AI已经彻底改变了我们的编码方式——无论是更快地编写函数代码、修复bug，还是自动化繁琐的步骤。在这一领域中，Cursor是一个非常突出的工具，它将强大的AI直接融入你的开发流程。但是，尽管它非常有用，不是每个人都愿意依赖于闭源工具。无论是因为控制、隐私方面的考虑，还是出于对开源技术的热爱，许多开发者现在正在寻找可以自定义、托管并信任的替代方案。幸运的是，有许多出色的开源替代品可供探索。
在探讨顶级开源的 Cursor 替代选项之前，值得提一下 Apidog，这是一款由 AI 驱动的平台，旨在简化 API 的管理和开发。虽然 Apidog 不像 Cursor 那样是代码补全或编码助手工具，但它在自动化 API 测试、生成文档和促进团队协作方面表现出色。
这篇文章探讨了2025年最热门的10个开源Cursor替代工具。这些工具在人工智能集成、定制化和灵活性方面有所不同，非常适合个人开发者和工程团队。
省略号
1. Continue.dev。
- GitHub : continuedev/continue （一个代码托管平台）
Continue.dev 是一个开源的自动驾驶仪，适用于 VS Code 和其他流行的 IDE。它将 Cursor 的智能辅助功能直接融入到您的工作流程中。最特别的是，它同时支持云端 LLM 和本地模型，使其成为一个非常灵活的工具。
主要特点:
- 实时代码补全和建议。
- 集成聊天，帮助理解代码。
- 支持插件扩展，兼容多种模型。
- 易于设置和与现有项目轻松集成。
- 具备上下文记忆功能的智能提示。
- 支持多语言。
适合: 希望快速上手并拥有强大编码助手的开发者。
此处略作停顿
2. OpenDevin
- GitHub : AI-App/OpenDevin
受到Devin（来自Cognition）的启发，OpenDevin是一个大胆的尝试，以创建一个完全开源的自主软件工程师助手。它能处理复杂任务，解读指令，并在一个沙盒开发环境中执行任务。
主要特点:
- 任务规划和推理。
- 可以访问编辑器、shell和浏览器。
- 可插拔的大规模语言模型支持。
- 可视化任务跟踪工作流。
- 支持人在回路中的交互。
- 支持代理升级的模块化架构。
非常适合: 寻求能够处理实验性和复杂项目工作流程的自主开发助手的程序员。
此处省略若干字
三. AutoCode (自动代码 zìdòng dǎomǎ)
"显示的是一个图片链接" (shì xiǎn de shì yīgè túpiàn liánkè)
- GitHub：acode/cli 项目
AutoCode 提供了一个轻量级的 Copilot 风格的助手，可以在本地运行或连接到各种 LLM API。它旨在快速且简单，减少开发人员的摩擦感，同时保持灵活性，以适应不同的需求。
这里有几个关键特点:
- 自动完成和解释功能。
- CLI 优先的设计。
- 易于自定义的提示。
- 快速的本地推理引擎。
- 可与 API 和离线模型一起使用。
- Git 有关的建议。
最适合 寻找快速、简单且可编程的AI助手的开发者。
这里表示一些内容（星号占位符）
4. TabbyML
- GitHub: TabbyML/tabby (一个代码托管平台)
TabbyML 是一个自托管的 AI 代码助手工具，能直接与 VS Code 和 JetBrains 等 IDE 无缝对接。它支持多种开源模型，并允许安全意识强的团队进行本地部署，保障数据安全。
主要特点:
- 完全本地推理引擎。
- 实时代码补全。
- 支持所有语言和IDE。
- 支持GPU和CPU配置。
- 提供REST API以实现自定义集成。
- 团队工作空间管理功能。
适用于: 适合需要本地部署AI编码助手来符合法规要求和确保数据隐私的团队。
……
5. LAgent 代理人
这是一张名为LAgent的图片。
- GitHub : THU-KEG/LAgent
LAgent（大型语言代理）是一个完全开源的多代理框架，设计用于软件工程、DevOps 和研究工作流等复杂任务。它配备了一个现代的基于网络的任务与代理管理UI，成为类似于Cursor这样的平台的替代品，适合那些寻求视觉交互和更深层次任务编排的人。
重要功能:
- 基于网页的界面，用于监控代理和工作流的状态
- 多代理合作执行分布式任务
- 模块化的记忆与检索系统（兼容向量数据库）
- 内置支持函数调用和工具使用
- 与本地和云上的大规模语言模型集成（如OpenAI、Claude、Vicuna等）
- 内置的任务计划和执行功能，适用于代码任务
非常适合: 团队或个人用于编码和开发任务的AI代理的构建、观察和管理，一个以UI为主的可扩展平台。
此处省略
6. Smol开发者角色.
"点击看码农" (dīngzhī kàn mǎnóng)
- GitHub : smol-ai/developer 项目链接
Smol Developer 是一个尝试创建小巧且可组合的 AI 代理。它不是替代你的 IDE，而是一个可以通过自然语言控制的命令行下的开发助手。它可以接受你的自然语言指令来操作。
关键特性:
- 模块化的小型代理。
- 非常适合用于创建小型网络应用或脚本。
- 透明度和控制性强。
- 轻量且快速。
- 采用基于 JSON 的输出解析。
- 具备内置的可重复性功能。
适合人群: 喜欢摆弄代码的开发者、独立程序员和编程高手，他们希望对自动化编程有精准的掌控。
或
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第七 迪维卡
点击图片查看详情
- GitHub 页面：stitionai/devika
Devika 是一个会话式开发助手，旨在用自然语言与您的开发环境互动。它能够在编辑器和终端间无缝工作，非常适合探索性编程。
关键功能:
- 解释代码并搞定任务。
- 读写文件时考虑上下文。
- 集成 Shell 以支持项目级别的执行。
- 在查询之间保留内存。
- 任务分解的可视化。
- 支持多语言交互。
非常适合于: 初学者和中级开发人员，寻找互动AI辅助。
此处省略内容
8. GPT研究员
- GitHub : assafeleloviv/gpt-researcher
GPT研究者是一款设计用来执行复杂的科研和报告生成任务的自主代理——但它也可以扩展以执行软件相关的任务，并且自带一个简洁的UI仪表板。开发人员使用它来编写、总结和分析项目文档和代码，作为更大工作流程中的一个环节。
主要特点:
- 浏览器上的任务跟踪仪表板
- 多代理研究和总结流程
- 通过提示设置目标
- 支持代码文档和解释
- 支持与 GPT-4、Claude 和开源大模型的集成
- 支持 Markdown、PDF 和 HTML 格式的输出
适用于: 希望通过一个简洁的界面中的代理来自动化研究、代码审查以及文档的开发人员和技术文档作者。
9. 千码
- GitHub（GitHub平台） ：GitHub项目地址：Kilo-Org/kilocode
Kilo Code 是一个开源的人工智能编码辅助工具，旨在帮助开发者规划代码、构建代码并修复代码。它与 VS Code 和 JetBrains 系列集成，提供流畅的开发体验。
主要特点:
- 智能代码助手：提供智能代码建议、自动完成和重构提示。
- 多语言支持：兼容多种编程语言，增强多语言应用的通用性。
- 无缝集成到IDE：与VS Code和JetBrains等流行IDE无缝集成。
- 开源和可定制：完全开源，支持自定义配置和社区贡献。
- 安全且私密：确保数据隐私和安全，适合企业使用。
适合：有开发经验的人寻求一个可定制的、开源的AI编程助手，该助手支持强大的IDE集成和界面友好。
10. LangGraph<sup>注：LangGraph是一个技术术语或专有名词。</sup>
"语言图谱"
- GitHub: langchain-ai/langgraph （项目地址）
LangGraph 是一个开源框架，用于构建具有状态和视觉计算图的大型语言模型代理（LLM代理）。虽然它是基于 LangChain 构建的，但它提供了一个用户界面（UI），例如通过与 LangSmith 及其开发工具的集成，用户可以使用它构建包括软件开发相关的任务等结构化工作流程。
主要特点:
- 用于代理流程创建的可视化图表UI
- 持久内存与状态跟踪
- 支持异步及并行代理任务
- 兼容LangChain代理和工具
- 调试接口与可观测性
- 云部署或本地部署
适合于: 开发人员构建具有可视化执行路径和状态管理功能的多步骤编码代理。
最后
开源编码助手的兴起标志着软件开发中一个令人兴奋的变化。虽然Cursor以其直观的设计和AI集成开创了局面，开源社区则以创新、创造力和透明度作出回应。无论是看重定制化、隐私，还是喜欢捣鼓，都有一个专为你的需求定制的Cursor替代品。
随着这些工具的不断成熟，我们可以期待更强大的工作流——将人类的创意与AI的精准度融合在一起。试试上面提到的选项，为它们的发展添砖加瓦，并帮助定义智能软件开发的未来。
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