通义千问开发者开源zg：融合正则、BM25与向量搜索的本地优先代码检索工具
通义千问开发者团队开源zg（zvec-grep），一款面向编程智能体与开发者的本地优先统一搜索工具，集成ripgrep、BM25与语义向量搜索。支持Node.js一键安装，无需GPU，Apache 2.0许可可商用。单索引支持四类查询路径，通过MCP协议对接主流AI编码助手，并在SWE-QA-Bench等基准测试中显著降低工具调用与Token消耗。
统一搜索层：解决编码智能体的检索效率瓶颈
编码智能体（coding agents）常将大量工具调用预算消耗在代码搜索上。当目标是已知符号（如函数名）时，ripgrep能精准匹配；但当目标是自然语言描述的行为（如‘找出所有处理超时重试的逻辑’）时，传统关键词匹配极易失效，迫使智能体反复猜测术语、全文件扫描、手动拼凑上下文——每一步都增加工具调用次数、Token消耗与时延。为应对这一痛点，通义千问（Qwen）开发者团队正式开源zg（zvec-grep），一个本地优先（local-first）、面向人与智能体双用户设计的统一搜索层。
开箱即用：轻量部署与灵活许可
zg以Apache 2.0许可证发布，代码托管于zvec-ai GitHub组织。当前版本已具备生产就绪能力：可通过npm安装（`@zvec/zvec-grep`），仅需Node.js 22+（支持macOS、Linux、Windows），默认模型完全运行于CPU，无需GPU；商业用途明确获许可。
单索引、四路径：兼顾精确性与语义性
zg对工作区仅需一次索引，即可提供四种检索模式：
- 默认混合模式：融合语义意图与词法锚点（lexical anchors）；
- `--fts`：基于BM25算法的全文精确匹配排序；
- `--vector`：纯概念相似性检索，不依赖词法排名；
- `--rg`：调用原生ripgrep进行字面或正则穷举匹配——该路径完全绕过索引，适用于尚未建索引的新仓库。
索引默认存于工作区根目录下的`.zvec-grep/`子目录，自动排除`.git`、`.zvec-grep`及常见依赖、构建、缓存、日志目录，同时尊重项目级`.gitignore`规则。增量更新支持`zg index`重跑，而更换嵌入模型则需显式指定`--rebuild`（因不同模型生成的向量空间互不兼容）。
面向智能体的MCP集成设计
zg深度适配Model Context Protocol（MCP）标准：自动检测本地已安装的Codex、Claude Code、Cursor、OpenCode等AI编码助手，并为其注入两个核心工具——`zvec_grep_search`（意图明确但字符串未知时使用）与`zvec_grep_rg`（符号、路径或正则已知时使用）。服务端运行于仅限回环地址的HTTP流式接口（`http://127.0.0.1:7999/mcp`），支持可选Bearer认证。设计强调克制：索引生命周期（创建/删除/状态检查）严格保留在CLI层面；六工具扩展集（含`index create/drop/status`及`server status`）需显式启用（`zg server --mcp-toolset full`），且文档明确禁止智能体静默执行持久化索引操作。
输出精简与设备优先嵌入
结果按文件分组并标注行号范围，源码预览默认禁用（仅按需加载），以保障上下文经济性；同时屏蔽`--json`、`--count`等会破坏紧凑格式的ripgrep参数。嵌入模型默认全部本地运行：当前文档列出10款本地模型（如`local/potion-code-16m-v2`，256维静态查表模型，不受益于GPU）及3个远程Qwen端点（如`qwen/qwen3.7-text-embedding`，支持128K输入；及多模态`qwen/qwen3-vl-embedding`）。远程调用受严格管控——配置凭证不等于授权传输，须显式添加`--allow-remote`或通过`zg auth grant`签发可撤销的工作区授权。
基准测试表现：显著降本增效
官方评测显示，在固定Agent、模型、提示词与任务约束下（仅引入预建索引、MCP工具与使用指引），zg在两项基准中成效突出：
- SWE-QA-Bench（20题样本）：工具调用减少超50%，输入Token下降近50%，裁判评分（Judge score）提升1.50分；
- BrowseComp-Plus（80题样本）：准确率从98.67%升至99.00%，输入Token、工具调用、智能体耗时分别下降37.56%、43.52%、38.58%；
- 索引性能：Django仓库（3457文件）在Apple M4 Pro上建索引耗时<30秒。
需注意，当前评测数据均来自项目方自测，样本量有限，独立复现为必要后续验证步骤。