惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

量子位
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
人人都是产品经理
人人都是产品经理
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Vercel News
Vercel News
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Y
Y Combinator Blog
The Cloudflare Blog
Last Week in AI
Last Week in AI
B
Blog
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
T
Tailwind CSS Blog
V
Visual Studio Blog
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
小众软件
小众软件
Google DeepMind News
Google DeepMind News
D
DataBreaches.Net
博客园 - 司徒正美
B
Blog RSS Feed
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
罗磊的独立博客
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
L
LangChain Blog

InfoQ - 促进软件开发领域知识与创新的传播

Meta 收购 Manus 这事儿泡汤了 5.5万 Star 开源项目 Ghostty 被迫出走,GitHub 正在终结一代技术人的乌托邦 Slack 长时运行多智能体系统的上下文管理方案 从 T+1 到分钟级:金城银行基于 Apache Doris 构建高可靠、强一致的实时数据平台 谷歌云推出 Agents CLI,简化 AI 智能体开发全流程 Claude官方击穿高薪、高学历的安全防线!Anthropic点名10大高危职业,但有群人暂时稳了 亚马逊云科技终止 WorkMail 服务,并将 App Runner 转入维护模式 OPPO小布记忆:全模态碎片化内容的理解与智能整理实践|AICon上海 模力工场038周AI应用周榜:工具在消失,工作流在出现 Akamai CEO Tom Leighton:Agent 时代来临,云基础设施正从“中心化”转向“分布式边缘” 日均数百亿入库背后:从“人肉调度”到K8s弹性架构,度小满金融基于OceanBase重构入库架构实践 百度文库网盘发布GenFlow 4.0:月活用户超1亿,要把网盘变成全端AI工作台 Altman 投的 Agent 终端 Warp 开源了!斩获3.5万star 哪些客户需要拒, 敢让龙虾决定吗?_AI&大模型_InfoQ 中文站_InfoQ精选视频 从开发到生产:为什么越来越多的机器学习团队纷纷迁移到 Snowflake | BUILD 2025_AI&大模型_王玮_InfoQ精选视频 探索多智能体工作流:LangGraph Snowflake Cortex AI | BUILD 2025_AI&大模型_王玮_InfoQ精选视频 腾讯云分布式缓存数据库:AI Agent - 从提示词工程到 Harness 工程 | 腾讯云数据库 DBTalk_腾讯_凌敏_InfoQ精选视频 基于 Streamlit 为 CSV 数据构建分析智能体 | BUILD 2025_AI&大模型_王玮_InfoQ精选视频 AI 智能体:告别文档缺漏 | BUILD 2025_AI&大模型_王玮_InfoQ精选视频 构建 AI 驱动的数据管道:深度探讨 Snowflake Openflow 与非结构化数据 | BUILD 2025_AI&大模型_王玮_InfoQ精选视频 云端太贵、本地不够聪明,英特尔押注“端云混合AI”:智能体PC会替人完成工作 不到10%的存储投入,可能拖垮90%的GPU投资!IBM把AI Agent塞进存储系统,算清企业最容易忽略的一笔账 Snowpark 上手实战 | BUILD 2025_大数据_王玮_InfoQ精选视频 ClickHouse + Langfuse,构建 Agent 可观测基石 腾讯云分布式缓存数据库:Cluster Proxy 共享连接架构深度解析 | 腾讯云数据库 DBTalk_腾讯_凌敏_InfoQ精选视频 AI 写代码太烧钱了:Copilot、Claude 一起涨价,不如把程序员请回来? 英特尔发布至强600系列工作站处理器与锐炫Pro B70 GPU,全新AI工作站来了 腾讯云分布式缓存数据库:从 Redis 到 Valkey - 开源社区如何快速创新 | 腾讯云数据库 DBTalk_腾讯_凌敏_InfoQ精选视频 印奇这次要“从0重做”智驾模型!首谈阶跃和千里双公司布局:中国AI商业闭环要靠车跑出来 从Cursor返聘归来,90后华裔女高管带Claude开启日更模式:token成本比工程师工资低多了!
三家公司一周内出手,编码 Agent 进入团队基础设施时代
Janakiram MSV平川Tina · 2026-06-25 · via InfoQ - 促进软件开发领域知识与创新的传播

本文最初发布于博客 TheNewStack。

在 6 月的第一周,有三家供应商将编码代理推向了单开发者循环之外。

  1. Cognition 在 6 月 2 日发布了Devin Desktop

  2. 同一天,微软在 Build 2026 大会上介绍了Rayfin

  3. Augment Code 在 6 月 3 日宣布所有团队套餐支持Cosmos

这三次发布位于同一新兴技术栈的不同层次上:

  1. Devin Desktop 为团队提供了一个单一的控制台来管理它们。

  2. Rayfin 管理哪些代理构建的应用程序可以部署到企业中。

  3. Cosmos 协调一系列代理。

总体而言,这三点标志着一种转变:编码工具正逐渐从个人工具转变为团队基础设施。对于任何见证过版本控制系统发展历程的人来说,这种趋势并不陌生。

版本控制最初是在一台工作站上为个人提供便利,然后 Git 和持续集成将其转变为共享基础设施,提供分支、审查和整个团队必须遵守的策略。编码代理今天正在走同样的路。这篇文章提及的参考点是每个工程团队都已经知道的:拉取请求、CI 管道、访问策略和将它们联系在一起的控制平面。

从面向开发者的代理框架到面向团队的代理框架

几周前,我争论说代理编码工具已经趋于同质化,竞争已经从模型转移到了代理框架上,即围绕智能代理的工作流程和审批层。在SWE-bench Verified等公共编码基准测试中,顶级系统相互之间现在已经非常接近,产品差异化越来越多地来自治理框架、计划步骤、工具使用、评审环节和投入生产的路径。

那个论点假设一名开发者使用一个治理框架。六月的发布打破了这一假设,将治理框架交给了整个团队。团队治理框架必须完成个人治理框架不需要做的事情。它必须记住不同人员和不同会话中的决策,以免每周一都要重新讨论相同的命名规范。它必须协调多个并行工作的代理,确保它们不会互相干扰。而且,当需要做出判断时,它必须为人类提供一个立足点,这与审阅者在拉取请求中扮演的角色相同。

想象一下,一个开发者在笔记本电脑上运行脚本,一个团队通过具有缓存状态和审计日志的共享 CI 系统运行相同的作业,即使工作看起来相同,但责任归属却截然不同。

Augment Cosmos:面向整个生命周期的控制平面

Augment Code公司的 Cosmos 旨在在软件开发的整个生命周期中协调团队已经在运行的代理。Augment 描述的代理贯穿需求分类、需求规格说明、实现、评审、测试、部署和反馈等阶段,它们相互协调,并在需要人工判断时让人类参与进来。这些专用代理共享记忆,因此,一个代理所学到的知识不会在其会话结束时丢失。

最合适的类比是 CI/CD 控制平面。管道不会为你编写代码;它只是决定该运行什么,以什么顺序运行,以及在更改发布之前必须通过什么环节。Cosmos 就扮演了这一角色,为一组代理提供支持,保存共享的上下文以及代理运行的规则。

考虑一个在凌晨 2 点呼叫值班工程师的事件。在 Augment 自己的事件管理故事中,由于 Cosmos 代理在工程师加入之前接起了警报,收集了上下文,并开始调查,所以工程师接手时面对的不是一张白纸,而是已经有一些进展。这种做法带来的好处在于实现了信息共享与协调,使下一位代理能够接续上一位的工作继续推进。

所谓的冷启动问题(代理没有上下文可以使用)正是 Cosmos 试图解决的问题。代理在会话之间几乎是无状态的,这就是为什么一个工具在第一周编写出了合格的代码,在第十二周却重复出现了相同的错误。共享记忆层将这些分散的更正变成了整个团队可以重用的东西。

Cognition Devin Desktop:管理员控制台

Devin Desktop 同样源于开发者视角的转变。Cognition将其称为新一代 Windsurf。该平台将“代理控制中心”设为 IDE 的默认界面,使工程师能够在一个地方管理本地和云端代理、拉取请求以及上下文信息。名为“空间”(Spaces)的功能允许相关代理共享上下文并协作完成任务。

Cognition 称 Devin Desktop 为“代理中立”平台。它支持代理互操作性开放标准——代理客户端协议(ACP),任何兼容 ACP 的代理都能在 Devin Desktop 中与 Devin 并行运行。因此原则上,团队可以在同一控制面板上,针对不同任务分别运行 Codex CLI 和基于 Claude 的代理。这种中立性是通过 ACP 适配器实现的,而非直接集成到每个商业化的 Codex 或 Claude 接口中。这很重要,因为大多数团队已经在组合使用多种工具,而且没有人希望使用只能管理单一供应商代理的控制台。

试想一下:一位技术负责人在周五将待办事项拆分成八个工单,分别交给不同的代理,然后在周一花时间审查这八个拉取请求,而不是亲手编写代码。Devin Desktop 正是为这样的工作日而打造的,它保留了完整的编辑器,以便人类进行最后的编辑。与倾向于提供固定方案的 Cosmos 不同,Devin Desktop 更像是一个控制面板,它尊重你已经选定的代理。

微软 Rayfin:治理代理交付的内容

Rayfin 的运作逻辑截然不同。它并非用于管理代理,而是聚焦代理产出最多的产物——应用程序后端,为其提供标准化的受控部署路径。Rayfin 于 Build 2026 大会上发布,这是一个开源的 SDK 和 CLI,允许开发人员和编码代理通过代码定义完整的应用程序后端(包括数据模型、业务逻辑、身份验证和访问策略),然后将其部署到 Microsoft Fabric 上。

一旦应用进入 Fabric,它就继承了组织已经在运行的安全、合规和治理机制,其数据存储在 OneLake 中,而不是一个新的数据孤岛上。Replit 是首发合作伙伴。因此,Replit 中的代理可以定义后端并将其发送到一个受管控的租户。微软指出的这个问题确实存在。代理式编程工具部署应用程序的速度远超任何治理机制的跟进能力,而每个不受管控的应用程序,都意味着在评审人员的关注范围之外又多了一座数据孤岛。

这就好比平台工程中所说的“铺好的道路”,这条受支持的路径让合规之路变得轻松便捷。Rayfin 致力于成为代理构建后端过程中“铺好的道路”,让应用程序在投入生产时便已融入数据资产体系,而非在安全审查后才被生硬地附加上去。这是组织层面的输出控制,而不是工作的协调。因此,它拓展了应用场景,而非简单地重复既有的模式。Rayfin 目前处于预览阶段,与 Replit 集成是首个合作项目而非全面整合,随着预览的进行,治理深度将逐渐明朗。

每个平台的适用场景

这三次发布回答了不同的问题,选用哪个工具取决于工程组织对哪个问题的感受最强烈。

一个被代理生成的拉取请求所淹没的团队会面临协调问题。一个运行五种不同代理的团队会面临管理问题。一个代理不断部署不受控应用的团队会面临控制问题。下面的表格将每个需求映射到为其构建的平台,并列出了相关的权衡。

实际上,这些类别之间的界限开始变得模糊。一家大型工程组织既可以使用 Cosmos 进行协调,也可以通过 Devin Desktop 管理一些第三方代理,还可以将代理构建的应用程序路由到 Rayfin 这样的受控后端。它们之间是层级关系,而非相互替代的关系,大多数团队最终都会同时采用多种方案。

记忆的成本

团队记忆既是一项生产力功能,同时也构成安全与治理的潜在风险面。

一旦代理能够在不同会话间携带约定、事件历史、客户背景、凭证、架构决策以及评审反馈,买家就不得不思考:这些记忆存储在哪里?谁可以查看它们?如何消除它们?以及当合同结束时,这些信息是否会随团队一同离开。正是那个让代理在整个组织中发挥作用的层级,也是锁定效应加剧的层级,因为企业积累的背景信息远比读取它的代理更难迁移。

未来展望

对于工程团队而言,这些参考点依然还是比较熟悉。Cosmos 是代理持续集成(CI)的控制平面,Devin Desktop 是集群的操作控制台,而 Rayfin 则如同铺好的道路,确保输出始终在安全边界内。这三者背后的逻辑转变在于:代理不再仅仅是个人生产力工具,而是变成了组织制定策略的对象——就像组织在源代码控制和部署方面所做的那样。

对于买家而言,决定性因素在于哪个平台托管了团队的代理、它们共享的记忆以及记录的审批。如果像 Agent Client Protocol 这样的标准能保持这一管理层的可移植性,那么团队就能跨供应商组建自己的代理集群。如果做不到这一点,代理 SDLC 就会固化为相互竞争的控制平面,每个平面都有自己的记忆、权限和生产部署路径。GitHub 和 Cursor 已经在构思各自的解决方案,而接下来的关键问题在于:这一个团队层是否会像单人开发工具那样趋于统一,还是会四分五裂。

声明:本文为 InfoQ 翻译,未经许可禁止转载。

原文链接:https://thenewstack.io/coding-agents-team-infrastructure/