Cursor的劲敌来了-Augment Agent

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核心功能

性能表现

收费模式

开源情况

总结


Augment Agent是一款由Augment Code公司开发的AI编程助手,旨在帮助软件工程师在大型复杂代码库中高效完成开发任务。​它通过深度理解用户的代码库和开发流程,提供智能化的代码建议和自动化功能。​YouTube+5augmentcode.com+5augmentcode.com+5X (formerly Twitter)

核心功能

  • 广阔的上下文理解:​Augment Agent拥有高达200,000个标记的上下文窗口,能够处理复杂且依赖代码库上下文的任务。 ​VentureBeat+1augmentcode.com+1

  • 实时同步:​该工具可实时同步代码更改,确保团队成员之间的协作顺畅,避免因代码版本不同步导致的问题。 ​VentureBeat

  • 集成开发环境(IDE)支持:​Augment Agent可无缝集成至VS Code和JetBrains等主流IDE,提供流畅的开发体验。 ​LinkedIn

性能表现

根据近期报道,Augment Agent在与GitHub Copilot的对比测试中,以70%的胜率表现出色,展示了其在理解和处理大型代码库方面的优势。 ​VentureBeat

收费模式

Augment Code提供以下定价方案:​YouTube+9VentureBeat+9augmentcode.com+9

  • 标准计划:​每位用户每月30美元,包含550次代理请求、无限制的聊天、补全和指令等功能。 ​augmentcode.com

  • 企业计划:​适用于高需求的组织,提供定制化服务,包括无限制的代理请求、Slack集成、分析仪表板、单点登录(SSO)支持等。 ​augmentcode.com

开源情况

Augment Code公司在开源方面也有所贡献,发布了Augment SWE-bench Verified Agent,这是一个开源项目,旨在测试AI系统处理实际GitHub问题的能力。 ​VentureBeat+2GitHub+2YouTube+2

然而,关于Augment Agent的核心模型,官方表示目前没有开源的计划,但正在积极寻找回馈开源社区的其他方式。 ​Reddit

总结

Augment Agent凭借其强大的上下文理解能力、实时同步功能和与主流IDE的深度集成,成为软件工程师在处理大型代码库时的得力助手。​其灵活的定价模式和对开源社区的支持,进一步提升了其在开发者群体中的吸引力。

AugmentCode 是一款用于增强开发体验的工具,通常与 VS Code 等编辑器集成,以提供更智能的代码补全、重构和分析功能。虽然 AugmentCode 本身可能并未公开提供免费版本,但社区中出现了一些替代方案和解除限制的工具,例如 **AugmentFree**,它可以帮助用户绕过某些限制并使用部分核心功能[^1]。 ### 免费使用方式 1. **AugmentFree(风车augmentFreeV1.0)** - 这是一个开源项目,旨在为用户提供类似 AugmentCode 的功能,同时解除其对非付费用户的限制。 - 它通过修改 VS Code 的 `storage.json` 文件来重置机器 ID 和设备 ID,从而模拟新的安装环境,避免因授权机制导致的功能锁定。 - 使用方法包括: - 定位到 VS Code 的配置目录,找到 `storage.json` 文件。 - 使用脚本生成随机的 `machineId`(64 字节十六进制字符串)和 `devDeviceId`(UUID v4)。 - 创建原始文件的备份,并用新值更新文件内容[^1]。 2. **手动修改配置文件** - 用户也可以选择不使用自动化脚本,而是手动编辑 VS Code 的全局存储文件,清除或替换其中的设备标识字段。 - 路径通常为: ``` %APPDATA%\Code\User\storage.json ``` - 修改前建议备份原文件,防止误操作导致配置丢失。 3. **社区驱动的插件和替代品** - GitHub 上存在一些基于 LSP(Language Server Protocol)构建的开源增强插件,如 `Tabnine`、`Kite` 或 `Cursor`,它们在一定程度上提供了与 AugmentCode 类似的功能。 - 这些工具通常支持多语言智能补全、函数内联建议等功能,并且大多数提供免费层级的服务。 4. **利用本地模型部署** - 如果目标是获取类似于 AugmentCode 的 AI 编程助手体验,可以考虑部署本地的大语言模型(LLM),例如: ```bash # 使用 Ollama 部署本地模型 ollama run codellama ``` - 配合 VS Code 插件(如 `Ollama` 或 `LocalAI`)即可实现离线 AI 编程辅助。 5. **Prompt 工程技巧** - 在某些场景下,开发者可以通过编写高效的 Prompt 来提升模型的响应质量,从而获得更精准的代码生成结果。 - 例如,指示模型使用特定工具进行文件编辑: ```python def move_class_between_files(class_name, src_file, dest_file): """ 将指定类从源文件移动到目标文件。 假设模型具有 clipboard 和 edit_file 工具。 """ code_snippet = edit_file.read(src_file, class_name) clipboard.copy(code_snippet) edit_file.delete(src_file, class_name) edit_file.write(dest_file, clipboard.paste()) ``` ### 注意事项 - 使用非官方渠道提供的工具(如 AugmentFree)可能存在一定风险,例如违反软件许可协议、影响系统稳定性等。 - 建议优先尝试官方提供的免费试用期或社区版服务,确保合法合规地使用相关技术。 - 对于企业用户而言,推荐购买正式授权以获得完整技术支持和服务保障。
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