人工智慧徹底改變了我們的程式設計方式——無論是更快地編寫函數、修復錯誤，還是自動化繁瑣的任務。 Cursor 是這個領域最出色的工具之一，它將強大的人工智慧直接引入到您的開發工作流程中。然而，儘管 Cursor 非常實用，但並非所有人都願意依賴閉源工具。無論是出於控制權、隱私考慮，還是僅僅出於對開源技術的熱愛，許多開發者現在都在尋找可以調整、託管和信任的替代方案。值得慶幸的是，市面上有一些非常棒的開源工具值得探索。
在探索頂級開源 Cursor 替代方案之前，值得一提的是Apidog ，這是一個旨在簡化 API 管理和開發的 AI 驅動平台。雖然 Apidog 不像 Cursor 那樣是一個程式碼補全或編碼輔助工具，但它在自動化 API 測試、產生文件和改善團隊協作方面表現出色。
本文探討了 2025 年 Cursor 的十大開源替代品。這些工具提供了不同程度的 AI 整合、客製化和靈活性，使其成為個人開發人員和工程團隊的理想選擇。
1. Continue.dev
- GitHub ： continuedev/continue
Continue.dev 是一款適用於 VS Code 和其他熱門 IDE 的開源自動化工具。它將 Cursor 智慧輔助的精髓直接融入您的工作流程中。 Continue.dev 的突出之處在於它同時支援雲端 LLM 和本地模型，使其成為一個高度適應的解決方案。
主要特點：
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即時程式碼完成和建議。
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整合聊天功能，方便理解程式碼。
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可透過插件進行擴充並支援不同的模型。
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輕鬆設定並與現有專案整合。
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具有記憶的上下文感知提示。
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多語言支援。
理想物件：希望在 IDE 中直接使用快速設定、功能強大的編碼助理的開發人員。
2. OpenDevin
- GitHub ： AI-App/OpenDevin
OpenDevin 受到 Cognition 的 Devin 啟發，是打造完全開源自主軟體工程師的大膽嘗試。它能夠在沙盒開發環境中導航複雜任務、解釋指令並執行操作。
主要特點：
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任務規劃和推理。
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存取編輯器、shell 和瀏覽器。
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可插入式 LLM 支援。
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用於任務追蹤的可視化工作流程。
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人機互動支援。
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用於代理升級的模組化架構。
理想物件：尋求完全自主開發代理以進行實驗和複雜專案工作流程的開發人員。
3. 自動編碼
- GitHub ： acode/cli
AutoCode 提供了一個輕量級的 Copilot 風格助手，可以在本地執行，也可以連接各種 LLM API。它以速度和簡單為設計理念，旨在減少開發人員的摩擦，同時保持靈活性。
主要特點：
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自動完成和解釋功能。
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CLI 優先設計。
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輕鬆自訂提示。
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快速本地推理引擎。
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適用於 API 和離線模型。
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Git 感知建議。
適合物件：尋求快速、簡單且可破解的 AI 助理的開發人員。
4. TabbyML
- GitHub ： TabbyML/tabby
TabbyML 是一款自架的 AI 編碼助手，可與 VS Code 和 JetBrains 等 IDE 原生相容。它支援各種開源模型，並允許注重安全的團隊進行本地部署。
主要特點：
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完全本地推理引擎。
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即時程式碼完成。
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與語言和 IDE 無關。
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適用於 GPU 和 CPU 設定。
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用於自訂整合的 REST API。
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團隊工作區管理。
理想物件：需要內部部署 AI 編碼助理來保護資料隱私或合規性的團隊。
5. THEAgent
- GitHub : THU-KEG/LAgent
LAgent （大型語言模型代理）是一個完全開源的多代理框架，專為軟體工程、DevOps 和研究工作流程等複雜任務而設計。它配備了一個現代化的基於 Web 的UI，用於管理任務和代理，對於那些尋求可視化交互和更深入的任務編排的用戶來說，它是一個可靠的 Cursor 替代方案。
主要特點：
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用於監控代理程式和工作流程的基於 Web 的 UI
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分散式任務的多代理協作
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模組化儲存和檢索系統（支援向量資料庫）
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原生支援函數呼叫和工具使用
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與本地和託管的 LLM（OpenAI、Claude、Vicuna 等）集成
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內建程式碼相關作業的任務規劃器和執行器
理想物件：想要一個可擴展的、UI 驅動的平台來建構、觀察和管理用於編碼和開發任務的 AI 代理的團隊或個人。
6. Smol 開發者
- GitHub ： smol-ai/developer
Smol Developer 是一項建立微型可組合 AI 代理的實驗。它並非替代你的 IDE，而是充當你可以透過自然語言進行指導的命令列開發者。
主要特點：
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模組化、小規模的代理。
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非常適合產生小型網路應用程式或腳本。
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強調透明度和控制。
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輕量且快速。
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基於 JSON 的輸出解析。
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內建可重複性功能。
適合物件：想要精確控制自動編碼的修補匠、獨立開發者和駭客。
7. 德維卡
- GitHub ： stitionai/devika
Devika 是一款對話式開發者代理，旨在使用自然語言與您的開發環境互動。它旨在跨編輯器和終端執行，從而有效地進行探索性編程。
主要特點：
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解釋程式碼並完成任務。
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在上下文中讀取和寫入檔案。
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用於專案級執行的 Shell 整合。
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查詢之間的記憶體保留。
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視覺任務分解。
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多語言互動。
適合物件：尋求互動式 AI 幫助的初學者和中級開發人員。
8. GPT研究員
- GitHub : assafeleloviv/gpt-Researcher
GPT Researcher是一個自主代理，旨在執行複雜的研究和報告生成任務，但它也可以擴展以執行軟體任務，並配有簡潔的UI 儀表板。開發人員使用它來編寫、匯總和分析專案文件或程式碼文件，作為更大流程的一部分。
主要特點：
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基於瀏覽器的任務追蹤儀表板
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多代理研究與總結工作流程
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基於提示的目標配置
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程式碼文件和解釋支持
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與 GPT-4、Claude 和開放式 LLM 集成
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Markdown、PDF 和 HTML 輸出支持
理想物件：希望使用乾淨的 UI 中的代理自動化研究、程式碼庫審計和文件的開發人員和技術作家。
9.公斤程式碼
- GitHub ： Kilo-Org/kilocode
Kilo Code是一款開源 AI 程式設計助手，旨在協助開發者規劃、建置和修復程式碼。它與 VS Code 和 JetBrains IDE 集成，提供無縫的開發體驗。
主要特點：
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人工智慧程式碼輔助：提供智慧程式碼建議、完成和重構提示。
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多語言支援：相容於各種程式語言，增強通用性。
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無縫 IDE 整合：可在 VS Code 和 JetBrains 等流行 IDE 中順利運作。
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開源且可自訂：完全開源，允許客製化和社群貢獻。
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安全和私密：確保資料隱私和安全，適用於企業環境。
理想物件：尋求可自訂、開源 AI 編碼助理、具有強大的 IDE 整合和使用者友好介面的開發人員。
10. LangGraph
- GitHub : langchain-ai/langgraph
LangGraph是一個開源框架，用於將 LLM 代理程式建構成有狀態的視覺化計算圖。雖然它基於 LangChain 建置，但它提供了一個 UI（透過與 LangSmith 及其開發工具集成），用戶可以在其中建立結構化的工作流程，包括軟體開發任務。
主要特點：
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用於建立代理流程的可視化圖形使用者介面
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持久記憶體和狀態跟踪
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支援非同步和平行代理任務
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與 LangChain 代理和工具相容
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除錯接口和可觀察性
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雲端或本地部署
理想物件：建立多步驟編碼代理的開發人員，可以透過視覺化方式控制執行路徑和狀態管理。
結論
開源程式設計助理的興起標誌著軟體開發領域的激動人心轉變。 Cursor 憑藉其直觀的設計和 AI 整合開闢了道路，而開源社群則以創新、創造力和透明度做出了回應。無論您注重客製化、隱私保護，還是僅僅喜歡動手實踐，總有一款開源 Cursor 替代品適合您的需求。
隨著這些工具的不斷成熟，我們可以期待更強大的工作流程——將人類的創造力與 AI 的精準度結合在一起。不妨試試以上幾種方案，為它們的成長貢獻力量，共同塑造智慧軟體開發的未來。
原文出處：https://dev.to/therealmrmumba/top-10-open-source-cursor-alternatives-for-developers-in-2025-2o3o
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