 Multica 禁用了这款工具的模型选择控件。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)）。

### Claude Code

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。

### Codex

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`。**会话恢复代码存在但当前不可达**——如果你需要 resume，选 Claude Code 或 ACP 系列。

### Copilot

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。

### Cursor

Anysphere 出品，Cursor 编辑器的 CLI 对应物。**会话恢复代码存在但实际不工作**——Cursor CLI 的事件流里不回传 session ID，所以你传的 resume 值永远无效。如果要 resume，选别的。

### Gemini

Google 出品，支持 Gemini 2.5 和 3 系列。**不支持会话恢复也不支持 MCP**——适合一次性、不需要长上下文记忆的任务。

### Hermes

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。

### Kimi

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。

### Kiro CLI

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。

### OpenCode

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。

### OpenClaw

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。

### Pi

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。

## 会话恢复：谁真的支持

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。这里按工具列**精确现状**：

| 状态 | 工具 | 含义 |
|---|---|---|
| ✅ 真用 | Antigravity、Claude Code、Copilot、Hermes、Kimi、Kiro CLI、OpenCode、OpenClaw、Pi | 传 resume id，会从上次上下文接着继续 |
| ⚠️ 代码存在但不可达 | Codex、Cursor | 代码里有 resume 路径但实际走不到（Codex 静默回落、Cursor session id 不回传）—— **当作不支持** |
| ❌ 无 | Gemini | CLI 无 resume 机制 |

**对你的决策**：如果工作流需要智能体在多次任务之间保持上下文（失败重试、手动重跑、对话式迭代），只选 ✅ 那一行的工具。

## MCP 配置：按工具不同

**12 款工具里有 7 款实际消费 `mcp_config`：Claude Code、Codex、Hermes、Kimi、Kiro CLI、OpenCode、OpenClaw**。其他 5 款会接收这个字段但**忽略**——不报错、不警告，只是配置不生效。

各工具的接入方式不同：Claude Code 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`；Hermes、Kimi、Kiro 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`。

<Callout type="warning">
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。
</Callout>

## skill 文件该放哪儿

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：

| 工具 | 路径 | 是否原生发现 |
|---|---|---|
| Claude Code | `.claude/skills/` | ✅ 原生 |
| Codex | `$CODEX_HOME/skills/` | ✅ 原生 |
| Copilot | `.github/skills/` | ✅ 原生 |
| Cursor | `.cursor/skills/` | ✅ 原生 |
| Kimi | `.kimi/skills/` | ✅ 原生 |
| Kiro CLI | `.kiro/skills/` | ✅ 原生 |
| OpenCode | `.opencode/skills/` | ✅ 原生 |
| Pi | `.pi/skills/` | ✅ 原生 |
| Antigravity | `.agents/skills/` | ✅ 原生（沿用 Gemini CLI 的 workspace 布局——见 [Antigravity 文档](https://antigravity.google/docs/gcli-migration)）|
| Gemini | `.agent_context/skills/` | ⚠️ 通用 fallback |
| Hermes | `.agent_context/skills/` | ⚠️ 通用 fallback |
| OpenClaw | `.agent_context/skills/` | ⚠️ 通用 fallback |

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 Gemini / Hermes / OpenClaw 没起效，先查这个问题。

skill 的创建和使用详见 [技能](/skills)。

## 下一步

- [创建和配置智能体](/agents-create) —— 给你的智能体挑一款工具
- [执行任务](/tasks) —— 任务的生命周期和会话恢复机制
- [守护进程与运行时](/daemon-runtimes) —— 工具跑在哪里、怎么连进 Multica
