機器之心報道

澤南、杜偉

最近，有關AI編程最大的話題竟是「刪庫、跑路」。

上個月19號，SaaStr.AI創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官JasonLemkin爆料說，他使用Replit寫應用，重寫核心頁面之后發(fā)現AI刪了公司的生產數據庫。

推特原鏈接：https://x.com/jasonlk/status/1946239068691665187

作為一個AI開發(fā)應用，Replit還「撒謊」表示，此次刪除的數據無法實現恢復操作，實際上當事人后來嘗試回滾操作后，數據出乎預料地恢復了。雖然事情的結果皆大歡喜，但這不得不讓人們對于AI編程的可靠性打上一個問號。

對此，Replit的首席執(zhí)行官AmjadMasad緊急回應，承認事件「完全不可接受且絕不應發(fā)生」，并宣布要建立一系列補救措施，包括數據庫開發(fā)與生產環(huán)境的自動隔離機制，并加速推進測試環(huán)境建設。

盡管改進的方向有了，賠償也給出了，評論區(qū)不斷涌現的更多受害者經歷告訴我們，全流程的AI代碼工具距離實用化之間，還有重要的幾步路要走。

不過AI大模型的應用，好就好在迭代速度極快。沒想到不到兩個星期，這樣的「完全體」AI工具就出現了。本周一，國內創(chuàng)業(yè)公司蕓思智能（AiYouthLab）放出了一段demo：

視頻鏈接：

https://mp.weixin.qq.com/s/FDYCWxxzwxWL3BjBn_gELg

它是一款專為項目級開發(fā)、云端多Agent安全并行運行的強大AI編程系統(tǒng)——VinsooCode，目前已經開放了邀請碼申請，優(yōu)先邀請國內用戶體驗。

官網鏈接：www.aiyouthlab.com

該系統(tǒng)面向最真實的代碼開發(fā)場景，只要你提出需求，多個智能體就會自動分好工，完成代碼生成、測試調試、修bug、結果驗收、部署等一整條完整的開發(fā)鏈路，把結果拿出來。在這之后，工程會在云端安全環(huán)境中進行跨板塊聯(lián)調，不僅效率很高，而且避免了AI生成代碼影響本地環(huán)境等問題。

簡而言之，以前我們擁有的是一個AI助手，現在則是一支AI專業(yè)團隊，由它們來和你協(xié)作開發(fā)。聊完之后就是一個完整可下載運行的項目了。

Agent編程范式演進

從本地助手走向端云協(xié)同

如今AI編程應用范圍越來越廣，并隨著技術的進展呈現出一些明顯趨勢：

一方面，由單體Agent向多Agent系統(tǒng)進化。多個Agent之間的編排與協(xié)作成為關鍵特征，通過任務分解與并行協(xié)作高效完成任務。

另一方面，Agent編程從本地「上云」，接入遠程的模型能力、計算資源和工具鏈，快速構建復雜的Agent系統(tǒng)。云端環(huán)境天然支持模塊化、多Agent協(xié)同和彈性擴展，尤其適合大規(guī)模并發(fā)任務。這意味著，軟件開發(fā)全生命周期都可以交由多Agent組成的「虛擬團隊」完成。

對于周期長、團隊協(xié)作要求高、交付目標明確的項目級開發(fā)，云端Agent系統(tǒng)無疑是更好的選擇。

如今，VinsooCode正在將面向未來的多Agent編程藍圖一步步變?yōu)楝F實，打造出了全球首個云端Agent編程團隊

跑在云端的多Agent系統(tǒng)

專為項目級開發(fā)打造

Vinsoo打造的融合云端Agent系統(tǒng)的AIIDE，可以說是集合了產品經理、前端開發(fā)工程師、后端開發(fā)工程師、算法工程師、AI工程師、測試工程師、運維工程師的一系列能力。

其中，云端多Agent并行與多終端聯(lián)調成為釋放AI編程能力的核心引擎。利用該系統(tǒng)，開發(fā)者可以將各類并行任務同時分配給不同的Agent來完成，從而將開發(fā)效率提升數十倍。

在底層運行邏輯上，這套系統(tǒng)采用了「本地IDE+云端Agent」的工作模式。

在該模式下，開發(fā)者首先可在本地IDE中一鍵切換至瀏覽器內嵌的云端Agent界面，然后將完整的本地項目同步至云端，系統(tǒng)就會為每個項目自動建立獨立且安全的運行環(huán)境。接著，開發(fā)者將不同的任務派發(fā)給各個Agent，包括代碼生成、測試調試、缺陷修復、結果驗收以及自動部署等完整開發(fā)鏈路，整個過程就像人類開發(fā)團隊一樣各司其職。

運行期間，對于開發(fā)者友好的一點是：無需全程緊盯屏幕。系統(tǒng)啟動后會自動進行飽和式調試和持續(xù)驗證，直到為復雜工程交付真正可用的最終成果。

一套絲滑連招下來，人機協(xié)作的開發(fā)流程得以重塑。開發(fā)者不再需要深入每一行代碼的實現細節(jié)，也不用反復在本地調試環(huán)境中查錯修復，所有一切工作通過高層指令與任務分發(fā)，交給云端Agent團隊自動執(zhí)行。

為了適應多樣化的開發(fā)場景，云端Agent系統(tǒng)提供了兩種適配不同開發(fā)流程的運行模式——VibeMode和FullCycleMode

其中，VibeMode主打氛圍編程，聚焦高效響應與即時互動，延續(xù)了本地IDE中Agent的輕量化交互節(jié)奏，尤其適合快速嘗試、靈感驅動的原型探索與實驗。開發(fā)者借助Agent可以迅速完成反饋閉環(huán)，提升開發(fā)靈感的實現效率。而對于需要團隊協(xié)作的中大型項目或需要規(guī)范交付的正式項目，則FullCycleMode更宜。該模式主打更全面的工程實現，適合需要完整工程化流程、注重代碼質量與可維護性的系統(tǒng)性開發(fā)。

全流程將囊括：需求確認環(huán)節(jié)->系統(tǒng)實現設計->任務動態(tài)規(guī)劃->依賴配置->代碼生成&單元測試/局部debug優(yōu)化->整體拉通運行->整體debug優(yōu)化->完成項目級代碼任務開發(fā)->生成項目說明文件，確保每一步有序推進。顯然，VinsooCode的系統(tǒng)更加面向實際生產。

在整個運行過程中，云端Agent系統(tǒng)在并行處理、開發(fā)安全性以及底層能力層面展現出了主流AI編程工具不具備的系統(tǒng)化能力。接下來，我們一一來看。

云端協(xié)作、聯(lián)調與感知三位一體

在VinsooCode這套云端多Agent協(xié)作系統(tǒng)中，離不開多終端聯(lián)調，二者共同構成了項目級編程開發(fā)的核心支撐體系

開發(fā)者應該都清楚，在真實的編程開發(fā)中，不同的組件或模塊，如前端、后端、數據庫、接口服務等，往往部署在不同的終端上，相對獨立并且可以分離運行。這時，多終端聯(lián)調可以讓這些「分布式成員」順利地溝通協(xié)作。

也即是：通過在多個終端啟動這些模塊，讓它們彼此之間發(fā)送請求、傳遞數據、對接需求，并通過各自終端輸出的日志信息進行Agent協(xié)同調試與問題定位。

在這種聯(lián)調環(huán)境中，云端Agent開發(fā)團隊自動在不同終端部署和運行各個模塊，并監(jiān)控每段代碼的執(zhí)行情況。如果發(fā)現哪里報錯了，對應的Agent就會立即基于bug情況或輸出結果進行反推。當然，Agent無法一次get到全部問題，而是根據持續(xù)的多輪日志觀察，一點點地縮小問題范圍并最終找出哪個邏輯出了問題。

通過飽和式的調試策略，Agent在各個終端之間自動跑通全流程，包括代碼生成、測試與跨模塊調試（例如前后端聯(lián)調）、Bug修復、結果驗收與部署，無需開發(fā)者人為切換終端、查看日志并手動調試，真正實現「全自動搞定一個完整項目」。

這樣一個在云端自主運行、反復優(yōu)化的多Agent智能系統(tǒng)，讓開發(fā)者在更為復雜的項目級開發(fā)中如魚得水。

目前，據我們觀察，國內主流IDE產品普遍不具備在云端安全環(huán)境中執(zhí)行任務的能力，而國外如Cursor、Augment等雖已提出相關概念，但其云端Agent仍缺乏本產品所具備的多終端命令執(zhí)行與監(jiān)控能力以及原生集成的Agent視覺系統(tǒng)等高級功能。

其中，Vinsoo開發(fā)的WebView視覺工具，讓Agent具備視覺感知能力，能夠通過WebView觀察動態(tài)變化，甚至模擬用戶交互（如點擊操作），從而進一步調試代碼。

重構記憶、規(guī)劃與自適應能力

在利用云端多Agent協(xié)同讓整個項目自動跑起來之外，其他的一些底層能力的構建，比如長上下文工程化壓縮、動態(tài)任務的執(zhí)行規(guī)劃，為整個系統(tǒng)持續(xù)穩(wěn)定推進項目提供了較強的工程可靠性。

當前，AI的降智與不合理行為在編程中同樣存在，GeminiCLI、Replit等同類產品就因此遭到詬病，不僅有時幻覺嚴重，甚至出現誤刪用戶文件和數據庫的事件。

長上下文工程化壓縮正是為了解決此類問題，通過提升Agent對大型項目歷史上下文的理解與記憶能力，盡最大可能避免信息斷裂和對話降智，在多輪交互中依然能夠保持上下文連貫。

另外，以往同類型產品僅支持靜態(tài)任務列表的設計，以及依賴生成好的TRD/PRD文檔推進且缺乏反饋閉環(huán)的方式，同樣在VinsooCode這里有了更優(yōu)解。

通過對動態(tài)任務的執(zhí)行規(guī)劃，Agent面臨任務變更時具備了自適應能力，能夠實時感知用戶意圖或項目狀態(tài)變化，進而調整執(zhí)行路徑，支撐起變化頻繁的復雜項目級開發(fā)。

安全、隔離的運行環(huán)境

除了功能上的全方位加強，云端Agent系統(tǒng)的核心價值之一也是為了應對AI編程失控的潛在風險，有效防御欺騙、隱瞞、刪庫跑路等高危行為

在處理復雜任務時，云端環(huán)境為Agent提供了一個純凈、可控、統(tǒng)一的執(zhí)行空間，有效規(guī)避本地環(huán)境中常見的依賴沖突、權限限制、系統(tǒng)差異和安全隱患。在云端，Agent可以從標準化鏡像出發(fā)，自主配置環(huán)境并穩(wěn)定執(zhí)行任務，避免因本地混亂環(huán)境導致失敗。

另外，云端環(huán)境在狀態(tài)快照、資源擴展和沙盒隔離方面具有天然優(yōu)勢。這些關鍵能力的加持不僅能夠提升任務執(zhí)行的效率與可靠性，也讓開發(fā)過程中代碼的安全性與結果的可回溯性大大加強。

其中，特別針對本地IDE中「惡意」或有bug的Agent誤刪用戶重要文件甚至訪問敏感數據的風險隱患，云端虛擬環(huán)境為所有Agent構建了一個個「隔離的小房間」（沙盒），使它們無法接觸或訪問其他文件或系統(tǒng)內容。

這樣一來，即使一個Agent出錯或存在異常行為，其影響也被嚴格限制在隔離的空間中，不會波及用戶本地文件系統(tǒng)或系統(tǒng)資源，大幅降低誤操作和數據泄露的概率，提升整體安全性與可控性。

強化本地Agent體驗

前臺的開發(fā)IDE永遠是最貼合開發(fā)者的軟件，是他們與智能系統(tǒng)交互的第一入口。在聚焦云端多Agent智能協(xié)同與自動化編程的同時，夯實本地開發(fā)體驗依然至關重要。為此，Vinsoo推出了自研AIIDE，進一步優(yōu)化端云互補的「雙棲開發(fā)范式」。同樣，本地IDE也提供了VibeMode和FullCycleMode兩種模式。

具體來講，該AIIDE內嵌有：

AIAgent系統(tǒng)；強大的CodebaseIndexing系統(tǒng)；代碼智能補全系統(tǒng)。

基于這些系統(tǒng)，本地化AIAgent的功能體系中集成了多個關鍵能力模塊，包括但不限于：（1）codebase檢索（2）文件上下文（3）命令執(zhí)行工具（4）網絡搜索。這些基礎能力共同構成了Agent在真實開發(fā)場景中感知、決策與執(zhí)行的技術底座。

其中，Codebase能夠在5分鐘內完成對兩百個文件大型項目的索引，保證Agent在對話中具備了迅速、精準的項目定位與理解能力。

至此，端云協(xié)同的智能編程體驗得到前所未有地加強。

VinsooCode背后團隊

零零后領銜

推出VinsooCode的創(chuàng)業(yè)公司蕓思智能，是去年孵化于清華科技園的一家AI領域創(chuàng)業(yè)公司。

公司創(chuàng)始人殷曉玥本科畢業(yè)于華盛頓大學，曾在頂級投行等實習工作。

目前公司的核心研發(fā)團隊的成員來自華盛頓大學、卡內基梅隆大學（CMU）、加州大學洛杉磯分校（UCLA）、清華大學、北京大學、上海交通大學、復旦大學等高校。

此前，該團隊在2019年于西雅圖創(chuàng)建PeertoPeer線上教育公益項目，為超過1.5萬名因停課在家備戰(zhàn)中高考的學生提供學科輔導、專業(yè)選擇建議和大學生活分享等內容，該項目曾受到各方關注。

帶著創(chuàng)新行業(yè)模式的mindset切入AI應用開發(fā)賽道后，蕓思智能希望著力于「發(fā)揮創(chuàng)造力」這個出發(fā)點，改變個人開發(fā)者一直以來面臨的工具碎片化、難以協(xié)作、技術更新慢等困境，開創(chuàng)AI云端編程團隊的時代。他們的目標是通過技術研發(fā)與產品形態(tài)優(yōu)勢，快速迭代產品，做出一款來自中國零零后的世界級AI編程應用。

AI線性增長

智能體讓能力指數提升

對于整個開發(fā)領域來說，最近大家正在見證一次史無前例的技術迭代。

先是大模型技術爆發(fā)，冒出了海量的AI編程工具，然后他們又開始不斷的迭代。一個個新技術的出現讓人目不暇接，Cursor、ClaudeCode、Augment……AI協(xié)助的開發(fā)范式也逐漸有了大方向，出現了一個名詞：氛圍編程（VibeCoding）。

今年2月，AndrejKarpathy在給氛圍編程下定義的時候，表示這意味著鼓勵開發(fā)者忘掉代碼，進入開發(fā)的氛圍其中，其核心在于通過自然語言交互與AI協(xié)作完成軟件開發(fā)的過程?，F在，開發(fā)者不再直接編寫或審查代碼，而是專注于高層次的產品構想和功能迭代。

這意味著軟件開發(fā)，要變得完全不一樣了。在這股浪潮中，高速發(fā)展的AI智能體起到了關鍵作用。

在2025年，「萬物皆可Agent」成為了人工智能領域的主流趨勢，從年初的Manus到多智能體化的Grok-4、Kimi-K2，再到最近的WideResearch，AI智能體一步一個臺階，正在接管越來越多的工作。

未來每個人的開發(fā)，可能會進入項目管理的模式，我們需要管理一個由AI智能體組成的「小團隊」。通過這種方式，AI一方面會補齊我們的技術短板，另一方面也會把我們的能力放大。在效率上，AI編程工具可以充分提高人們的工作效率。

在不遠的未來，你在管理一群Agent的時候，或許會想起OpenAICEO山姆?奧特曼對2025年的展望：第一批AI智能體「加入勞動力大軍」，并實質性地改變生產力。

優(yōu)秀的工具在被交到人們手中之后，會帶來偉大的成果。

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