VS Code正通过AI代理和MCP协议重塑开发模式：启用chat.agent.enabled后，AI可自主执行修复代码、添加测试等任务，结合“思考工具”实现多步推理；通过MCP协议连接数据库与API，使AI建议更贴近实际环境；团队可通过.prompt.md统一编码规范，配合mcp.json配置提升协作效率；Python、C++及Jupyter等语言支持持续优化，推动开发者从手动编码转向指挥AI完成项目。
VS Code的月度更新正越来越聚焦于AI驱动的开发自动化和跨工具链协作。近期版本的核心不是小修小补，而是为开发者构建一个由智能代理主导的新工作流。理解这些变化，能让你从“用编辑器写代码”升级到“指挥AI完成项目”。
AI代理模式：你的代码副驾驶开始独立行动
VS Code中的AI不再只是回答问题，它已进化成能主动执行任务的代理（Agent）。启用chat.agent.enabled设置后，你只需下达指令，比如“修复这个报错并添加单元测试”，AI就能分析上下文、修改文件、甚至创建新文件来完成整个任务链。
这项能力的关键在于“思考工具”的引入。AI在调用外部API或修改代码前，会先进行多步内部推理，确保方案合理。这意味着响应更精准，出错回滚的概率也更低。对于团队，可通过项目根目录的.prompt.md文件预设编码规范，让所有成员的AI助手遵循统一风格，实现知识资产的沉淀。
MCP协议集成：打通数据库与API的任督二脉
Model Context Protocol（MCP）是VS Code扩展AI能力的关键。过去AI缺乏访问真实数据库或内部API文档的途径，导致建议常脱离实际。现在，通过MCP，AI模型能以标准方式连接这些外部资源。
- 在扩展视图中新增了MCP SERVERS区域，可直接管理本地或远程的MCP服务实例
- 配置已从杂乱的settings.json迁移至独立的mcp.json，结构更清晰
- 支持通过gemini mcp add等命令行工具快速配置，方便CI/CD集成
这使得AI能实时查询生产环境的数据结构，或者获取最新的API变更日志，给出的解决方案自然更可靠。
语言与框架支持持续精进
除了AI大动作，基础开发体验也在细化。Python扩展在2025年11月更新中，推出了将Copilot悬停摘要一键转为docstring的功能，极大简化了文档编写。同时，Pylance能将模糊的from module import *通配符导入，转换为明确的符号列表，提升代码可读性。
对C++开发者，cpptools扩展已实验性支持C++26标准，并同步更新了LLVM工具链。Jupyter Notebook的智能化程度也向Colab看齐，Copilot不仅能解析图像输出，还能自动诊断运行时错误。
基本上就这些方向，不复杂但容易忽略的是，这些功能都在推动开发模式的根本转变。
