过去一年，VS Code 的 AI 插件生态，正在从“补全工具”演化为“工程代理（Engineering Agent）”。

很多人第一次接触这类工具，会误以为：

Continue = Copilot 替代
Cline = 更高级 Copilot

实际并不准确。

更接近的理解是：

Continue 负责“增强 IDE”
Cline 负责“代理式执行”

两者已经逐渐分化成两种工作流。

一、Continue 与 Cline：它们已经不是同一类产品

Continue：一个更稳定的 IDE Assistant

Continue.dev

Continue 的核心能力：

  • Inline Completion
  • Chat
  • Explain
  • Review
  • Context Retrieval
  • 企业知识库接入

其设计哲学偏向：

Human-in-the-loop

即：

  • 人主导
  • AI 辅助
  • 尽量降低失控概率

因此 Continue 很适合：

  • 日常开发
  • 代码解释
  • review
  • 企业研发体系
  • CI/CD 集成

它更像：

“增强版 Copilot”

而不是 autonomous agent。

Cline：开始进入“Agent”阶段

Cline

Cline 的方向已经明显不同：

Autonomous Coding Agent

其核心能力：

  • 自动读代码库
  • 自动规划修改
  • 自动执行终端命令
  • 自动修复错误
  • 多轮 agent loop

例如一句：

把这个项目升级到 FastAPI 2.x

Cline 可能会：

  1. 分析依赖
  2. 修改 requirements
  3. 替换 import
  4. 调整 router
  5. 执行 pytest
  6. 根据报错继续修复
  7. 再次运行

这里已经不是“问答”。

而是：

Agent Orchestration

二、为什么很多高级用户两个都装

现在一个越来越常见的组合：

Continue + Cline

原因很简单：

两者解决的问题已经不同。

Continue 负责“轻量交互”

典型场景：

解释这个函数

生成单元测试

review diff

补全当前代码

这类任务：

  • 上下文小
  • token 消耗低
  • 响应速度重要
  • 不需要 agent loop

Continue 更稳定。

Cline 负责“大规模工程动作”

典型场景：

重构整个认证模块

批量替换 ORM

自动修复 lint/test

迁移 Docker 构建链

这类任务：

  • 涉及多文件
  • 依赖终端执行
  • 需要多轮推理
  • 需要长上下文

Cline 的优势会明显放大。

三、一个容易被忽略的问题：Agent 很“烧 token”

很多人第一次用 Cline，会出现一种错觉：

为什么几分钟就消耗了几十万甚至几百万 token？

原因不是模型“贵”。

而是：

Agent workflow 本身天然高消耗

因为它会：

  • 读取大量文件
  • 多轮推理
  • 自动 retry
  • 自动修复
  • 重复扫描上下文

这与普通 chat 完全不同。

四、如何接入企业 API 或本地 API

目前 VS Code Agent 生态，基本已经形成事实标准：

OpenAI-compatible API

即：

只要你的接口兼容：

POST /v1/chat/completions

很多插件就能直接接入。

Continue 接入 OpenAI-Compatible API

Continue 配置通常类似：

models:
  - name: qwen3
    provider: openai
    model: qwen3.6-plus
    apiBase: https://your-api.com/v1
    apiKey: sk-xxxx

适合：

  • 企业 AI 网关
  • LiteLLM
  • OneAPI
  • vLLM
  • Ollama 转发
  • 自建模型服务

Cline 接入方式

Cline 支持：

  • OpenAI-compatible
  • Anthropic-compatible

配置方式通常是：

Provider:
OpenAI Compatible

然后填写：

Base URL:
https://your-api.com/v1

即可。

五、为什么很多企业开始加“统一 AI 网关”

现在越来越常见的架构：

VS Code Plugin
        ↓
Enterprise AI Gateway
        ↓
多个模型后端

例如：

LiteLLM / OneAPI

后面挂：

  • Qwen3
  • Kimi-K2.5
  • DeepSeek
  • Claude
  • GPT-5
  • 本地 Ollama

这样做的好处：

1. 统一鉴权

开发者只配置一个 API。

企业侧：

  • 限流
  • 审计
  • 日志
  • 计费

统一处理。

2. 动态模型路由

例如：

简单补全 → Qwen3
复杂 Agent → Kimi
高风险推理 → Claude

而不是所有请求都走最贵模型。

3. 降低 Token 成本

实际很多团队发现：

70% 请求不需要 frontier model

因此：

  • 小任务 → 小模型
  • 大任务 → 大模型

成本会下降很多。

七、一个更重要的问题：如何省 token

真正开始用 Agent 后，会发现：

省 token 本身就是工程问题

而不是简单“少聊天”。

八、几个非常有效的省 token 方法

1. 不要让 Agent 扫整个仓库

很多人：

打开 monorepo
直接让 Cline 自由发挥

这是最容易爆 token 的方式。

更合理做法：

只打开目标目录

或：

明确限制修改范围

例如：

只修改 auth/ 目录
不要扫描 frontend/

2. 避免“无限自主模式”

Agent 最大的 token 黑洞：

auto retry loop

例如：

  • 自动跑测试
  • 自动修 bug
  • 再次跑测试
  • 再次修 bug

如果没有边界：

token 会指数增长。

因此：

建议：

限制最大迭代次数

3. 小任务不要用 Agent

很多请求其实：

Continue 更便宜

例如：

  • explain
  • translate
  • review
  • completion

完全没必要：

启动 Cline autonomous loop

4. 使用模型分层

这是当前最有效方案。

例如：

任务 模型
补全 Qwen3
Explain DeepSeek
Agent Coding Kimi-K2.5
高风险重构 Claude

而不是：

所有请求全部 Claude Opus

5. 控制 Context Size

Agent 最大成本来源之一：

上下文污染

尤其：

  • 自动读取整个 repo
  • 自动读取 lock file
  • 自动读取 node_modules
  • 自动读取 build output

因此：

建议：

合理配置 ignore

例如：

node_modules/
dist/
build/
coverage/

九、一个越来越明显的趋势

过去：

AI 插件 = 更聪明补全

现在：

AI 插件 = 工程代理系统

竞争重点已经开始转向：

  • context engineering
  • tool orchestration
  • memory
  • workflow reliability
  • token economics

而不仅是：

谁 benchmark 更高

十、结论

2026 年以后：

真正高效的 AI Coding 工作流，通常已经不是：

一个模型
一个插件

而是：

多个模型
多个插件
统一网关
分层工作流

很多高级用户的实际结构已经类似：

Continue 负责轻交互
Cline 负责 Agent
LiteLLM 负责路由
Qwen 负责低成本
Kimi/Claude 负责复杂工程

AI Coding 正在逐渐从“聊天”，演化为一种新的软件工程基础设施。