AI 编码新王炸！Augment （SWE-bench 冠军）免费登场，专治复杂大项目，硬刚 Cursor？

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Aitrainee | 公众号：AI进修生

Hi，这里是Aitrainee，欢迎阅读本期新文章。

AI 圈又来了个新玩家：Augment Code，专治大项目、复杂代码库。

提供 200K 上下文 token、持久化内存和深度工具集成，可在 VS Code 和 JetBrains、Vim中使用。

它是SWE-bench Verified 排行榜上排名第一的代理，汇集了 Claude Sonnet 3.7 和 O1 的最佳功能。

Augment 刚出来，立马有人拿它跟 Cline、Cursor 这些比，还有人刚从 VS Code 换到 Cursor，又来了个新的，直呼 “太快了跟不上”。

Tips：本文介绍产品功能、技术理念、实战体验、AI编码实践，信息量有点大。

Augment Code 自称是第一个能深度理解大型复杂项目、专为团队协作打造的 AI 编码平台， 今天正式亮相，号称能适应你的代码上下文，给团队生产力上 Buff。

官方喊话了：“ 免费来试试，把你最大最复杂的代码库丢过来，看我们搞不搞得定。(augmentcode.com)。” 

创始人 Scott Dietzen 表示，Webflow、Kong、Pigment 这些公司已经在用了。

Augment 官方在博客中写到：AI正在改变我们编写代码的方式，而且变化很快。AI现在可以创建简单的应用程序、解释代码块并发现程序中的错误。但专业开发人员不会从事小型项目或代码片段的工作。

现实世界中的软件开发涉及：接手没文档的屎山、用别人写的奇葩 API、搞不

清依赖就得硬着头皮迁移、重构牵一发动全身的代码包…… 到目前为止，还没有 AI 编码平台专门针对软件工程团队在处理大型复杂代码库上解决这些痛点。

这 Agent 要干啥？不只是写代码，而是帮你搞定整个开发流程。

专为在实际系统中工作的工程师打造： – 多文件编辑 – 完整 PR 创建 – 终端命令和代码执行 – 上下文感知文档和测试代理不只是建议代码。它编写码、运行代码并记录每一步。

终端/执行权限 get：直接指挥终端、运行代码，能力边界大扩展。

智能文档/测试：结合项目背景，生成靠谱的文档和测试用例。

全程 Live Show：写、跑、记，每一步操作都透明可见。

集成开发工作流 (Integrated Dev Workflows)从接活 (ticket) 到交差 (PR)，一条龙服务，不用换工具：

• 连 GitHub 做分支、提交、发 PR。
• 连 Linear 发现和解决 issue。
• 连 Notion、JIRA、Confluence 把文档需求变成代码。AI 真正融入了你的日常工作流。

Agent 的几大亮点：

Augment 的核心武器：吃透你的代码库。

每个功能都自带 上下文感知。给你的建议、补全、互动，全都贴着你的代码库来——组件、API、编码风格，它门儿清。

能扛住大项目， 连 Unreal Engine、Chromium 这种级别的代码库都能搞定。

“团队最大的痛点就是搞懂代码库的每个部分怎么运作、怎么组合。Augment Code 无缝集成，建议直观，团队效率和幸福感飙升。跟试过的其他编程助手比，这玩意儿是团队上手最快的。”

— Chintan Shah, Collective 工程副总裁

初创、大厂都在用。Collective 工程 VP 现身说法：搞懂全局代码库痛点被解决，团队效率、幸福感双提升，是上手最快的 AI 助手。

持久记忆 (Persistent Memory) 这 Agent 越用越懂你：

• 它会学你的代码风格。
• 你上次怎么重构的，它记得。
• 你公司的基建和规范，它能适应。关键是记忆能累积，不用每次开工都像教新人一样重新说一遍。

关于持久记忆你可以看对话框这个位置。

无需查看指南、询问同事或提交帮助请求即可快速获得答案。聊天可以帮助你快速前进。

这个Agent使复杂的更改变得简单，例如重构代码：

它还具有更高级别的可视化调试功能： 

• 截图拖进去，Agent 自动诊断 (CSS/布局/逻辑)。
• 精准修复 + 只跑相关测试 = 效率起飞！
• 调试变简单：拖拽、修复、确认，三步搞定。

Augment 开源打榜SWE-benc的经验指南

SWE-bench Verified 排行榜上，结合 Claude Sonnet 3.7 和 o1，Augment Agent 以65.4%的成绩拿了第一。

代码质量排行榜第一：

先科普下：SWE-bench 这玩意儿到底测啥？

跟 LeetCode 刷题不一样，它模拟的是真实世界的软件工程：从 GitHub issues 里找真实 bug，扔给你一个代码库（依赖都装好了），让你自己搞定。

你得自己找测试用例，自己写脚本复现问题，自己定位、修改代码，还得保证不破坏原有功能。这比单纯写算法要复杂得多，更考验 Agent 的综合能力。

以前的文章也有聊过：

GPT-4.5登场！一个让Sam感到真实的AI，看到基准分数后，网友炸锅：2T参数都白训了？

Grok还没热，OpenAI就来新基准：百万美元测试，Claude竟拿下40万！

当然，没哪个基准是完美的，SWE-bench 也有它的局限：

• 偏科严重：
  
   更侧重修小 bug，而不是搞新功能。
• 提示词太“友好”：
  
   任务描述比开发者实际提问清晰多了。
• Python 独大：
  
  忽略了 Java、C++ 等其他语言的复杂性（比如 Python 的报错信息通常更友好）。
• “小打小闹”：
  
   代码库规模比生产环境小几个数量级。
• 不够“硬核”：
  
   大部分问题有经验的人类工程师一小时内就能解决。

更重要的是，真实软件工程里的协作、迭代、各种第三方工具集成 (Linear, Jira, Notion, Slack 等)、卡壳时问开发者、根据反馈自我学习… 这些 Augment 产品里下了功夫的地方，SWE-bench (目前) 都测不到。 (比如 Augment 最近还搞了个 AugmentQA benchmark，专门测代码库感知的检索能力)。

Augment 从这次“屠榜”悟到了啥？

• 基础模型是爹：
  
   模型本身的能力决定了上限。
• 调 Prompt 有用，但很快到顶。
• 集成 (Ensembling) 能提分 (3-8%)，但不稳定且太烧钱，
  
   实际产品里玩不起。
• Benchmark ≠ 产品体验：
  
   grep/find 在 SWE-bench 里导航够用，但真实复杂代码库和模糊需求下就吃力。很多能提升用户体验的改进，在 SWE-bench 上根本体现不出来。

所以，Augment 的结论很明确：作为应用层 AI 编程公司，死磕 Benchmark 不如死磕产品体验。正道是利用微调开源模型和强化学习，把 Agent 搞得又快又便宜。只有这样才能真正解锁新的 AI 编程范式，而不是在 Benchmark 上自嗨。 未来他们会在这方面有更多动作。

技术细节控看这里 (Deep Dive 摘要):

• 最终方案是 Claude Sonnet 3.7 + o1 的组合拳。
• 借鉴了 Anthropic 的架构，但自己搞定了他们没公开的“规划”工具 (用的是 sequential_thinking tool)。
• 试了各种花活：智能粘贴、改进 bash 工具、加 embedding 检索… 发现对 SWE-bench 分数提升有限 (但强调 embedding 对实际产品体验至关重要)。
• 把任务拆分成多个 Agent (比如先定位测试，再专门修复回归 bug) 的尝试，效果不佳，甚至会引入新 bug。
• 集成 (Ensembling) 就用了简单的 O1 投票选最优解，复杂的不搞，因为太贵。
• (他们还贴了具体的启动 Prompt 指令，感兴趣可以去原文看。)
• https://www.augmentcode.com/blog/1-open-source-agent-on-swe-bench-verified-by-combining-claude-3-7-and-o1

总之，Augment 这次不仅在 SWE-bench 开源榜单上秀了把肌肉，还把怎么打榜的方法直接开源了：

https://github.com/augmentcode/augment-swebench-agent

不过他们也明说了，Benchmark 是 Benchmark，产品是产品。下一步的重点是用自家数据和强化学习微调模型，在保持差不多的榜单分数下，把 Agent 的速度提上去、成本降下来。这才是他们认为的未来。

使用Augment氛围搭建Docusaurus文档网站

我想使用它来氛围编码一下。我用Deepseek比较了一下开源文档框架：

决定选择Docusaurus：Meta维护的文档框架，支持React和MDX，内置版本控制、搜索、国际化功能，社区生态完善

下面开始氛围编码：拿个喇叭，只管提需求，不管看代码。

Docusaurus 这个文档怎么启动，怎么配置，都懒得看。直接把文档链接丢给Augment。

他按着项目文档安装完执行完操作之后，启动项目会自动带你跳转到浏览器，一轮下来基础的框架已经部署好了：

他让我继续执行操作，我选择第1步添加更多文档：

我告诉他我希望能够将已有的公众号文章 HTML 文档直接加载到 Docusaurus 网站中。

他还给了我三种添加HTML的方式，我觉得写得也挺清楚的：

在这个过程中，他每一个agent执行的步骤都比较清晰有条理，他这个Agent还是挺智能的。

以及后续怎么端到端快捷的添加新的html文件：

这是这几步之后的完整演示视频。挺氛围编码的，不用看文档。一个比较脱手Agent 帮你搭建内容站 + 灵活按照自己的需求进行更改：

 这小节先到这里，后文还有挺长的其他的要介绍。

怎么玩转 Augment？

就是个 IDE 插件，支持 VS Code 和 JetBrains 全家桶 (IntelliJ, WebStorm, PyCharm 等)。一般用自动Agent模式，还有几点：

• 聊天 (Chat):
  
  对着代码库提问，让它帮忙找 Bug，或者一起构思新功能。
  我发现他这个模式下也支持mcp的调用。
  
  这里尝试的mcp是这个。
  比Playwright更高效！BrowserTools MCP 让Cursor直接控制当前浏览器，AI调试+SEO审计效率狂飙！
• 代码补全 (Code Completions):
  
   快得飞起。写内部 API、写测试、用第三方 SDK，Tab 键一路按到底就行。
• 编辑建议 (Suggested Edits):
  
  你改了一个地方，它能自动找出整个代码库里其他需要跟着改的地方，并给出建议。有人说靠这个功能，写 PR 几乎就是一路点点点。当然，这个功能cursor和windsurf也有。
• Slack 机器人:
  
   永远在线的 Slack 机器人回答问题，哪怕队友都下线了。遇到问题 @ 它一下，别浪费开发时间干等。

Augment 是第一个专为 团队 设计的 AI 编程平台。

AI编码最佳实践

Augment Agent 使用经验指南：

Agent 这玩意儿贼强，但也还嫩着呢。想让它乖乖听话、高效干活，得掌握点门道：

啥活儿适合 Agent 干？

最好是那些能重复做、范围清楚、能测试、有据可查（比如来自 JIRA 工单或 PR）的任务。像是修 Bug、搞新功能、探索代码、处理 Code Review 意见、搭个新组件的架子，这些都挺合适。

Prompt 怎么写？

别偷懒，信息给足！说得越细，它干得越好。

大任务拆成小目标！

别一口气让它干一堆事（❌“读工单、写功能、写测试、更新文档”）。

一步步来（✅“1. 先读工单 → 2. 再写菜单 → 3. 然后写测试 → 4. 最后更新文档”）。等它干完一步，再给下一步指令。

给它抄作业！

让它写测试？顺手扔个写得好的测试文件给它当参考（✅“给 ImageProcessor 写测试，结构参考 text_processor.py 这个文件”）。

喂饱上下文！

把你项目里的文档、工单、PR 都通过集成喂给 Agent。上下文越足，它越聪明。

没头绪？让它先探路！

不知道从哪下手？让 Agent 先帮你研究下现有代码，提几个方案出来（✅“需要个新过滤算法，你先看看现在的逻辑，给几个思路我瞅瞅”）。这招出奇地好用。

Agent 跑偏了咋办？

• 错得离谱：删档重来，开个新会话。
• 小错不断：耐心点，提示它往回纠正。
• 终极大招：用检查点功能，一键回到解放前。

我通常建议你和本地的git配合。一个错误解决不了，不要持续的递归迭代解决，而是回溯然后横向的让它重新生成。

啥时候能信它？慢慢来，别急。

先用手动挡（非自动模式）。

多问问它问题，看看它懂不懂（比如“我们这儿登录咋实现的？”）。

先让它干点简单的修改。用顺手了，自然就信了。

Agent 干活时，你能干啥？

• 新手：老实看着，点点头批准。
• 中级：可以摸鱼干点别的。
• 大神：跟它并肩作战，实时指挥、纠偏。

附AI编码最佳实践文档：https://www.augmentcode.com/blog/best-practices-for-using-ai-coding-agents

Augment开炮：AI 模型选择器是失败的设计。

Augment 官方博客中写道：AI 模型选择器是设计失败，不是啥高级功能，AI 编程助手本来是提升效率的，有些工具（暗指Cursor）在模型堆里让用户挑花了眼。

又列举Sam Altman ：模型选择器，用户体验就是不行。

关于他说到的这一点，其实现在的Cursor既提供模型选择选项又提供自动模型选择选项，甚至提供自定义agent模式。灵活度方面很高。

最新的模型，不一定就是最好的

很容易觉得，用上最新、最强的模型，效果肯定更好——但现实中 LLM 不是这么玩的。

• 比如 Sonnet 3.7，挺强，但得仔细调教，不然话太多。
• GPT-4.5 发布时没啥水花，因为在实际任务里，大家没觉得有啥提升。

根本问题是：LLM 的质量取决于输入质量。 没有正确的上下文，再牛的模型也白搭。

官方表示：” 这就是为啥 Augment 要死磕一个能搞定企业级代码库的 实时上下文引擎 (Context Engine)。它能确保 LLM 在正确的时间拿到正确的上下文，让响应更准、更相关、更有用。

当别人都在卷 UX、列一堆模型让你选的时候，我们的赌注是上下文，不是下拉框。 我们不是搞个简单的本地索引加基础搜索，指望它撞大运找到对的上下文。我们是实打实地构建了一个真正的上下文引擎，它深度理解企业级代码库，动态检索最相关的信息，喂给 LLM 最需要的东西，从而给出高质量、高相关的建议。“

模型选择？交给Augment就行了

Augment 不给你模型选择器，因为 Augment 替你搞定了复杂性。它会根据以下因素动态选择最佳模型：

✅ 任务类型 (代码补全、聊天、行内建议) 

✅ 真实世界编码任务的性能基准

✅ 成本 vs. 延迟的权衡

✅ AI 模型的最新进展

官方表示：” 选哪个 AI 模型，是我们的问题，不是用户的问题。 我们非常严肃地对待这个责任，我们世界级的 AI 研究团队建立了一套广泛的测试和评估标准，确保最佳结果。

每个考虑用于 Augment Code 产品的模型，都要经过严格的“试镜”。这包括外部基准测试 (如 swebench-verified)、广泛的内部试用、与 20 多个全职测试人员进行的 A/B 测试，以及内部基准评估。

模型选择器浪费开发者时间（和钱）

选择的幻觉可能感觉很爽，但实际上增加了摩擦。想象一下，每次 Google 搜索都要先选个搜索算法？或者跑代码前先在 10 个编译器里挑一个？

更坑的是，模型选择器可能带来意外成本。在提供模型选择器的工具里，有些模型用一次就比别的贵很多。这对采用这些工具的组织来说，成本完全不可预测。当最新的模型出来时，你可能面临天价账单，却没有任何保证工程师能从中获益。

用 Augment，你不用担心使用限制或意外费用。不管我们后台给你用了哪个模型，都是无限次使用。 不用切换设置，不用反复猜测，没有隐藏费用——只有最适合当前任务的 AI。

如果你的 AI 编程助手还需要你选模型，那它就没干好自己的活。“

Augment：定价层

早期用户口碑：

Webflow 首席工程师：“能回答“未知之未知”的问题，太顶了！”

Handoff 经理：“它真懂你的代码库，自动补全完不用删掉一半。”

Pigment 经理：“太牛了，问它某个功能在哪实现的，它能把前端、后端、数据库迁移代码都给你指出来。”

光好不好用还不够，安全也得跟上。Augment 拿了 SOC 2 Type II 认证，保证不拿你的代码去训练，还帮你规避 IP 风险。

Newfront 的工程总监专门提到他们做了严格的安全评审。效果追踪，管理有数：提供详细使用指标 (采纳率、接受率)。

老板们也能看到实打实的数据。后台有详细的使用指标，谁用了，用得好不好，一清二楚。

Paystone 的工程 VP 就很看重这个，并点赞到：数据透明，价值可见。

当然Augment Code 现在免费无限制使用——Claude3.7 + o1 以及它的其他微调模型组成的Augment Agent，但免费层的代码是会被训练的，付费层不会：

用你的shit  进行训练，难绷。

现在暂时的定价是这个样子：

官方未来会更新使用定价。

以上。

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参考链接：
[1] https://docs.augmentcode.com/

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（文：AI进修生）