准备写一篇关于开发者应该了解的最佳 AI coding tools 的文章。
然后我突然停了下来。
因为我不认为 AI coding tools 还能准确描述正在发生的事情了！(如果我还这么写，那就太不公平了)
一年前，开发者的典型工作流看起来是这样的：
Open IDE (vs code/pycharm etc.,)
Write code
Ask AI for a function
Accept suggestion
Repeat!
这种工作流正在迅速变得过时。今天，领先的系统已经能做远不止这些事情。
它们可以理解大型代码库、规划多步骤任务、编辑多个文件、执行命令、运行测试、连接外部工具、创建 pull requests、在隔离环境中工作，并且越来越能够在你去做其他事情时继续工作。
工作的单位正在改变。
我们正在从问 “AI 能写这个函数吗？” 转向 “我能否把这个工程任务交给一个 AI agent，并信任它执行完成？”
最棒的是，我注意到 80% 的同事会利用这段时间头脑风暴架构决策，所以现在看起来像是双赢。（AI 终究并不坏！）
当下的场景
一项针对真实世界中由 agent 编写的 pull requests（AIDev dataset）的研究识别出了跨 116,211 个代码库和 72,189 名开发者的 932,791 个 Agentic PRs，覆盖 Codex、Devin、GitHub Copilot、Cursor 和 Claude Code。
它指出了一个重要现实：这些 agent 现在正在参与真实的软件开发工作流，而不仅仅是编码演示。这是真的。
但这里有一个关键点：
agent 越自主，测试、安全、构建配置和人工 review 就越重要。
所以，也要注意它们的局限性。
工具和模型会变化。系统思维才会复利增长。
让我们开始吧！
请注意，这些工具并不是纯粹按 benchmark 分数排名，因为 并不存在一个通用赢家。
一项 2026 年的研究也证实了这一点。它比较了五个主要 coding agents，覆盖 7,156 个 pull requests，发现性能会因任务类型而显著不同。
在该数据集中，Claude Code 在文档和功能任务上领先，Cursor 在修复任务上领先，而 Codex 在各类别中表现始终强劲。
所以，与其假装存在一个最佳 agent，我会重点说明 每个 agent 的不同之处，以及它最适合用在哪里。
1. Cursor
对于希望使用 AI-first 开发环境的开发者来说，Cursor 是最强的选择之一。
Cursor 并不是把 AI 当作附加在现有编辑器上的 plugin，而是让 editor 本身成为 AI 开发环境！
到 2026 年，它已经远远超越了 autocomplete。
Cursor 当前的产品方向包括 cloud agents、agent swarms、model routing、MCP servers、hooks 和 skills。它的 agents 可以并行工作，而开发者可以继续在其他地方工作。
因此，它把控制工作流从：
Developer → AI suggestion → Developer → AI suggestion
变成了：
Developer → Delegate task → Multiple agents execute → Developer reviews
Cursor 对印度开发者也变得尤其相关。
2026 年 7 月，Cursor 推出了 Cursor Start，这是一个面向印度、支持 UPI 的 ₹649/月套餐。该公司表示，其印度用户群已增长到超过 300 万开发者，比上一年增长了三倍。
Cursor 有什么有趣之处？
AI-native IDE
Repository-aware agents
Parallel agent workflows
Cloud agents
Multiple model providers
MCP, hooks and skills
强大的交互式开发体验
Cursor 最适合那些希望留在 IDE 内，同时向 agentic development 迈进的开发者。
2. Claude Code
Claude Code 已经成为从 AI-assisted coding 转向 agentic software engineering 的最清晰例子之一。
它直接在 terminal 中工作，并且可以通过 MCP 检查代码库、编辑文件、执行命令、运行测试 和 连接外部系统。
Anthropic 报告称，Claude Code 的 run-rate revenue 已超过 25 亿美元，企业使用占 Claude Code revenue 的一半以上。它还报告称，自 2026 年初以来，weekly active users 已经翻倍！
但更有意思的信号在于人们如何使用它：
Anthropic 对约 400,000 个 Claude Code sessions 的分析发现，使用场景已经从 简单调试 **** 延伸到 运维软件、数据分析以及围绕代码本身的其他任务。
这强烈表明：
coding agent 正在成为通往工程环境的接口，而不仅仅是代码生成器。
Claude Code 有什么有趣之处？
Terminal-first workflow
Large repository context
Multi-file refactoring
MCP integrations
Agent teams and subagents
Long-running engineering tasks
面向复杂技术工作的强 reasoning 能力
Claude Code 最适合 terminal-heavy 开发、复杂 refactoring、debugging 和 repository-level engineering。
3. GitHub Copilot
GitHub Copilot 最初是一个 autocomplete 工具。(它刚发布时，我曾对它的功能感到惊叹) 但它并没有止步于此。
Copilot 已经演进为一个更广泛的 coding-agent system，可以贯穿开发生命周期工作。
它最大的优势之一是，它存在于许多工程团队已经工作的地方：GitHub。(显然)
工作流看起来是这样的：
GitHub Issue
↓
Copilot Coding Agent
↓
Implementation
↓
Tests
↓
Pull Request
↓
Human Review
这清楚地告诉我们，agents 并没有取代现有工作流，但它们可以 成为其中的一部分。
GitHub 的 agentic capabilities 覆盖 cloud execution、pull requests、issue-driven development 和 automated review workflows。
给你的一篇有趣阅读：并且有证据表明，这些命令行和 agentic tools 可以在组织规模上产生有意义的影响
Copilot 有什么有趣之处？
Deep GitHub integration
Issue to PR workflow
Agent mode
Cloud execution
Enterprise controls
CI/CD integration
熟悉的开发者工作流
Copilot 最适合已经深度投入 GitHub 的工程团队。
4. Windsurf/Devin
Windsurf 和 Devin 不再是两个完全独立的竞争者。
两者都是 Cognition's developer platform 的一部分，但它们解决软件工程工作流中的不同部分。
Cognition 当前的平台将面向开发者的 Windsurfenvironment 与 Devin'sautonomousengineering capabilities 结合在一起。
Windsurf 是你与 agent 一起工作的地方。Devin 则是当工作需要超出你当前编码会话继续推进时，你委派任务的对象。
Windsurf 提供交互式开发体验。它的 Cascade agent 可以与你的 repository、进行多文件修改、与 terminal 交互，并帮助你保持编码心流。
Devin 则把委派的概念推进得更远。它被设计用于处理 更长时间运行的工程任务、跨代码库工作、与 GitHub、Linear、Slack、Datadog 和 AWS 等工具交互， 并返回完成的工作供 review。
DEVELOPER
│
▼
WINDSURF / IDE
│
┌─────────┴─────────┐
│ │
Work interactively Delegate task
│ │
▼ ▼
Cascade Agent DEVIN
│
Cloud execution
│
Tests / PR / review
这很有用，因为并不是每个任务都应该委派给完全自主的 agent。
对于你正在主动设计的 feature、调试某个函数，或探索一个 codebase，交互式 IDE 可能更自然。
对于 migration、重复性 refactor、bug 队列、PR review、文档任务或其他定义明确的工程工作，自主 agent 可以在后台工作，而你可以把注意力放到别处。
这个联合现在说得通了。
Cognition 生态有什么有趣之处？
Windsurf **** AI-native development environment
Cascade **** Interactive agent for multi-step coding work
Devin Autonomous engineering agent
Cloud execution
Multi-agent workflows
External integrations
Repository knowledge
PR workflows
它最适合既想要一个 interactive AI coding environment，又想要具备将 longer-running engineering work 委派给 autonomous agents 能力的开发者。
5. Aider
Aider 是一个围绕 Git 构建的 open-source, terminal-based coding agent。它直接与你现有的代码库协作，可以编辑多个文件、创建 commits，并运行 tests/linting。
与 Claude Code 不同，Aider 是 model-agnostic 的：你可以连接 OpenAI、Anthropic、Google 或本地模型，并直接向 provider 付费。
Aider 有什么有趣之处？
Open source
Model agnostic
Git native workflow
Terminal first
Local model support
Scriptable workflows
无强制订阅
它最适合想要一个轻量、可脚本化、Git-native coding agent，并且希望获得最大模型灵活性的开发者。
6. Gemini CLI
Gemini CLI 将 Google 的模型直接带入命令行。
对于像使用 Claude Code 一样偏好 terminal 工作流的开发者来说，这使它成为 GUI-first coding environments 的一个有趣替代方案。
但它的 open-source 属性才是让它尤其有趣的地方。
你可以检查项目、定制工作流、连接工具并围绕 agent 构建能力，而不仅仅是消费一个封闭接口。
它还支持以下功能：
Skills
MCP
Hooks
Plan mode
Structured agent workflows
下一代 coding agents 不只是向模型提问。
而是向模型提供：
Tools
Permissions
Context
Instructions
State
Execution environments
Gemini CLI 有什么有趣之处？
Terminal-first workflow
Open-source project
MCP support
Extensible workflows
Plan-oriented execution
Google'smodel ecosystem
Gemini CLI 最适合生活在 terminal 中，并且想要一个 open、extensible coding-agent environment 的开发者。
7. Cline
如果你关注控制权，Cline 会很有意思。
Cline 并没有把开发者锁定在某一个 model provider 或某一个 interface 中，而是已经扩展到 IDE、CLI 和 programmatic workflows。(这是一个巨大的优势)
它的 SDK 允许开发者以编程方式使用底层 agent runtime，其更广泛的生态也支持 custom tools、connectors 和 multi-agent workflows。
coding agents 的未来可能不是一个 agent 做所有事情，而可能是开发者围绕不同模型组装专用 agents、tools 和 workflows。
Cline 有什么有趣之处？
Open-source
Bring your own key approach
IDE workflow
CLI
SDK
Custom tools
Multi-agent workflows
Model flexibility
Cline 最适合那些希望对自己的 models、tooling 和 agentarchitecture 拥有更多控制权的开发者。
8. Replit Agent
我是在高中时知道 Replit 的。我用它在云端访问 IDE 并开发小游戏。(后来在 AI 竞赛中它有了巨大改进)
你可以从描述你的想法开始。
Replit Agent 的设计目标是把自然语言需求转化为可运行的应用程序，这使它对想快速验证想法的 founders、prototypers、designers 和 developers 很有吸引力。
这也是为什么我不会把 Replit 和 Cursor 或 Claude Code 完全归为同一类 👀
Replit Agent 有什么有趣之处？
Natural language application creation
Full-stack prototyping
Database setup
Authentication
Deployment
Automated testing workflows
Replit Agent 最适合希望快速从想法到可运行应用程序的 founders、prototypers、learners 和 developers。
9. OpenAI Codex
OpenAI 最初将 Codex 介绍为一个基于云的软件工程 agent，能够并行处理多个任务，每个任务都运行在自己的 cloudsandbox 中。
这种架构很重要，因为自主 coding agent 需要一个安全的工作空间。
Codex 并不是允许 agent 自由修改 你的主要开发环境，而是使用 隔离的执行环境，让它可以在其中 处理任务、运行测试， 并 准备变更。
这使 Codex 尤其适合 asynchronous engineering。
你可以这样：
You
↓
Delegate Task A ──→ Agent
Delegate Task B ──→ Agent
Delegate Task C ──→ Agent
↓
Review Results
该公司描述了 Codex 如何需要围绕 file access、process execution 和 networking 建立 operating-system-enforced boundaries，才能让自主编码有用，而不是简单地给 AI 不受限制地访问机器的权限。
注意，自主执行基础设施正在成为产品的一部分！
Codex 有什么有趣之处？
Cloud-based execution
Parallel tasks
Isolated sandboxes
Repository-level work
Automated testing
CLI, IDE and desktop workflows
越来越复杂的 agent orchestration
Codex 最适合那些希望 delegate 实质性工程任务，而不是一次一个 prompt 与 AI 交互的开发者。
10. Muse Code
然后是最新的入场者！
Muse Code。
Meta 于 2026 年 8 月推出了 Muse Code，这是其首个 AI coding agent， 由模型 Muse Spark 1.2 驱动。
这个基于 terminal 的系统面向 长时间、复杂的软件工程任务 设计，并且可以 并发 执行多个 sub-agents。
它还维护一个 persistent activity log，允许工作在中断后恢复。
它的定价模式也不同于许多以订阅优先的竞争者：Meta 以 pay-as-you-go 的方式推出它，价格为每百万 input tokens 1.25 美元、每百万 output tokens 4.25 美元。
Muse Code 是否会成为一个重要的开发者平台，还有待观察。但它的发布很重要。
正如我们意识到的，Meta 进入的并不是一个空白市场。它进入的是一个已经被以下各方 aggressivelydeveloped 的类别：
Anthropic
OpenAI
Google
Microsoft/GitHub
Cursor
Cognition
Open-source communities
这告诉我们一个事实：
Agentic software development 已经变得具有足够的战略重要性，以至于每一家主要 AI 公司都想在其中占有一席之地。
Muse Code 有什么有趣之处？
Terminal-based coding agent
Muse Spark 1.2(pay-as-you-go basis)
Long-running engineering tasks
Concurrent sub-agents
Persistent activity log
Meta 进入 coding-agent 竞赛
Muse Code 最适合那些想要尝试进入市场的最新主要 coding agents 之一的开发者。
那么，你到底应该使用哪个 AI Coding Agent？
说实话，这个问题的答案非常主观。它取决于你的业务用例和兼容性、模型偏好、计划、定价、使用方式等等。
但如果你希望把它们放在一个地方对比，我根据这些 coding agents 被我们许多人主要用于什么场景整理了这份列表，或许能帮你选择：
并不存在一个通用赢家。
如果你刚开始，可以根据你的目标和定价来选择：
记住，选择工具只是开始。输出可能会因模型不同以及环境本身的底层架构不同而有所差异。
最后的思考
我的大多数读者都正确地提到，AI tools 领域变化非常快。我完全同意，因为现在 AI coding tools 的数量已经多到大多数开发者实际上不可能都用一遍！
但有一件确定的事是：你不需要全部使用它们。 你甚至可能不需要五个。
正确的选择取决于你的工作流。
你可以参考整理好的表格；如果你是 IDE-first 开发者，Cursor 或 Windsurf 显然是很好的起点。如果你偏好 terminal 和复杂的 repository level 工作，Claude Code 和 Gemini CLI 值得探索。
如果你的组织已经深度依赖 GitHub，Copilot 会给你一条通向 agentic development 的自然路径，而不必完全改变现有工作流。
总而言之，了解 agentic environments 是必要的，但真正需要掌握的技能，是学会如何构建能让 agents 快速行动、同时不会把你的 codebase 变成混乱一团的系统。
AI Coding Agents 改变了开发者的定义。
今天的开发者是那些知道 什么应该委派、什么应该自动化、什么应该验证，以及什么一开始就绝不应该被委派 的人。
Happy building ❤️