开源 AI 编程工具大全：别再只会用 Cursor 了

Cursor 好用吗？好用。但它收费、不开源、不能私有部署。

如果你和我一样，对开源有执念，或者需要在公司内部部署一套 AI 编程平台，那这篇文章就是为你准备的。

我花了两周时间，把市面上能找到的开源 AI 编程工具全部梳理了一遍。有些是完整平台，有些是辅助工具，但都开源、都免费。

完整平台类

1. MonkeyCode

• GitHub：github.com/chaitin/MonkeyCode
• Star 数：增长很快，最近社区很活跃
• 出品方：长亭科技
• 许可证：AGPL-3.0

这是我觉得目前开源 AI 编程平台里最完整的一个。它不是一个简单的 IDE 插件，而是一个面向团队的企业级开发平台。

核心功能：

• 云端开发环境（不用配本地）
• 多模型支持：GLM、Kimi、MiniMax、Qwen、DeepSeek 等国产模型都能用
• 需求和 SPEC 管理：可以把 PRD 直接关联到开发任务
• 团队协作：任务分配、代码审查、工作流管理
• 私有部署：数据不出公司
• 移动端支持：手机上也能继续跑任务

适合谁：需要在公司内网部署 AI 编程平台的团队，或者想用国产模型的开发者。

部署难度：中等。官方提供了一键安装脚本：

bash -c "$(curl -fsSL 'https://monkeycode-ai.com/online/install')"

最低配置：2C/4GB/40GB（控制台），8C/16GB/100GB（开发环境）。

2. Continue

• GitHub：github.com/continuedev/continue
• Star 数：很高（20k+）
• 许可证：Apache-2.0

VS Code 和 JetBrains 的插件，支持接入各种 LLM。可以理解为 “自己组装的 Cursor”。

核心功能：

• 代码补全、聊天、编辑
• 支持 OpenAI、Anthropic、本地模型等
• 自定义 prompt 和上下文

适合谁：想自己定制 AI 编程体验的开发者。

缺点：需要自己配 API Key，体验不如 Cursor 开箱即用。

3. Aider

• GitHub：github.com/paul-gauthier/aider
• Star 数：很高（25k+）
• 许可证：Apache-2.0

命令行工具，专注于 AI 辅助编程。能直接编辑你的代码文件，和 Git 集成很好。

核心功能：

• 终端里和 AI 对话写代码
• 自动 Git commit
• 支持多种模型
• 多文件编辑

适合谁：命令行爱好者，想要轻量级 AI 编程助手。

4. Tabby

• GitHub：github.com/TabbyML/tabby
• Star 数：15k+
• 许可证：Apache-2.0

自托管的 AI 代码助手，主打隐私安全。可以完全在本地运行，不依赖外部 API。

核心功能：

• 代码补全
• 支持本地模型（StarCoder 等）
• VS Code 插件
• 私有部署

适合谁：对代码隐私有极高要求的团队。

5. OpenHands（原 OpenDevin）

• GitHub：github.com/All-Hands-AI/OpenHands
• Star 数：30k+
• 许可证：MIT

开源的 AI 软件开发 Agent。可以给它一个 GitHub Issue，它自动写代码、跑测试、提 PR。

核心功能：

• 自主完成开发任务
• 运行在 Docker 沙盒中
• 支持多种 Agent 框架

适合谁：想让 AI 自主完成开发任务的团队。

辅助工具类

6. Sweep

AI 驱动的初级开发者。给它一个 Issue，它自动创建 PR。开源，可自部署。

7. SWE-agent

Princeton 出的，专门用来让 AI 自动解决 GitHub Issue。在 SWE-bench 上成绩很好。

8. Codeium（开源部分）

Codeium 的代码补全引擎有开源版本，可以集成到自己的工具链里。

对比总结

工具	类型	部署难度	模型支持	团队协作	适合场景
MonkeyCode	完整平台	中	多模型	✅	企业团队
Continue	IDE 插件	低	多模型	❌	个人定制
Aider	CLI	低	多模型	❌	个人开发
Tabby	补全引擎	中	本地模型	❌	隐私优先
OpenHands	AI Agent	中	多模型	❌	自动化开发

怎么选

• 个人开发者，想快速上手：Aider 或 Continue
• 团队使用，需要管理功能：MonkeyCode
• 隐私极度敏感：Tabby + 本地模型
• 想让 AI 自动干活：OpenHands

一个提醒

开源 ≠ 免费无限制。很多开源工具的 “隐性成本” 在于：

• 需要自己部署和维护
• 可能需要自备 API Key（这部分是花钱的）
• 出了问题要自己排查

但好处也很明显：你能掌控一切，数据在你手里，想怎么改就怎么改。

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你在用哪些开源 AI 编程工具？欢迎补充推荐。