Wave Terminal：颠覆传统终端体验的AI原生工具

我使用Linux终端已有数十年。我对它得心应手，也清楚它能做什么，但如今已不再完全依赖它。随着Linux变得越来越易用，终端有时甚至会让人觉得是一个过时的概念。

然而，Wave Terminal的出现提醒了我：终端依然是一款极为实用且强大的工具。我此前也介绍过类似的工具，比如Warp Terminal，但Wave Terminal已经成为我的首选。

根据Wave Terminal官方网站的介绍，这款应用是"能够感知整个工作空间的开源AI原生终端"。

借助Wave Terminal，用户可以在同一个窗口内查看系统资源、进程、GitHub仓库，使用标准CLI（命令行界面），甚至集成AI功能。Wave Terminal还支持管理远程主机、编辑远程文件、使用内置网页浏览器以及学习命令用法。

功能相当强大。

安装Wave Terminal（目前处于测试阶段）后，我启动了它，用了一个周末之后，发现自己开始全天候保持它运行。

下面介绍我使用Wave Terminal的方式，供你参考，看看这款工具是否适合你。

安装Wave Terminal

Wave Terminal的安装过程非常简单。在Linux上，可以通过Snap、AppImage、.deb、.rpm、.zip（源码包）或pacman进行安装。例如，若要通过.deb包安装，前往Wave Terminal下载页面下载.deb文件后，执行以下命令：

sudo dpkg -i waveterm*.deb

若要通过Snap安装，则执行：

sudo snap install --classic waveterm

在macOS上，下载.dmg文件即可；在Windows上，下载.exe或.msi文件后运行安装程序（双击并按照向导操作）。

安装完成后，可以在桌面菜单中找到Wave Terminal的启动入口。

基本使用方式

Wave Terminal的使用方式相当直观。打开应用后，可以通过点击右侧边栏中的对应图标来启用或禁用任意功能。

在左上角，可以切换Wave AI功能并创建新的工作区。工作区功能非常实用，它允许同时运行多种自定义Wave布局，省去了频繁切换功能的麻烦。

例如，可以创建一个专注于终端与进程的工作区、一个用于GitHub集成的工作区，以及一个文件与网页浏览工作区，或根据需求自由组合。

创建工作区时，点击左上角的工作区图标（两条绿色波浪线），然后选择"创建新工作区"即可。需要注意的是，每个工作区至少需要开启一个工具，Wave AI本身不计入工具数量。因此，无法创建一个仅用于AI对话的独立工作区，但可以随时手动开关Wave AI。

所有工具的功能都较为直观，无需过多说明。

使用AI功能

在开始使用AI功能之前，有几点需要了解。

首先是"Widget Context"（组件上下文）开关。当该开关关闭时，AI只能读取用户的输入内容和附加文件，同时也可以用于一般性的问题查询。当开关开启时，Wave AI可以读取终端输出、截取组件截图、在获得授权后访问文件和目录、在网页组件中进行导航，并调用自定义组件工具。

其次，在使用Wave AI之前，必须先配置一个AI模型。点击右下角的设置图标，进入设置页面，选择"Wave AI Modes"。在弹出的窗口中，需要以JSON格式配置所使用的模型。例如，若要使用Gemini Pro，配置如下：

{

"google-gemini": {

"display:name": "Gemini 3 Pro",

"ai:provider": "google",

"ai:model": "gemini-3-pro-preview"

}

}

若要使用本地安装的Ollama实例，配置如下：

{

"ollama-llama": {

"display:name": "Ollama - Llama 3.3",

"display:order": 1,

"display:icon": "microchip",

"display:description": "Local Llama 3.3 70B model via Ollama",

"ai:apitype": "openai-chat",

"ai:model": "llama3.3:70b",

"ai:thinkinglevel": "medium",

"ai:endpoint": "http://localhost:11434/v1/chat/completions",

"ai:apitoken": "ollama"

}

}

完成后点击保存。我个人更倾向于使用本地部署的AI模型，但具体选择可以根据个人需求决定。

此外，Wave AI还有一项辅助功能，可以帮助用户找到所需的命令。例如，对于刚接触SSH的用户，可以在终端中输入：

wsh ai how to use ssh

Wave AI便会提供学习SSH基础知识所需的全部信息，甚至可以根据提供的用户名、IP地址和端口号，直接给出对应的连接命令。

总体而言，Wave Terminal是一款出色的工具，帮助我更快、更高效地完成工作。不妨亲自试用，看看它是否符合你的需求。不过需要注意的是，Wave Terminal目前仍处于测试阶段，偶尔可能出现一些不稳定的情况。

Q&A

Q1：Wave Terminal目前支持哪些平台安装？

A：Wave Terminal目前支持Linux、macOS和Windows三大平台。Linux用户可通过Snap、AppImage、.deb、.rpm、.zip源码包或pacman等多种方式安装；macOS用户下载.dmg文件安装即可；Windows用户则可下载.exe或.msi安装包，双击运行安装向导完成安装。目前该应用处于测试（Beta）阶段，功能可能存在一定的不稳定性。

Q2：Wave Terminal的工作区功能有什么限制？

A：Wave Terminal的工作区功能允许用户同时运行多种自定义布局，但有一个限制：每个工作区至少需要开启一个工具，而Wave AI本身不被计入工具数量。这意味着用户无法创建一个完全专用于AI对话的独立工作区。不过，Wave AI支持随时手动开关，灵活性仍然较高。

Q3：Wave AI如何配置AI模型？支持哪些模型？

A：使用Wave AI前需先完成模型配置。进入设置页面，选择"Wave AI Modes"，以JSON格式填写模型参数即可。目前支持Google Gemini等云端模型，也支持通过Ollama在本地运行Llama等开源模型。本地模型配置需指定API接口地址（如localhost:11434），适合注重数据隐私的用户。配置完成后点击保存即可生效。