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为智能体 AI 设计数据层：大规模状态、记忆与协调模式（5月12日网络研讨会）

Coder Agents 支持在自托管基础设施上运行 AI 编码工作流

2026年5月11日 2分钟阅读

作者

• Sergio De Simone

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Coder Agents 是一个与模型无关的平台，旨在让组织能够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。这使得团队能够完全掌控代码、数据和执行环境。

Coder Agents 旨在打破代理工具与模型提供商之间的紧密耦合关系（这种关系常常导致供应商锁定），方法是将运行智能体的基础设施与其使用的 AI 模型分离。它提供了一个编排层，使团队可以在统一平台上标准化工作流，同时保留选择和切换不同模型的灵活性。

智能仍然来自模型，但智能体如何执行任务、工作空间和计算资源如何配置，以及行为如何控制，将在整个组织内保持一致。

Coder Agents 提供了对话界面和 API，可用于分配编写代码、生成测试或创建拉取请求等任务，这些任务可以作为前台或后台任务运行。它集中管理模型访问、提示词管理、执行策略和可观测性。API 还支持更复杂的自动化工作流，可从 CI/CD 流水线、GitHub Actions、Slack 或其他集成系统中触发。

Coder 公司首席执行官 Rob Whiteley 在 LinkedIn 上指出，构建一个智能体并不是难点。真正的复杂性在于如何安全可靠地运行智能体，而这需要对模型、工具、代码仓库、依赖项、上下文和防护机制进行精细管理。

这就是我们打造 Coder Agents 的原因。它可以使用你选择的模型，在你选择的基础设施上并行运行多个智能体。

除了支持自托管部署外，Coder 还允许智能体在 Coder Workspaces 内部运行。该公司表示，对于已经使用基于第三方工具（如 Claude Code、Cursor 或 Codex）构建的工作流的组织来说，这种方式更容易采用，使他们能够逐步过渡到更灵活、集中化、自托管的方法，而不会干扰现有工作流。

Coder Agents 并非自托管 AI 智能体的唯一选择。最值得注意的是，Cursor Agents 也支持自托管云智能体，能够并行执行多项软件任务。

Cursor 云智能体运行在隔离的虚拟机中，每台都配有终端、浏览器和完整桌面。它们会克隆你的代码库，设置开发环境，编写和测试代码，推送更改以供审查，并且无论你是否在线都会持续工作。

尽管类别相似，Coder 指出，Cursor Agents 和 Coder Agents 的设计优先级有所不同。更广泛地说，现有的模型无关 AI 控制平面解决方案包括 TrueFoundry 和 Fiddler 等平台。

关于作者

#### Sergio De Simone

Sergio De Simone 是一名软件工程师。他在多个项目和公司拥有超过二十五年的软件工程经验，工作环境涵盖西门子（Siemens）、惠普（HP）以及多家小型初创企业。过去十多年里，他的工作重点集中在移动平台及相关技术的开发上。目前，他在 BigML, Inc. 任职，负责领导 iOS 和 macOS 的开发工作。

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