原生集成AI 能力的 RISC-V IDE:第三代 MounRiver Studio 正式发布

一、概述

MounRiver Studio(简称 MRS,官网:https://www.mounriver.com/)是面向 RISC-V 与 ARM MCU 的免费嵌入式集成开发环境。自第三代起原生集成 AI,内置 WCH 芯片知识库,并集成汇编器、C/C++编译器、链接器、库管理、调试器和下载器等核心组件。它支持双核开发、多种 MCU 型号及 EVT 和厂商系列型号导入;同时支持 WCH 快速中断、XW 扩展压缩指令,并提供基于定点运算的 IQMATH 数学函数库及优化版 printf 函数等特性,帮助提升执行效率。

本次版本内置 MRS Agent(AI 智能助手),覆盖 WCH 产品知识问答、项目智能创建、方案代码生成与落地建议、智能代码检查、问题定位与修复、调试信息分析,以及串口、USB、蓝牙、网络等外设/协议的调试验证与芯片工程迁移等场景。自定义大模型配置、自定义 SKILL 与评价反馈机制,让智能能力可按需扩展、持续优化。MRS 支持手动操作与 MRS Agent两种交互模式,着力打造轻量化、智能化、高效化的 RISC-V IDE。

二、智能操作亮点

  • 产品知识问答:与 MRS Agent 对话即可即时解答芯片架构、外设驱动、SDK 使用等专业问题,缩短查阅资料与问题定位的时间。

产品知识问答介绍

  • 智能化工程创建:通过提示词描述需求、芯片型号及工程位置,即可自动完成工程创建。
  • 产品化代码交付:根据需求生成代码及完整方案,确认后自动编译修复问题,输出可用源码和目标程序。

MRS Agent 开发任务功能介绍

  • 高效化代码检查:通过提示词描述代码检查需求,MRS Agent 会自动检查代码语法、语义问题并完成修正,帮助开发者在提交前消除代码隐患。
  • 可控化问题修复:编译并定位问题后给出修改建议,开发者可对每处修改选择接受或拒绝,高效完成修复。
  • 智能化代码调试:自动完成在线调试启动、断点添加、变量/寄存器/堆栈读取,并反馈调试结果。
  • 代码分析:对话输入"分析当前工程"即可输出工程整体结构与代码逻辑,帮助开发者快速熟悉项目。
  • AI 调试工具:统一接入支持 MCP 协议和 CLI 接口的外部工具,描述验证目标即可完成设备枚举、协议调试和功能验证。
  • 芯片功能迁移:将其他厂商芯片工程迁移为 WCH 芯片工程,大幅减少手动移植芯片型号、外设配置的工作量。
  • MRS Agent 评价反馈:支持常规反馈及逐对话/逐任务精准反馈,反馈处理后,MRS 会推送回复。

三、核心功能介绍

3.1 产品知识问答

在嵌入式开发过程中,开发者经常需要查阅芯片架构、外设驱动、SDK 使用等专业资料,相关信息分散在数据手册与各类文档中,查阅与定位往往耗费较多时间。开发者与 MRS Agent 对话,即可即时获得上述专业问题的解答,帮助开发者快速获取产品知识与技术支持,缩短查阅资料与问题定位的时间。

例如 :在对话框输入"CH32H417 芯片架构、外设驱动及 SDK获取方式信息",随后 MRS Agent启动知识库检索,并输出双 RISC-V 内核、总线架构与片上外设说明,补充外设驱动目录、SDK 官方下载地址与配套手册清单。
产品知识问答

3.2 项目智能创建

创建芯片工程时,开发者通常需要逐项选择芯片型号、指定工程位置并完成相关配置,操作步骤较为繁琐。MRS Agent 支持通过提示词描述需求、芯片型号及工程位置信息,即可自动完成工程创建,免去手动逐项配置的过程。

例如 :输入"在 E:\新建一个 CH32V203CCT 的工程,工程名为 TestProject",MRS Agent 会理解需求并创建工程。
提示词驱动的智能创建

需求描述模糊时主动追问,确认方案后再创建

当提示词中的需求描述较为模糊时,直接创建容易与预期方案产生偏差。MRS Agent会主动追问,待确认需求方案后再创建工程,避免因理解偏差导致反复重建,提升工程创建的准确性。

例如 :仅输入"创建工程",MRS Agent 会在问题面板追问目标芯片系列(如 CH32V307),随后依次确认工程名称 TestProject、芯片封装型号、操作系统类型,最后完成创建并输出任务总结。
需求模糊时主动追问

3.3 代码生成与交付

根据需求生成代码及完整方案

开发初期,开发者需要先将需求梳理为实现方案,再逐步编写代码,方案设计与编码环节占用较多时间。MRS Agent 可根据需求生成代码及完整方案,开发者确认方案后即开始代码生成,免去方案设计与代码编写之间的反复往返。
根据需求生成方案与代码

自动编译修复,输出可用源码与目标程序

代码生成之后,编译能否通过、问题如何修复,仍是交付前必须解决的环节。MRS Agent 会对生成的代码进行编译与问题修复,最终输出可用源码和目标程序;开发者检查无误后即可直接交付,缩短从需求到可运行程序的开发周期。

例如 :输入"在指定目录新建 CH32X315WCU 单核工程,开发 USB 端点回环 MCU 程序,适配 CH372DRV 驱动,仅使用 EP1 一对端点,自适应 USB2.0 与 USB3.0,使用 USBEndpDebug 工具进行高速通信验证",MRS Agent 会拆解出多步开发任务,输出硬件验证方案与接线表,启动编译,最后交付无错误和警告的 USB_EP1_Loopback 工程与执行报告。
编译修复与成果交付

3.4 代码检查

代码提交、走查或集成前,开发者往往需要逐行排查语法错误与语义疏漏。此类问题分散在大量代码中,人工检查耗时费力,一旦遗漏还可能被带入后续测试与交付环节。MRS Agent 支持智能检查代码中的语法、语义问题并自动完成修正,帮助开发者在提交前消除代码隐患,减少人工复查与反复定位的成本。

例如 :发送"检查当前工程,有错误就修复",MRS Agent 会调用 clang-tidy 完成静态检查并列出全部错误与警告;随后生成修复方案、完成源码修改并二次复检;最后在报告中显示用户代码编译错误已全部修复,并区分问题类型。
代码检查 代码问题自动修正

3.5 问题智能修复

工程编译报错或代码运行异常时,开发者通常要反复阅读编译日志、定位出错位置,再手动修改代码并重新编译验证,整个闭环环节多、成本高。MRS Agent 会自动分析并编译当前工程代码,定位问题后给出修改建议;开发者可对每处修改选择接受或拒绝,高效完成修复。这既保证了修改内容可控可审,也缩短了从报错到恢复可用代码的处理周期。
问题智能修复

3.6 代码调试

传统在线调试中,开发者需要手动启动调试、逐个添加断点,再在变量、寄存器、堆栈等窗口间反复切换查看,调试器操作繁琐,问题定位效率受到影响。MRS Agent 可根据调试需求自动启动在线调试、添加断点,读取指定变量、寄存器或堆栈内容,自动完成整套调试动作并反馈调试结果,免去手动逐项操作调试器的繁琐步骤,让开发者将精力集中在问题分析本身。

例如 :发送"启动在线仿真调试,在 main 函数第 43 行添加断点,全速运行到该断点后暂停并读取 sp 寄存器的值,读取后全速运行 3 秒,结束仿真调试",MRS Agent 会生成调试任务规划,自动定位 main 函数第 43 行,一段时间后命中断点并读取 sp 寄存器、全速运行 3 秒,最后汇总完整调试报告。
调试结果 调试执行过程

3.7 代码分析

接手新项目或维护早期工程时,开发者往往要花费大量时间梳理工程目录、模块划分与代码调用关系,才能理解项目的整体结构与实现逻辑。MRS Agent 提供代码分析能力,开发者只需对话输入"分析当前工程",MRS Agent 即可自动完成工程分析,输出工程整体结构与代码逻辑说明,帮助开发者快速熟悉项目,缩短阅读与梳理代码的时间成本。
工程分析结果

3.8 AI 调试工具

MCP 协议与 CLI 外部工具统一接入,打通外设调试验证链路

在嵌入式外设联调过程中,开发者经常需要借助串口、USB、蓝牙、网络等多种外设与协议完成功能验证。传统方式下,这类验证依赖多个彼此独立的外部调试工具,开发者不得不在 IDE 与各类工具之间反复切换,手动敲命令、拼接参数,调试链路繁琐且容易出错。MRS 集成多个支持 MCP 协议和 CLI 接口的外部工具,并将它们统一接入 MRS Agent,进一步打通串口、USB、蓝牙、网络等外设/协议的调试验证链路。

开发者无需离开 IDE,也无需手动敲命令或拼接参数,只需描述验证目标,MRS Agent 即可自动理解任务、发现并选择合适的工具,完成设备枚举、协议调试和功能验证,并解析结果、定位异常、辅助修复代码。从外设联调到问题定位与代码修复的整套流程均在 IDE内闭环完成,免去在多个工具间来回切换的繁琐步骤,提升调试验证与问题处理的效率。
外设联调与代码修复

3.9 芯片功能迁移

智能工程转换,一键迁移至 WCH 芯片工程

芯片选型切换或方案平台升级时,开发者常需将原有其他厂商的芯片工程移植到 WCH 芯片平台,手动迁移芯片型号、外设配置等工作不仅耗时费力,还容易遗漏关键配置。MRS Agent 的智能工程转换可将其他厂商芯片工程一键迁移为 WCH 芯片工程,大幅减少手动移植芯片型号、外设配置的工作量,帮助开发者更快完成跨平台工程切换。

例如 :选择源 MDK 工程并指定目标芯片型号后,MRS Agent 会自动完成工程模板生成、底层寄存器、头文件、系统时钟适配并编译校验,最后输出转换报告,说明代码改动点与适配逻辑。
智能工程转换

四、扩展与配置

自定义大模型配置与积分兑换是 MRS Agent 的两项扩展与配置入口,开发者可按需接入第三方模型服务,并通过积分兑换持续使用各项智能功能。

4.1 自定义大模型配置

自定义大模型,按需接入第三方模型服务

在接入非默认模型服务时,开发者往往受限于内置模型的能力与可用性,难以按项目需要灵活切换模型。MRS Agent 支持自定义大模型,可按需接入第三方模型服务:在 AI 对话框底部的【Default】模型下拉菜单中添加自定义模型,填写服务商名称、模型接口地址、API KEY 和模型名称即可完成配置并切换使用,免去更换开发环境或外挂工具的成本,让智能能力按需扩展。
自定义大模型配置

4.2 积分兑换与说明

在持续使用各项智能功能的过程中,开发者需要了解积分规则并完成积分兑换。MRS Agent 支持积分兑换,在用户菜单中输入积分兑换码即可完成兑换;点击用户菜单中的积分说明可查看积分规则与使用方式,便于开发者按需管理与使用积分。
积分兑换与积分说明入口

五、评价与反馈

智能操作的实际效果,最终需要由开发者评价。MRS Agent 支持常规反馈及单对话/单任务精准反馈,开发者在使用各项智能功能的过程中可以随时提交意见,持续优化 AI 的实际表现。

5.1 常规反馈

常规反馈,一键提交整体使用体验

在持续使用智能功能的过程中,开发者需要有渠道反馈整体体验与改进建议。开发者可通过常规反馈入口一键提交使用体验与改进建议,帮助定位共性问题、持续优化 AI 的实际表现。
常规反馈入口

5.2 单条反馈

单条反馈,定位到每一次对话与任务

当遇到问题时,开发者可以点击每条消息的反馈按钮并提交反馈。相比笼统的整体评价,单条反馈能够将问题精确锁定到具体的对话内容或任务结果上,便于快速还原使用场景。
单条反馈入口

5.3 反馈处理结果主动推送

反馈处理结果主动推送,及时了解处理进展

反馈提交后会进入处理流程;若反馈被处理,MRS 会向开发者推送反馈回复,形成"提交---处理---回复"的完整闭环,让开发者及时了解问题的处理进展与结论。
反馈回复推送

六、智能操作菜单入口

除AI 对话框外,MRS 还将 MRS Agent 的智能能力嵌入到文件、工程、工具栏等常用操作入口中,并支持通过自然语言提示词驱动 IDE各项菜单;开发者在熟悉的右键菜单、图标按钮处即可唤起智能操作,无需改变原有开发习惯。

6.1 文件智能菜单

浏览工程文件时,开发者经常需要先弄懂一段陌生代码,再逐项检查并修复其中的问题。MRS 在文件右键菜单中提供 MRS Agent 快捷功能,包括添加文件到 AI 对话上下文、智能解读代码、智能检查代码以及智能修复。
文件右键智能菜单

以"智能解读代码"为例,点击该菜单会将相应任务发送给 MRS Agent,MRS Agent 会返回代码功能说明及相关优化建议,免去手动整理提示词的步骤,帮助开发者快速了解代码功能与可改进点。
智能解读代码效果示例

6.2 工程智能菜单

工程智能菜单,自动完成"发现问题→修复→继续编译"的流程

工程级编译、检查过程中,开发者经常陷入"编译报错---手动定位---修改---再编译"的反复循环,尤其是工程配置、链接脚本、代码语法多类问题混合出现时,更是耗时耗力。MRS工程菜单中的智能选项包括智能编译工程、智能检查与修复(工程配置、链接脚本、代码语法);这些菜单入口并非只执行单次操作,而是会自动完成"发现问题→修复→继续编译"的过程,最终交付能够直接编译、运行成功的项目代码,缩短工程问题的修复周期。
工程智能菜单

6.3 智能图标菜单

智能图标菜单,一键式 MRS Agent 功能

工具栏的智能图标提供一键式 MRS Agent 功能,包括智能创建工程、智能编译工程和智能工程转换。开发者点击对应图标即可将任务交给 MRS Agent 执行,无需在多级菜单中逐级查找功能项。
智能图标菜单

6.4 新建物联工程智能菜单

新建物联工程菜单,快速开启云端物联项目开发

开发物联网应用时,开发者往往需要在芯片侧与云端之间来回切换:既要自行搭建服务器、对接联网协议,又要准备设备端工程,链路长、门槛高。在新建菜单中选择"MounRiver 方案工程→物联工程"后,MRS Agent 会自动生成物联平台介绍、跳转入口与具体开发步骤,帮助开发者打通"设备端工程---云端接入"的完整链路,快速开启云上物联项目开发。此外,可访问CrossConnect 官方网站(https://cc.wch.cn/)查看官方文档介绍。
物联工程菜单

6.5 自然语言提示词驱动 IDE 菜单

不熟悉菜单层级时,开发者往往要在各个配置项之间反复查找,才能定位到目标功能。MRS 支持通过自然语言提示词驱动 IDE 各项菜单:通过 MRS Agent即可打开搜索面板、工程属性等菜单或配置项,还可直接在对话中修改工程属性,无需逐级查找菜单,提升功能的可达性与操作效率。
自然语言提示词驱动 IDE 菜单

七、下载与更新

  • 访问MounRiver Studio官方网站获取安装包,根据操作系统选择对应版本进行下载。
  • 软件的具体更新方式请以 MRS 官网发布信息为准。

八、反馈与建议

  • 提交使用建议:开发者可通过常规反馈或单条反馈,随时提交智能操作功能的使用建议与改进意见。
  • 查阅功能说明:智能操作功能的完整说明请以官方发布资料为准。

欢迎开发者下载体验第三代MounRiver Studio 的MRS Agent 功能,在实际项目中感受 MRS Agent带来的开发效率提升,也期待通过上述反馈渠道分享使用心得与改进建议。

相关推荐
4SAPI1 小时前
企业级 RAG 知识库问答大模型 API 生产选型指南:4SAPI、硅基流动与 OpenRouter 的架构权衡
人工智能·gateway·agent·rag
艾莉丝努力练剑1 小时前
【AI大模型接入SDK】ChatServer 路由规则绑定
网络·c++·人工智能·学习·ai·架构
Harzerr1 小时前
AI行业日报|2026-10-22:5个热点事件
ai·行业动态·技术趋势
java_prinln1 小时前
9. Agent 的长短期记忆系统怎么做的?记忆是怎么存的?粒度是多少?怎么用的?
数据库·python·agent
kaixin_啊啊2 小时前
【零基础学AI】第 16 章课后练习与答案
人工智能·ai
Sailing2 小时前
【封闭结束2】Agent 意图识别:从语义理解到稳定路由
人工智能·面试·agent
xiezhr2 小时前
你的WorkBuddy不好用,大概率是这些配置没设置好
ai·ai agent·国产ai·workbuddy
xiezhr2 小时前
你的WorkBuddy不好用,大概率是这些设置没设好
llm·aigc·agent
全栈练习生2 小时前
Agent工程化三层架构
python·ai