Kilo Code 教程：Roo Code 归档后的开源接班人（2026）
发布于 2026年9月8日
如果你是 Roo Code 用户，2026 年 5 月大概率被打了个措手不及：官方在 4 月 21 日宣布计划，5 月 15 日直接把 VS Code 扩展仓库归档了，团队转头去做一个叫 Roomote 的云端 Slack 智能体产品。一个装机量 300 万+ 的开源插件就这么停更了。这篇 Kilo Code 教程讲的就是接班方案——Kilo Code 是目前承接 Roo Code 用户最直接的开源选择，能读你原来的 .roomodes 配置、支持 VS Code / JetBrains / 终端三端，而且可以自由接 DeepSeek、GLM、Kimi 这些国产模型。
Roo Code 归档了，到底发生了什么
先把时间线说清楚，因为网上传得很乱。Roo Code 团队在 2026 年 4 月 21 日发公告，说他们不再认为「IDE 是编程的未来」，决定把重心转向云端智能体；5 月 15 日 VS Code 扩展的 GitHub 仓库正式归档（archive）。归档意味着代码还能看、还能 fork，但官方不再合并 PR、不再发新版本、不再修 bug。
他们的新产品叫 Roomote，是一个跑在 Slack 里的云端智能体，和原来那个「装在编辑器里、本地跑、自己带 API Key」的 Roo Code 完全不是一类东西，面向的买家也不一样。所以对绝大多数把 Roo Code 当本地编程插件用的人来说，Roomote 并不是升级版，而是另一个产品。
别继续用归档版本硬扛
归档后的插件短期内还能跑，但模型厂商接口一变（新模型上线、老模型下线、鉴权方式调整）就没人修了。手上有正在推进的项目，建议尽早迁移，而不是等到某天突然报错才动手。
Kilo Code 是什么
Kilo Code 是一个开源的 agentic 编程助手，仓库在 GitHub 的 Kilo-Org/kilocode。它和 Cline、Roo Code 同属一条技术脉络——Roo Code 当年是从 Cline fork 出来的，Kilo Code 又在这条线上继续做，所以三者的交互逻辑、模式设计、配置文件格式都高度相似。这也是 Roo Code 用户迁过去几乎没有学习成本的根本原因。
2026 年 4 月 2 日 Kilo Code 发布 GA 版本，带来了并行工具调用、子智能体（subagents）和 Agent Manager。之后官方把架构做了一次重构：新版 VS Code 扩展是建立在 Kilo CLI 之上的，也就是说插件和命令行共用同一个内核，行为一致。官网域名也从 kilocode.ai 迁到了 kilo.ai（老域名 308 跳转，收藏夹里的链接不用手动改）。
- 三端可用：VS Code 扩展、JetBrains 扩展、终端 CLI，配置互通
- 多模型：通过 Kilo Gateway 可访问 500+ 模型，也支持 BYOK 自带 API Key
- 五种内置模式：Orchestrator、Architect、Code、Debug、Ask
- 兼容 Roo Code 配置：自动读取 .roomodes 与 .roo/rules/
- MCP 支持：可挂接 Model Context Protocol 服务扩展能力
- 开源：代码可审计、可自部署改造，不存在「哪天被归档就没了」的单点风险（fork 即可续命）
安装：三种入口按需选
最省事的是装 VS Code 扩展，在扩展市场搜 Kilo Code 即可，或者直接命令行装：
bash
# VS Code 扩展
code --install-extension kilocode.kilo-code
# 终端 CLI（npm 全局安装）
npm install -g @kilocode/cli
# 也可以用 pnpm / bun
pnpm add -g @kilocode/cli
bun add -g @kilocode/cli
# macOS / Linux 用 Homebrew
brew install Kilo-Org/tap/kilo
# 或者一条 curl 脚本装完
curl -fsSL https://kilo.ai/cli/install | bash装完之后在项目目录里直接敲 kilo 启动，第一次进去用 /connect 命令添加模型provider 的凭据，跟着交互式向导走完就能用了：
bash
kilo --version # 确认装上了
cd your-project
kilo # 启动，进去后敲 /connect 配置模型JetBrains 用户
IDEA / PyCharm / GoLand 这些 JetBrains 系 IDE 有官方扩展，在插件市场搜 Kilo Code 安装即可，不必退回 VS Code。这是相比很多只做 VS Code 的同类工具的一个实际优势。
从 Roo Code 迁移：配置基本能直接用
这是 Kilo Code 对 Roo Code 用户最有价值的一点：它会在首次启动时自动识别并读取你项目里遗留的 .roomodes 和 .roo/rules/ 配置，把自定义模式和规则迁过来，不需要你重写一遍。
如果自动迁移没触发，或者你想手动理清楚目录结构，可以在项目根目录手动改名：
bash
# 规则目录：.roo -> .kilocode
mv .roo .kilocode
# 项目级自定义模式：.roomodes -> .kilocodemodes
mv .roomodes .kilocodemodes迁移过程中，原来 Roo/Kilo 模式定义里的字段会被转换成新格式：slug 转成 agent 名称，roleDefinition 和 customInstructions 合并成 prompt，groups 转成权限规则。日常使用感知不到，但如果你写过复杂的自定义模式，值得迁完之后打开确认一遍有没有转歪。
配置文件的位置也顺便记一下：全局配置在 ~/.config/kilo/kilo.json，项目级配置放 ./kilo.json 或 ./.kilo/ 目录，项目级优先于全局。老版本的 ./.kilocode/ 作为兼容路径仍然会被读取。
五种模式分别干什么
| 模式 | 适用场景 | 典型用法 |
|---|---|---|
| Orchestrator | 复杂任务拆解与调度 | 「重构整个用户模块」这类跨文件大活，它负责拆子任务、派给其他模式执行 |
| Architect | 方案设计、技术选型 | 动手写之前先让它出设计和落地步骤，避免上来就一顿乱改 |
| Code | 实际写代码、改代码 | 日常主力模式，读文件、改文件、跑命令 |
| Debug | 定位和修复 bug | 带着报错信息进去，它会主动查日志、加打印、逐步缩小范围 |
| Ask | 只问不改 | 读代码、问原理、理解陌生仓库，不会动你的文件 |
实践中最容易被低估的是 Orchestrator。它的价值不在于「更聪明」，而在于把一个大任务切成若干个上下文干净的小任务分别执行——单个上下文塞太满，模型出错率会明显上升，拆开反而更稳。这一点和上下文工程的核心思路是一致的。
接国产模型：DeepSeek / GLM / Kimi / Qwen
Kilo Code 支持 BYOK（自带 API Key），并且提供 OpenAI Compatible 这一类通用 provider。国内常用的几家大模型都提供 OpenAI 兼容接口，所以配置方式是统一的三件套：Base URL + API Key + 模型名。在 CLI 里用 /connect，在扩展里进设置页选 OpenAI Compatible，填这三项即可。
| 厂商 | OpenAI 兼容 Base URL | 常用编程模型 |
|---|---|---|
| DeepSeek | https://api.deepseek.com | deepseek-v4-pro / deepseek-v4-flash |
| 智谱 GLM | https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 | GLM 系列编程模型 |
| 月之暗面 Kimi | https://api.moonshot.cn/v1 | Kimi K2 系列 |
| 阿里百炼 Qwen | https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 | Qwen3-Coder 系列 |
模型名会变，Base URL 相对稳定
各家的具体模型名（尤其是版本号后缀）更新很快，上面这些请以各厂商控制台「模型列表」页面的当前值为准。Base URL 一般比较稳定，但也建议对照官方文档确认一次。
另一条路是走 Kilo Gateway：不用自己一家家申请 Key，直接通过官方网关访问 500+ 模型。好处是省事、切模型方便；代价是多一层中间商，对数据流向敏感的团队可能不接受。企业项目建议 BYOK 直连厂商，个人试水用网关更快。
Kilo Code、Cline、Roo Code 三者怎么选
| 维度 | Kilo Code | Cline | Roo Code |
|---|---|---|---|
| 维护状态 | 活跃维护 | 活跃维护 | 已归档（2026-05-15） |
| 开源 | 是 | 是 | 是（但停更） |
| 支持端 | VS Code + JetBrains + CLI | VS Code 为主 | VS Code |
| 内置模式 | 五种（含 Orchestrator） | Plan / Act 双模式 | 多模式 |
| 接国产模型 | 支持（OpenAI 兼容 / BYOK） | 支持 | 支持 |
| Roo 配置兼容 | 自动读取 .roomodes | 需手动迁移规则 | 原生 |
| 建议 | Roo 老用户首选 | 喜欢简洁双模式的选它 | 不建议新项目使用 |
一句话总结：从 Roo Code 迁出来的，直接上 Kilo Code，配置能复用、模式概念一一对应，迁移成本几乎为零；如果你本来就没用过 Roo Code，只是想找个 VS Code 里的开源 AI 编程插件，Cline 和 Kilo Code 都可以试，前者更简洁，后者功能更全、还多了 JetBrains 和终端两个入口。
工具会换代——Cline 到 Roo Code 再到 Kilo Code，两年就换了一轮。真正能沉淀下来的不是某个插件的快捷键，而是怎么把需求拆成智能体能稳定完成的任务、怎么管好上下文、怎么审查 AI 写出来的代码。想系统地把这套能力练扎实，而不是每次工具停更就重新折腾一遍，欢迎来 IMAI 看看我们的体系化 AI 编程实战课程。
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