2025 年 10 个开源 Cursor 替代方案汇总

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、修复 bug，还是自动完成繁琐的任务。在这一领域，Cursor 是最引人注目的工具之一，它将强大的 AI 能力直接带入开发工作流。不过，Cursor 虽然实用，却并非所有人都愿意依赖闭源工具。无论是出于控制权、隐私方面的考虑，还是单纯热爱开源技术，越来越多的开发者开始寻找能够自行修改、托管并充分信任的替代方案。好在目前已经涌现出一些非常出色、值得探索的开源选择。

在介绍最优秀的开源 Cursor 替代方案之前，值得先提一下 Apidog。这是一个由 AI 驱动的平台，旨在简化 API 管理与开发。虽然 Apidog 不像 Cursor 那样提供代码补全或编程辅助功能，但它非常擅长自动化 API 测试、生成文档以及改善团队协作。

本文将介绍 2025 年十大开源 Cursor 替代方案。这些工具提供了不同程度的 AI 集成能力、定制能力和灵活性，非常适合独立开发者和工程团队使用。

GitHub：continuedev/continue

Continue.dev 是一款面向 VS Code 及其他主流 IDE 的开源编程自动驾驶工具。它将 Cursor 智能辅助能力的精髓直接融入你的工作流。Continue.dev 的突出之处在于，它同时支持云端 LLM 和本地模型，因此具有很强的适应性。

• 实时代码补全与建议。
• 集成聊天功能，帮助理解代码。
• 可通过插件扩展，并支持不同模型。
• 设置简单，易于与现有项目集成。
• 支持具有记忆能力、可感知上下文的 prompt。
• 支持多种编程语言。

适合人群：希望在 IDE 中直接使用一款配置快捷、功能强大的编程助手的开发者。

GitHub：AI-App/OpenDevin

OpenDevin 的灵感来自 Cognition 的 Devin，是一次大胆的尝试，目标是打造一名完全开源的自主软件工程师。它可以处理复杂任务、理解指令，并在沙箱化的开发环境中执行操作。

• 任务规划与推理。
• 可以访问编辑器、shell 和浏览器。
• 支持可插拔的 LLM。
• 提供用于任务跟踪的可视化工作流。
• 支持 human-in-the-loop 交互。
• 采用模块化架构，便于升级 Agent。

适合人群：希望获得完整自主开发 Agent，以探索实验性项目和复杂项目工作流的开发者。

AutoCode 提供了一款轻量级的 Copilot 风格助手，既可以在本地运行，也可以连接多种 LLM API。它以速度和简洁性为设计重点，旨在保持灵活性的同时，减少开发者在使用过程中的阻力。

• 提供自动补全和代码解释功能。
• 可以轻松定制 prompt。
• 快速的本地推理引擎。
• 同时支持 API 模型和离线模型。
• 可感知 Git 上下文的建议。

适合人群：需要一款快速、简单且易于改造的 AI 助手的开发者。

GitHub：TabbyML/tabby

TabbyML 是一款可自行托管的 AI 编程助手，能够原生配合 VS Code、JetBrains 等 IDE 使用。它支持多种开源模型，并允许在本地环境中部署，适合高度重视安全性的团队。

• 完全本地化的推理引擎。
• 实时代码补全。
• 不受编程语言和 IDE 限制。
• 同时支持 GPU 和 CPU 环境。
• 提供 REST API，支持自定义集成。
• 团队工作区管理。

适合人群：出于数据隐私或合规要求，需要在本地部署 AI 编程助手的团队。

GitHub：THU-KEG/LAgent

LAgent（Large Language Model Agent）是一个完全开源的多 Agent 框架，专为软件工程、DevOps 和研究工作流等复杂任务而设计。它配备现代化的 Web UI，可用于管理任务和 Agent。对于希望获得可视化交互以及更深入任务编排能力的用户来说，它是一款可靠的 Cursor 替代方案。

• 用于监控 Agent 和工作流的 Web UI。
• 通过多 Agent 协作处理分布式任务。
• 模块化的记忆与检索系统，支持向量数据库。
• 原生支持 function calling 和工具调用。
• 集成本地及托管式 LLM，包括 OpenAI、Claude、Vicuna 等。
• 内置任务规划器和执行器，可处理代码相关任务。

适合人群：希望通过可扩展、由 UI 驱动的平台，构建、观察和管理用于编程与开发任务的 AI Agent 的团队或个人。

GitHub：smol-ai/developer

Smol Developer 是一项旨在创建小型、可组合 AI Agent 的实验性项目。它不会取代你的 IDE，而是充当一名命令行开发者，让你可以通过自然语言向它下达指令。

• 模块化的小型 Agent。
• 非常适合生成小型 Web 应用或脚本。
• 强调透明度和控制权。
• 轻量且快速。
• 基于 JSON 的输出解析。
• 内置可复现性功能。

适合人群：希望精准控制自动化编程过程的技术爱好者、独立开发者和黑客。

GitHub：stitionai/devika

Devika 是一款对话式开发 Agent，旨在通过自然语言与你的开发环境交互。它可以跨编辑器和终端工作，因此非常适合探索式编程。

• 解释代码并完成任务。
• 在上下文中读取和写入文件。
• 集成 shell，可在项目层面执行操作。
• 在多次查询之间保留记忆。
• 提供可视化的任务拆解。
• 支持多语言交互。

适合人群：希望获得交互式 AI 帮助的初级和中级开发者。

GitHub：assafeleloviv/gpt-Researcher

GPT Researcher 是一款用于执行复杂研究和报告生成任务的自主 Agent，但它同样可以扩展到软件开发任务，并配备简洁的 UI 仪表盘。开发者可以将其作为大型流水线的一部分，用于编写、总结和分析项目文档或代码文件。

• 基于浏览器的任务跟踪仪表盘。
• 多 Agent 研究与总结工作流。
• 通过 prompt 配置目标。
• 支持代码文档生成与代码解释。
• 可集成 GPT-4、Claude 和开源 LLM。
• 支持输出 Markdown、PDF 和 HTML。

适合人群：希望通过拥有简洁 UI 的 Agent，自动完成研究、代码库审计和文档工作的开发者与技术作者。

GitHub：Kilo-Org/kilocode

Kilo Code 是一款开源 AI 编程助手，旨在帮助开发者规划、构建和修复代码。它可以与 VS Code 和 JetBrains IDE 集成，提供顺畅的开发体验。

• AI 驱动的代码辅助：提供智能代码建议、代码补全和重构提示。
• 多语言支持：兼容多种编程语言，拥有更强的通用性。
• 无缝 IDE 集成：可以在 VS Code 和 JetBrains 等主流 IDE 中顺畅运行。
• 开源且可定制：完全开源，支持个性化定制和社区贡献。
• 安全且注重隐私：保障数据隐私与安全，适合企业环境。

适合人群：需要一款可定制、拥有强大 IDE 集成能力和友好界面的开源 AI 编程助手的开发者。

GitHub：langchain-ai/langgraph

LangGraph 是一个开源框架，用于将 LLM Agent 构建成具有状态的可视化计算图。虽然它基于 LangChain 构建，但它也提供了 UI——可通过 LangSmith 及其开发工具集成使用——让用户能够构建结构化工作流，其中也包括软件开发任务。

• 用于创建 Agent 流程的可视化图形 UI。
• 持久化记忆与状态跟踪。
• 支持异步及并行 Agent 任务。
• 兼容 LangChain Agent 和工具。
• 提供调试界面与可观测性。
• 支持云端或本地部署。

适合人群：需要直观控制执行路径和状态管理，并希望创建多步骤编程 Agent 的开发者。

开源编程助手的兴起，标志着软件开发正在经历一次令人振奋的转变。Cursor 凭借直观的设计和 AI 集成能力开辟了道路，而开源社区则以创新、创造力和透明度作出了回应。无论你看重的是定制能力、隐私，还是单纯喜欢动手折腾，总有一款开源 Cursor 替代方案能够满足你的需求。

随着这些工具不断成熟，我们可以期待更加强大的工作流，将人类的创造力与 AI 的精准能力融合在一起。不妨尝试上面介绍的几种方案，为它们的发展作出贡献，并帮助塑造智能软件开发的未来。

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