北京
作者 ｜ Sergio De Simone
译者 ｜ 张卫滨
Coder Agents 是一个 模型中立的平台，旨在让组织在自己的基础设施上运行 AI 编码智能体，而不是依赖基于云的服务。这使团队能够对代码、数据和执行环境保持完全控制。
Coder Agents 试图通过将运行智能体的基础设施与其使用的 AI 模型分离开来，打破智能体工具与模型提供商之间的紧耦合关系，因为这种耦合往往会导致厂商锁定。它提供了一层编排能力，使团队能够在统一平台上标准化工作流，同时仍保留选择和切换模型的灵活性。
智能仍然来自模型本身，但智能体如何执行、工作空间和算力如何被配置，以及行为如何被控制，都可以在整个组织内实现一致。
Coder Agents 提供了对话式界面和 API，可用于分配诸如编写代码、生成测试或创建 pull request 之类的任务，这些任务既可以前台执行，也可以作为后台任务运行。它把模型访问、提示词管理、执行策略和可观测性统一纳入集中控制。该 API 还支持更复杂的自动化工作流，并且可以从 CI/CD 流水线、GitHub Actions、Slack 以及其他集成系统中触发。
Coder 首席执行官 Rob Whiteley 在 LinkedIn 上指出，构建一个智能体并不是最难的部分。真正的复杂性在于如何安全、可靠地运行智能体，这需要对模型、工具、代码仓库、依赖项、上下文和防护机制进行精细管理。
这正是我们构建 Coder Agents 的原因。它解决了如何在你选择的模型之上、在你选择的基础设施上运行并行智能体的问题。
除了支持自托管部署之外，Coder 还支持把这些智能体运行在 Coder Workspaces 之中。该公司表示，这会让已经在使用 Claude Code、Cursor 或 Codex 等第三方工具工作流的组织更容易采用这种方式，从而能够在不打断现有工作流的前提下，逐步过渡到一种更灵活、更集中、也更适合自托管的方法。
Coder Agents 并不是自托管 AI 智能体的唯一选择。尤其值得注意的是，Cursor Agents 也支持自托管云智能体，能够并行运行多项软件任务。
Cursor 云智能体运行在隔离的虚拟机中，每个虚拟机都带有终端、浏览器和完整桌面环境。它们会克隆你的代码仓库，搭建开发环境，编写并测试代码，推送变更等待审查，而且无论你是否在线，它们都会继续工作。
虽然同属一个类别，但 Coder 指出，Cursor Agents 与 Coder Agents 在设计时考虑的优先级并不相同。从更广泛的视角来看，现有与模型无关的 AI 控制平面解决方案还包括 TrueFoundry 和 Fiddler 等平台。
查看英文原文：
Coder Agents Enable Running AI Coding Workflows on Self-Hosted Infrastructure
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