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嘈杂中等规模量子（NISQ）设备已在经典计算机难以处理的物理模拟、高斯玻色采样等问题上展现出早期量子优势。然而，非专业人士要实现这些优势仍面临重大挑战，主要源于开放量子汇编语言（OpenQASM）的编程复杂性。尽管基于大语言模型（LLM）的智能体在自动化经典编程流程中展现出潜力，但其量子领域的应用此前基本局限于量子化学或纠错等专项任务。本研究提出QAgent——一个由大语言模型驱动的多智能体系统，能全自动化完成OpenQASM编程。通过整合任务规划、上下文小样本学习、支持长期记忆的检索增强生成（RAG）、预定义生成工具以及思维链（CoT）推理机制，该系统显著提升了代码编译与功能正确性。评估结果表明：在多种规模的大语言模型上，QAgent将QASM代码生成准确率较传统静态LLM方法提升71.6%。研究团队认为，该多智能体系统有望成为弥合专业鸿沟、推动量子编程普及化并加速量子计算实际应用的关键使能技术。