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# 在其他编程工具中使用 uni-agent 订阅

本文介绍如何在其他主流编程工具中使用 uni-agent 订阅（包含个人版和企业版包月套餐、资源包等）。本文以 CodeBuddy（WorkBuddy）、TRAE、Codex 和 Claude Code 为例，其他工具的配置方式大同小异，请参考对应工具的配置说明。

在 HBuilderX 中使用 uni-agent 订阅，只需登录账号并订阅对应套餐后，即可直接使用。如需在uni-agent中使用三方订阅套餐，请参考文档，配置自定义key。

# 准备工作

在开始配置前，请确保您已完成以下准备工作：

确认账号拥有实际付费的个人订阅/资源包，或已获得企业席位/共享资源包授权。登录 uni-agent 控制台查看订阅状态。
在“API Key”页面创建 API Key：选择模式（个人版或企业版），填写名称。
创建 API Key 后，在“我的 API Key”列表中点击“复制”，获取完整的 API Key。

# 配置参数

# API Key

使用在“我的 API Key”列表中复制的完整 API Key。后文以 PUBLIC_API_KEY 表示，请替换为实际值。

# Base URL

uni-agent 提供以下接口：

接口格式	完整接口地址
OpenAI Responses 格式	`https://uni-agent-openapi.dcloud.net.cn/v1/responses`
OpenAI Chat/Completions 格式	`https://uni-agent-openapi.dcloud.net.cn/v1/chat/completions`
Anthropic Messages 格式	`https://uni-agent-openapi.dcloud.net.cn/v1/messages`

注意：不同编程工具对 Base URL 的填写要求不同，部分工具需填写基础 URL，而非上表中的完整接口地址。请以对应工具章节中的配置为准。

# Model ID

根据需要选择模型类型和模型档位，并将对应的 Model ID 填写到编程工具中。

模型类型	模型档位	Model ID	适用工具
默认模型	0.8x（原 1.1x）	`default-0.8x`	TRAE、Codex
默认模型	0.1x	`default-0.1x`	CodeBuddy、TRAE、Codex
默认模型	2x	`default-2x`	CodeBuddy、TRAE、Codex
默认模型	2.1x	`default-2.1x`	CodeBuddy、TRAE、Codex
默认模型	4x	`default-4x`	CodeBuddy、TRAE、Codex
聚合中转	2x	`relay-2x`	CodeBuddy、TRAE、Claude Code
聚合中转	4x	`relay-4x`	CodeBuddy、TRAE、Claude Code
聚合中转	8x	`relay-8x`	CodeBuddy、TRAE、Claude Code
DeepSeek	V4 Flash（闲时 0.5x，高峰 1x）	`deepseek-v4-flash`	CodeBuddy、TRAE、Codex
DeepSeek	V4 Flash 识图（闲时 0.5x，高峰 1x）	`deepseek-v4-flash-vision-exp`	CodeBuddy、TRAE、Codex
DeepSeek	V4 Pro（闲时 1.5x，高峰 3x）	`deepseek-v4-pro`	CodeBuddy、TRAE、Codex
GLM	GLM-5.3（7x）	`glm-5.3`	CodeBuddy、TRAE、Codex
GLM	GLM-5.3-Flash（限时 0.15x）	`glm-5.3-flash`	CodeBuddy、TRAE、Codex

注意：聚合中转使用第三方中转站，可能存在数据安全问题，请勿提交敏感信息。

# 已知问题

default-0.8x 在 CodeBuddy 中存在兼容性问题，部分场景下无法正常发出请求，工具会一直显示“等待模型响应”。
默认模型、DeepSeek、GLM 暂不支持 Claude Code 客户端，请及时关注更新说明或群公告。点此加入 uni-agent 技术交流群

# CodeBuddy

CodeBuddy 是腾讯云推出的 AI 辅助编程工具，通过将 AI 深度融入全流程，实现从产品构思到产品发布的一站式高效交付。本文以 CodeBuddy IDE 为例，介绍如何配置与使用 API Key。

WorkBuddy 配置与 CodeBuddy类似，本文不再赘述。

# 安装 CodeBuddy

通过 CodeBuddy IDE 官网下载并安装 CodeBuddy。安装完成后，启动 CodeBuddy 并登录账号。

# 配置参数

# 步骤一：进入设置中心添加模型

点击界面左下角的头像，进入系统设置。
在左侧导航栏中选择“模型”，进入模型管理页面。
点击“+ 添加模型”，打开添加模型窗口。

# 步骤二：配置自定义模型

CodeBuddy 仅支持 OpenAI 兼容协议 API，接口地址使用 OpenAI Chat/Completions 格式的完整接口地址。

配置以下内容，并点击“保存”：

配置项	填写内容
提供商	自定义 / Custom
接口地址	`https://uni-agent-openapi.dcloud.net.cn/v1/chat/completions`
API KEY	`PUBLIC_API_KEY`
模型名称	`MODEL_ID`

# 步骤三：使用 CodeBuddy

在对话输入框底部点击当前模型名称，打开模型列表。
在“自定义模型”中选择已经配置好的模型，即可开始使用。

# TRAE

TRAE IDE 是一款深度融合 AI 能力的开发工具，提供从代码编写、项目理解、调试运行到变更管理的完整开发体验。本文介绍如何在 TRAE 中配置并使用 API Key。

# 安装 TRAE

官网下载安装包：通过 TRAE 官网下载并安装 TRAE。安装完成后，启动 TRAE 并登录账号。

# 配置参数

# 步骤一：进入设置中心添加模型

选择个人用户入口登录后，点击界面右上角的设置图标，进入设置中心。
在左侧导航栏中选择“模型”，进入模型管理页面。
点击“+ 添加模型”，打开添加模型窗口。
在添加模型窗口中选择“自定义配置”。

# 步骤二：在自定义配置板块配置模型

TRAE 支持 OpenAI Chat/Completions 格式和 Anthropic Messages 格式，两种格式的接入地址不同：

选择 OpenAI Chat/Completions 格式 时，接入地址填写 https://uni-agent-openapi.dcloud.net.cn/v1。
选择 Anthropic Messages 格式 时，接入地址填写 https://uni-agent-openapi.dcloud.net.cn。

配置以下内容，并点击“添加模型”：

配置项	填写内容
API 格式	OpenAI Chat/Completions 格式或 Anthropic Messages 格式
接入地址（Base URL）	OpenAI Chat/Completions 格式：`https://uni-agent-openapi.dcloud.net.cn/v1` Anthropic Messages 格式：`https://uni-agent-openapi.dcloud.net.cn`
模型 ID	`MODEL_ID`
API 密钥	`PUBLIC_API_KEY`

# 步骤三：使用 TRAE

在 AI 对话输入框的右下角，点击当前模型名称；若显示为 Auto，点击关闭。
在模型列表中找到“自定义模型”，选择已经配置好的模型。
选定模型后，即可使用 TRAE 进行开发任务。

# Codex

Codex 是 OpenAI 推出的终端 AI 编程助手。通过 uni-agent，可以接入 uni-agent 订阅套餐。

# 安装 Codex

注意：

新版本 Codex 采用 Responses API 接口，不支持 Chat/Completions API（详情请参见 Codex 官方说明）。请使用下文配置中的 OpenAI Responses 格式基础 URL。

macOS/Linux 和 Windows 均需先安装或更新 Node.js（v18.0 或更高版本）。如未安装，请访问 Node.js 官网下载 LTS 版本。

在 macOS/Linux 终端，或 Windows PowerShell、命令提示符中执行以下命令安装 Codex。

npm install -g @openai/codex

示例源码如下，请查看 pre > code 标签中的内容

npm install -g @openai/codex

在终端中执行以下命令，若输出版本号，则表示安装成功。

codex --version

示例源码如下，请查看 pre > code 标签中的内容

codex --version

# 配置接入凭证

接入需要编辑配置文件 ~/.codex/config.toml 并直接配置 API Key。Codex 使用 OpenAI Responses 格式，base_url 需填写 https://uni-agent-openapi.dcloud.net.cn/v1，MODEL_ID 替换为所选模型档位对应的 Model ID。

找到 Codex 的配置文件，配置文件路径如下，配置文件不存在时新建即可。
- macOS/Linux：~/.codex/config.toml。
- Windows：C:\Users\<用户名>\.codex\config.toml。

复制以下内容粘贴到 config.toml 配置文件中，并将 MODEL_ID 替换为所选模型档位对应的 Model ID。

model_provider = "uni-agent"
model = "MODEL_ID"

[model_providers.uni-agent]
name = "uni-agent"
base_url = "https://uni-agent-openapi.dcloud.net.cn/v1"
experimental_bearer_token = "PUBLIC_API_KEY"
wire_api = "responses"

示例源码如下，请查看 pre > code 标签中的内容

model_provider = "uni-agent"
model = "MODEL_ID"

[model_providers.uni-agent]
name = "uni-agent"
base_url = "https://uni-agent-openapi.dcloud.net.cn/v1"
experimental_bearer_token = "PUBLIC_API_KEY"
wire_api = "responses"

# 将 DeepSeek 配置为模型提供方

如需将 DeepSeek 模型（如 deepseek-v4-flash）作为 Codex 的模型提供方，请按以下步骤操作。

步骤一：编辑 Codex 配置文件 config.toml

将 model 设置为 deepseek-v4-flash，并新增 model_catalog_json 指向模型目录文件。完整的 config.toml 示例如下（PUBLIC_API_KEY 替换为实际 API Key）：

model_provider = "uni-agent"
model = "deepseek-v4-flash"
model_catalog_json = "~/.codex/models.json"

[model_providers.uni-agent]
name = "uni-agent"
base_url = "https://uni-agent-openapi.dcloud.net.cn/v1"
experimental_bearer_token = "PUBLIC_API_KEY"
wire_api = "responses"

示例源码如下，请查看 pre > code 标签中的内容

model_provider = "uni-agent"
model = "deepseek-v4-flash"
model_catalog_json = "~/.codex/models.json"

[model_providers.uni-agent]
name = "uni-agent"
base_url = "https://uni-agent-openapi.dcloud.net.cn/v1"
experimental_bearer_token = "PUBLIC_API_KEY"
wire_api = "responses"

步骤二：创建模型目录文件 models.json

新建 models.json 文件，路径如下：
- macOS/Linux：~/.codex/models.json
- Windows：C:\Users\<用户名>\.codex\models.json
前往 DeepSeek Codex 集成文档中的“方式二：手动编辑配置文件”，复制 models.json 的完整内容，粘贴到新建的 models.json 文件中。该内容声明了 deepseek-v4-flash、deepseek-v4-pro、deepseek-v4-flash-vision-exp 三个模型的元数据（上下文窗口、推理强度档位、工具调用格式等），使 Codex 能像使用内置模型一样使用 DeepSeek 模型。

# 验证配置

配置完成后，新建终端窗口，执行以下命令启动 Codex：

codex

示例源码如下，请查看 pre > code 标签中的内容

codex

如果正常进入对话界面，说明配置成功。

# Claude Code

Claude Code 是 Anthropic 推出的命令行 AI 编程助手。通过 uni-agent 的 Anthropic Messages 格式接口，可以接入 uni-agent 订阅套餐。

# 安装 Claude Code

# macOS

安装或更新 Node.js（v22.0 或更高版本）。
在终端中执行以下命令安装 Claude Code。
```
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
```
示例源码如下，请查看 pre > code 标签中的内容
```
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
```
验证安装结果。输出版本号即表示安装成功。
```
claude --version
```
示例源码如下，请查看 pre > code 标签中的内容
```
claude --version
```

# Windows

在 Windows 上使用 Claude Code，需先安装或更新 Node.js（v22.0 或更高版本），并安装 WSL 或 Git for Windows，然后在 WSL 或 Git Bash 中执行以下命令。

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

示例源码如下，请查看 pre > code 标签中的内容

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

详情参见 Claude Code 官方文档的 Windows 安装教程。

# 跳过登录验证

编辑或新建 .claude.json 文件，将 hasCompletedOnboarding 字段设置为 true。不同系统的配置文件路径如下：

macOS/Linux：~/.claude.json
Windows：C:\Users\<用户名>\.claude.json

配置示例如下：

{
  "hasCompletedOnboarding": true
}

示例源码如下，请查看 pre > code 标签中的内容

{
  "hasCompletedOnboarding": true
}

# 配置接入凭证

配置步骤如下：

编辑或新增 settings.json 文件。不同系统的配置文件路径如下：
- macOS/Linux：~/.claude/settings.json
- Windows：C:\Users\<用户名>\.claude\settings.json
Claude Code 仅支持聚合中转服务，MODEL_ID 只能填写 relay-2x、relay-4x 或 relay-8x。将 PUBLIC_API_KEY 替换为实际 API Key，并将 MODEL_ID 替换为上述模型 ID。
```
{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://uni-agent-openapi.dcloud.net.cn",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "PUBLIC_API_KEY",
    "ANTHROPIC_MODEL": "MODEL_ID"
  }
}
```
示例源码如下，请查看 pre > code 标签中的内容
```
{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://uni-agent-openapi.dcloud.net.cn",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "PUBLIC_API_KEY",
    "ANTHROPIC_MODEL": "MODEL_ID"
  }
}
```
保存配置文件后，在新的终端窗口执行后续命令。