去年的 AI 编程赛道可谓风起云涌，在这场竞赛中，Cursor 凭借其惊人的迭代速度和精准切中开发者痛点的功能，迅速在一众竞品中脱颖而出。
然而，就在许多人都认为 Cursor 的领先地位将日益稳固之际，一位新的挑战者------Augment Code------带着其全新的 Agent 模式高调入场，首次公开亮相便交出了一份极其亮眼的成绩单：
在权威的 SWE-BENCH 基准测试中，Augment Agent 以 65.4% 的高分，一举登顶榜首。
需要强调的是，SWE-BENCH 并非考察那些脱离实际生产的算法题，而是直接取材于 GitHub 上的真实软件工程任务。能在这样贴近实战的测试中拔得头筹，足以证明 Augment Code 具备解决复杂工程问题的硬实力，绝非等闲之辈。
作为一名长期扎根于 AI 编程赛道的观察者，我自然不会错过这场可能改变赛道格局的对决。因此，我第一时间探索了 Augment Code 的官网，研读了其技术博客，并亲自上手体验了各项功能，力求为你带来关于这款工具的第一手信息和深度解读。
在深入了解之前，先分享一个背景信息：虽然 Augment Code 对许多人来说可能是个新面孔，以为是哪个刚崭露头角的新秀，但实际上，其团队早在 2022 年就已经低调开始了相关的研发工作。这次携 Agent 模式和 SWE-BENCH 高分的高调亮相，更像是"三年磨一剑"后，将长期积累的技术成果进行的一次集中展示。
打开 Augment 的产品官网，首先映入眼帘的，就是它那句醒目的 Slogan：
"最了解您和您的代码库的编码智能体。"
------首个为专业软件工程师和大型代码库构建的 AI 智能体
语言简洁，语气克制，但透露出一种专注于专业领域的底气。不难看出，Augment Code 并非面向那些没有编程基础的普通人，也不是那种主打"一句话生成简单应用"的无代码工具。
它的目标用户画像非常清晰：那些在真实软件工程项目中摸爬滚打多年、需要处理动辄数万甚至数十万行代码的专业开发者，以及他们所面对的庞大而复杂的代码库。
这一点，从他们介绍自家 Agent 模式的技术博客中可以得到进一步印证。Augment 团队着重强调了 Agent 在以下两个核心能力上的显著提升，这对于处理大型项目至关重要：
- 强大的长上下文处理能力： Augment 宣称其上下文窗口已扩展至惊人的 20 万 Token。这一容量远超当前许多主流模型，理论上意味着 Agent 能够"阅读"和理解更大范围的代码，从而在分析复杂依赖关系、进行大规模重构或提供高度相关的代码建议时，表现得更加智能和准确。这对于深入理解大型代码库的结构和逻辑至关重要。
- 引入了记忆（Memory）机制： Augment 的 Agent 不仅仅是单次交互的工具，它被设计为具备持续学习的能力。在使用过程中，Agent 会自动更新其"记忆" ，逐步学习和适应用户的编程风格、代码库的特定规范和常用模式。这种记忆机制使得 Agent 在连续的对话和编码任务中能够保持上下文连贯性，生成更符合开发者习惯和项目要求的代码，显著提升交互效率和体验。
不过，相比官方高调宣传的这两大特性，Augment Code 的另一个看似"保守"的路线选择反而引起了我的特别关注：
Augment Code 目前仍然坚持以 IDE 插件的形式提供服务，能够无缝集成到 VS Code、JetBrains 全家桶等主流开发环境中。
要知道，之前 Cursor 正是因为觉得插件形式限制太多（比如难以深度定制 UI、难以实现某些底层交互等），才毅然决然地选择了 Fork 自 VS Code 的开源版本进行二次开发的路线，从而打造自己专属的 AI IDE，而这几乎成为了后续的主流 AI 编程工具的标准做法。
Augment Code 如今"反其道而行"，坚持插件路线，这固然能让更广泛的、使用不同 IDE 的开发者群体受益，但 Cursor 当初遇到的那些插件限制，Augment Code 理论上也同样会面对。这是否会成为它未来发展的"天花板"？
或者，Augment Code 是否已经掌握了某种独特的技术或巧妙的设计，能够在插件架构内突破这些束缚，实现媲美甚至超越独立 IDE 的深度集成和功能体验？
要回答这个问题，恐怕还需要将 Augment Code 与 Cursor 等主要竞品，进行更细致的功能横向对比和实际体验评测之后，才能知晓了。
在此之前，让我们先快速检视一下 Augment Code 的核心武器库。它主要围绕以下五个组件构建：
- Chat: 聊天交互界面。
- Next Edit: 预测性编辑建议。
- Instructions: 指令驱动的代码编辑/生成。
- Completions: 上下文代码补全。
- Agent: 任务驱动的自动化工作流。
如果你对 AI 编程工具稍有了解，可能会觉得这些功能似曾相识。没错，这些功能如今几乎已经成为主流 AI 辅助编程工具的标准配置，其中：
- Chat 主要用于代码库的探索和理解，当你面对不熟悉的代码时，可以通过自然语言提问，快速获取解释和导航。
- Next Edit 就是那个曾让 Cursor 声名鹊起的功能。它能根据你最近的操作，智能预测你下一步可能要进行的编辑点，一键接受即可应用更改，有助于减少编码中的一些重复性劳动。
- Instructions 允许你更精确地操控代码。无论是选中一段现有代码进行重构，还是在特定位置插入新逻辑，你只需在输入框中给出指令，Augment 就能帮你完成编写或修改。
- Completions 是我们熟悉的实时代码补全。在你编写代码时，Augment 会根据上下文智能提供建议，按下 Tab 键即可采纳，加速日常编码流程。
然而，这次发布的重头戏，无疑还是 Agent 模式。Augment Agent 的目标是帮你端到端地完成更复杂的软件开发任务。无论是快速修复一个 Bug，还是从零开始实现一个完整的功能，Agent 都会尝试将你的高级请求分解成一个可执行的计划，然后逐步实施。重要的是，它会让你了解它正在做什么以及计划修改哪些代码，保持过程的透明度。
初步体验下来，我的结论是 ： Augment Agent 在核心能力上，确实展现出了与 Cursor 和 Windsurf 等工具的 Agent 模式旗鼓相当的实力，甚至在某些交互流程的体验感上，似乎更胜一筹。当然，这还需要更长时间和多样化场景的验证。
除此之外，还有几个值得注意的技术和商业细节：
- 模型选择：Augment Code 目前没有提供让用户手动切换底层大模型的选项。官方解释是，他们认为输出质量更多取决于输入上下文的质量，而非单纯依赖某个特定模型。为此，Augment 构建了一个**「实时上下文引擎」** ，旨在更好地理解大型企业级代码库。该引擎负责在正确的时间获取正确的上下文信息，动态选择最适合当前任务的后台模型（可能包括 Claude 3.7 Sonnet、OpenAI o1 等），以确保响应的准确性、相关性和实用性。
- 定价策略 ：关于大家最关心的价格，预期定价大约在每月 30 美元。不过，先别被这个数字劝退。目前 Augment Code 仍处于公开体验阶段，提供 14 天的免费试用期。开发团队表示，他们正积极收集早期用户的反馈，未来可能会根据反馈调整最终的定价方案。
好了，通过上面的介绍，我们对 Augment Code 的定位、核心功能、特别是其 Agent 模式以及一些关键信息有了比较全面的了解。理论讲了不少，接下来，让我们进入实战环节，看看它在实际编码场景中的表现究竟如何。
上手体验：安装与初步设置
将 Augment Code 集成到你的开发环境非常简单：
- 在 VS Code 的侧边栏中找到「扩展」图标。
- 打开应用商店面板，搜索「Augment」。
- 找到 Augment Code 插件，点击安装。
安装完成后，侧边栏会出现 Augment 的图标。点击它，会打开 Augment 的扩展面板。初次使用时，你需要选择如何引入你的项目：
- 创建新项目
- 打开本地已有的文件夹
- 克隆一个远程 Git 仓库
选择项目后，Augment 会请求对你的代码库进行索引 (Indexing) 。这个过程至关重要，因为它能帮助 Augment 理解你项目的结构、依赖、编码模式和潜在的最佳实践。索引完成后，Augment 就能提供更贴合你项目实际情况的定制化代码建议和答案。
注意 ：Augment 默认会索引工作区中的所有文件，但你可以通过项目根目录下的 .gitignore 或 .augmentignore 文件来精确控制哪些文件或目录应该被排除在索引之外。
索引完成后，默认打开的聊天面板会显示 Augment 对你代码库的基本理解，并将其作为后续对话的上下文基础。
其下方还会提供一系列建议性问题，帮助你快速开始探索代码库。
个性化交互：使用指南 (Guidelines)
默认情况下，Augment 会以英文回答问题。如果你希望它使用中文或其他语言，可以通过指南 (Guidelines) 功能进行设置。
指南是用于引导 Augment 生成更符合你特定需求的回复，例如遵循特定的编码风格、考虑特定的库版本，或者指定回复语言。
在聊天输入框中输入 @ 符号，就可以选择或创建用户指南。
例如，你可以创建一个指南，要求 Augment 使用与用户提问相同的语言进行回答。
设置之后，当你用中文提问时，Augment 的回复也会相应地变成中文。
Agent 模式实战：自动化开发任务
现在，让我们切换到核心的 Agent 模式。在聊天输入框左下方的下拉菜单中，可以选择 Agent。Agent 模式有两种运行方式：
- 默认 Agent 模式：当 Agent 需要执行终端命令或访问外部服务（如 API）时，它会暂停并请求你的确认。你需要审查它建议的操作，然后手动点击"继续"按钮，Agent 才会执行并继续工作。这种方式提供了更多的控制权。
- Agent Auto 模式：在此模式下，Agent 会更加自主地行动。它会自动编辑文件、执行它认为必要的终端命令（例如安装依赖）以及访问配置好的服务，以更快地完成任务。
一个有趣的小细节是，启动 Agent 模式时，Augment 会读取你 Git 配置中的用户名，并以此来称呼你，同时介绍 Agent 的记忆 (Memory) 功能。
记忆 功能旨在帮助 Agent 记住关于你工作区的重要细节以及你的编码偏好。这些记忆存储在本地 ，并应用于所有 Agent 请求。
Agent 可以通过多种方式自动或手动添加记忆：例如，你可以直接要求 Agent 记住某事，或者手动编辑记忆文件。
为了更好地完成任务，Agent 默认会利用以下信息作为上下文：
- 当前工作区的索引信息。
- 当前在编辑器中打开的文件。
- Agent 的记忆内容。
- 已激活的用户指南。
- 当前在编辑器中选中的代码片段。
此外，你还可以通过在输入框中输入 @ 并选择文件或文件夹来手动添加额外的上下文，或者通过点击回形针图标上传图像作为上下文。
当我们向 Agent 提出一个开发需求后（例如，实现某个功能），它会首先尝试理解需求的真正意图。如下例所示，它识别出用户可能想要实现的是一个"决策树"功能。
随后，Agent 会列出它计划执行的步骤。在这个过程中，你可以随时点击"停止"按钮来中断 Agent 的操作，以便在它偏离方向时进行纠正。
在 Agent Auto 模式 下，如果任务需要安装新的依赖项，Agent 会自动执行相应的包管理器命令（如 npm install）。
随着代码的变更，Augment 会在后台不定期地重新索引代码库，以确保其对工作区的理解保持最新。
为了保持透明度，你可以随时展开 Agent 执行的每个操作步骤，查看详细信息：包括文件更改的具体 diff、完整的终端命令及其输出，以及任何外部集成调用的结果。
当任务完成（例如，实现了一个 Web 应用功能）后，Agent 甚至可以直接帮助你在浏览器中打开应用预览。
在这个初步的示例中，Agent 输出的代码一次性通过，没有出现明显的报错。
以上是对 Augment Agent 使用流程的初体验。但这仅仅是"开胃小菜"。为了更全面地评估它在真实工作环境中的表现，我进行了一系列实际的编码任务测试。
（注：由于涉及具体代码不便展示，以下测试结果以流程和关键点形式呈现，力求直观。 ）
多场景能力验证
代码重构 (成功 ✅ )
- 任务：要求重构类 A 的方法 a。
- 表现：
- 自动识别到方法 a 与类 B 的关联，并同步进行了修改。
- 自动查找并更新了项目中所有调用方法 a 的地方。
- 一次性完成修改，代码编译通过且运行正常，效果理想。
问题排查 ① (单文件 Bug - 成功 ✅)
- 任务：排查界面上输入文本后确认按钮仍不可点击的问题。
- 表现：
- 准确诊断出问题在于文本变更后未及时更新按钮状态。
- 给出了解决方案：添加文本监听器，在文本变更时刷新状态。
- 考虑周全，还自动在页面销毁时注销监听器，避免内存泄漏。
问题排查 ② (多文件 Bug - 成功 ✅)
- 任务：排查多处监听同一数据变化但表现不一致的原因。
- 表现：
- 信息收集：有效查找并关联了多个相关文件，分析了不同地方的具体实现逻辑。
- 问题分析：清晰解释了导致表现不一致的根本原因。
- 解决方案：提出了多种可行的解决方案，并分析了各自的优缺点，供开发者选择。
添加功能 (成功 ✅)
- 任务：要求参考项目中其他模块的实现，在当前模块添加类似功能（故意未提供具体文件，考验其检索能力）。
- 表现：
- 准确地定位到了参考模块中对应的功能实现代码。
- 基于参考代码和当前模块上下文，准确生成了新功能的 UI 和逻辑代码。
- 代码一次生成完成，没有明显错误。
修改逻辑 (成功 ✅)
- 任务：要求更改代码中某个复杂的判断逻辑（故意未提供具体代码行、文件或字段名）。
- 表现：
- 首先检查了当前打开文件的代码。
- 智能地查找并定位到了可能包含相关逻辑的文件。
- 在相关文件中准确找到了满足需求的判断条件和字段。
- 按照要求成功修改了判断逻辑。
- 额外提供了针对不同场景的测试建议，考虑周到。
编写测试用例 (成功 ✅)
- 任务：要求根据某个类的定义编写单元测试用例。
- 表现：
- 准确识别了类中每个字段可能存在的类型和边界情况。
- 生成的测试用例覆盖了所有关键的有效和无效输入情况，覆盖率较高。
查找引用 (失败 ❎)
- 任务：要求查找项目中所有引用某个特定方法的地方。
- 表现：
- 未能完全覆盖所有引用点，仅找到了部分引用（实际 11 处，仅找到 4 处）。
- 当被要求继续查找时，出现了"幻觉"，输出了项目中并不存在的代码引用。****
梳理流程 (成功 ✅)
- 任务：要求梳理某个核心业务模块从初始化到执行成功/失败回调的完整处理流程。
- 表现：
- 能够跨多个模块和文件，精准定位到散落在各处的关键代码逻辑。
- 清晰地列出了核心流程上涉及的关键类和方法，并支持一键跳转到对应代码。
- 在关键方法处以注释形式补充了说明。
- 甚至能够生成 Mermaid 格式的流程图，可视化数据流转，非常有助于理解复杂逻辑。
总结与展望
Augment Agent 在多个真实场景中展现出的解决复杂工程任务的强大能力，有力地印证了其登顶 SWE-BENCH 基准测试并非虚名。同时也足以证明，Augment Code 已具备充分实力，成为 Cursor 等现有领先者的有力竞争对手。
考虑到目前仍提供 14 天的免费试用期，对于那些正在处理大型复杂项目，或是对当前 AI 编程工具的 Agent 能力感到不甚满意的专业开发者而言，Augment Code 绝对值得投入时间，亲自上手体验一番。
毫无疑问，这场 AI 编程工具的竞赛，精彩才刚刚开始，远未到达终局。