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Cherry Studio v1.5.7 版本引入了操作简单，强大的 Code Agent 功能，可以直接启动和管理多种 AI 编程 agent 。本教程将引导您完成设置和启动的完整流程。

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首先，请确保您的 Cherry Studio 已升级到 v1.5.7 或更高版本。您可以前往 GitHub Releases 或官方网站下载最新版本。

为了方便使用顶部标签页功能，我们建议将导航栏调整至顶部。

点击界面顶部的“+”号图标，新建一个空白标签页。

在新建的标签页中，点击 Code （或  ）图标，进入 Code Agent 配置界面。

根据您的需求和所持有的 API Key，选择一个要使用的 Code Agent 工具。 目前支持以下几种：

在模型下拉列表中，选择与您所选 CLI 工具兼容的模型。 （详细的模型兼容性说明，请参考下方的“重要注意事项”）

点击“选择目录”按钮，为 Agent 指定一个工作目录。Agent 将拥有访问此目录下所有文件和子目录的权限，以便于它理解项目上下文、读取文件和执行代码。

• 自动配置 ：您在第 6 步（模型）和第 7 步（工作目录）中的选择，会自动生成相应的环境变量。
• 自定义添加 ：如果您的 Agent 或项目需要其他特定的环境变量（例如 PROXY_URL 等），可以在此区域自定义添加。

• 内置可执行文件 ：Cherry Studio 已为您集成了上述所有 Code Agent 的可执行文件，在大多数情况下，您无需联网即可直接使用。
• 自动更新 ：如果您希望 Agent 始终保持最新版本，可以勾选 检查更新并安装最新版本 的选项。勾选后，每次启动时程序都会联网检查并更新 Agent 工具。

所有配置完成后，点击 启动 按钮。 Cherry Studio 会自动调用您系统自带的 Terminal（终端）工具，并在其中加载好所有环境变量，然后运行您选择的 Code Agent。现在您可以在弹出的终端窗口中与 AI Agent 进行交互了。

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1. 1. 模型兼容性说明 ：
   • DeepSeek V3.1 （官方 API 平台）
   • 注意 ：当前许多第三方服务商（如 One API， New API 等）针对 DeepSeek， Kimi， GLM 的 API 接口大多只支持 OpenAI Chat Completions 格式，可能无法与 Claude Code 直接兼容，需要等待服务商逐步适配。
   • Claude Code : 需要选择支持 Anthropic API Endpoint 格式的模型。目前官方支持的模型包括：
   • Gemini CLI : 需要选择 Google 的 Gemini 系列模型。
   • Qwen Code : 支持 OpenAI Chat Completions API 格式的模型，强烈推荐使用 Qwen3 Coder 系列模型以获得**代码生成效果。
   • OpenAI Codex : 支持 GPT 系列模型（如 gpt-4o ， gpt-5 等）。
2. 2. 依赖与环境冲突 ：
   • Cherry Studio 内部集成了独立的 Node.js 运行环境、Code Agent 可执行文件及环境变量配置，旨在提供一个开箱即用的纯净环境。
   • 如果您在启动 Agent 时遇到依赖冲突或奇怪的错误，可以考虑暂时 卸载或禁用系统内已安装的相关依赖 （如全局安装的 Node.js 或特定工具链），以排除冲突。
3. 3. API Token 消耗警告 ：
   • Code Agent 对 API Token 的消耗量非常大 。在处理复杂任务时，Agent 为了思考、规划和生成代码，可能会产生大量请求，导致 Token 快速消耗。
   • 请务必根据自己的 API 额度和预算， 量力而为 ，密切关注 Token 使用情况，以防止预算超支。

希望本教程能帮助您快速上手 Cherry Studio 强大的 Code Agent 功能！

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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