2025 年你应该使用的十大开源 CLI 编码代理（附链接！）

说实话，我们的终端早就该升级了。到 2025 年，开发者生产力的最大飞跃并非发生在你的 IDE 或浏览器中，而是在你的命令行界面 (CLI) 中。想象一下，一个人工智能代理驻留在你的终端里，它能理解你的代码库，编写函数，修复 bug，甚至还能通过自然语言提示规划整个功能。听起来很未来？但它已经到来。

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作为企业级开发者，我们需要处理复杂系统并应对紧迫的交付期限，因此我们需要快速响应、安全可靠且易于集成的工具。而这正是新一代命令行界面 (CLI) 编码代理的用武之地。我精选了 10 款功能强大的开源工具，它们都值得信赖，并且在 GitHub 上备受关注，它们正在重塑我们 2025 年的编码方式。如果您还没有探索过这股人工智能驱动的终端代理浪潮，现在正是时候。

1. ForgeCode – 您的终端内人工智能结对程序员

我首先推荐ForgeCode，因为它完美实现了“零配置”的承诺。只需一条npx forgecode@latest命令，ForgeCode 就能启动一个交互式命令行界面，你可以用自然语言进行交流。它支持多种生命周期管理 (LLM) 提供商（例如 OpenAI、Anthropic、Google 等），甚至允许你使用自托管模型或本地 API，从而实现全面的企业级安全保障。最棒的是，它是开源的——其文档自豪地宣称“开源——透明、可扩展、社区驱动”。在实践中，我亲眼见证了 ForgeCode 以闪电般的速度勾勒出计划并搭建代码框架（例如“添加暗黑模式切换”）。你可以在应用任何建议的更改之前进行审核，因此它能够完美融入规范的开发工作流程。

🐙（GitHub：antinomyhq/forge）。

2. Google Gemini CLI – Google 的终端人工智能

Google 的Gemini CLI将全新的 Gemini 1.0 模型直接引入到您的终端中。它是官方开源软件（Apache 2.0），并且旨在与任何终端完美兼容。我非常喜欢它允许您通过输入提示符来查询 Gemini——例如，我曾让它重构函数或编写代码片段，然后运行它们。Gemini CLI 的代码库总结道：它“将 Gemini 的强大功能直接带入您的终端”。简而言之，这是 Google 为命令行推出的 Copilot 解决方案。它支持链式操作，甚至可以运行后台任务，这对于协调多步骤修复非常有用。提供您的 Google 凭据和 API 密钥，您就拥有了一个功能强大的代码助手（如果您的公司已经在使用 Google 的 AI 技术栈，这将特别有用）。

🐙（GitHub：google-gemini/gemini-cli）。

3. Cline – 代码自动驾驶仪

Cline已成为社区的宠儿（拥有超过 48,000 个星标），这一点显而易见。这款工具“100% 开源”，并自诩为“自主编码代理”，甚至可以执行命令和自动浏览。实际上，Cline 不仅可以建议或生成代码，还能在底层运行测试或搜索。正如 Cline 的文档所述，它是“集成在 IDE 中的自主编码代理，能够创建/编辑文件、执行命令……等等”。我经常启用“计划模式”来使用它，这样它会在开始编码之前先列出一个分步计划。它的界面采用对话式设计，并且可以在会话过程中切换 LLM（逻辑逻辑模式）。由于它是完全透明的（每一行代码都可以在 GitHub 上审计），因此您无需担心代码的运行轨迹。对我来说，Cline 在架构设计或快速生成样板代码方面提供了巨大的帮助。

🐙（GitHub：cline/cline）。

4. Goose——“机上”人工智能代理

Goose采取了不同的策略：它完全“本地运行”（除非您主动要求，否则不会调用云端），并且具有高度可扩展性。Goose 的 GitHub 页面将其描述为“您的本地 AI 代理”，它可以“从零开始构建整个项目、编写和执行代码、调试故障、编排工作流并与外部 API 交互——完全自主”。我发现这对于注重隐私的团队来说非常有前景。Goose 可以运行 shell 命令、修改多个文件，甚至在您允许的情况下打开浏览器会话。例如，您可以指示 Goose “修复那个失败的测试”，它会迭代地尝试 git diff/patch 循环。简而言之，它不仅仅是一个代码建议工具——它可以是一个完全自动化的“开箱即用”的开发人员。

🐙（GitHub：block/goose）。

5. Aider – 终端中的 AI 结对编程

Aider（12.9K 星）自诩为“终端中的 AI 结对编程”。它的设计旨在处理各种各样的任务：从编写新函数到生成单元测试，再到学习新的框架。我喜欢 Aider 的一点是，它会构建整个代码库的映射，从而为大型项目提供上下文信息。它甚至集成了语言服务器协议 (LSP)，以实现更智能的编辑。你可以像这样调用它aider “optimize this loop”，它会输出差异。它支持多种语言学习模型 (LLM)（Claude、ChatGPT、Groq、本地模型等），并内置了 Git 集成，可以自动提交更改并显示合理的提示信息。Aider 的屏幕式用户界面简洁明了，但便于查看每次更改。无论你使用 Python、JS、Go 还是其他数十种语言编写代码，Aider 都能像人类队友一样为你提供帮助。

🐙（GitHub：Aider-AI/aider）。

6. Claude Code CLI – Anthropic 的 Terminal AI

Anthropic 的Claude Code CLI（拥有 2.7 万颗星）是一款功能强大的终端助手，可直接运行在您的计算机上。正如他们所说，“Claude Code 是一款智能编码工具，它驻留在您的终端中，能够理解您的代码库，并通过执行例行任务、解释复杂代码和处理 Git 工作流来帮助您更快地编写代码”。我发现 Claude Code 在梳理混乱的代码库方面非常可靠——您可以直接询问“用户登录是如何工作的？”，它会扫描文件并给出答案。它还会自动将工作拆分成子任务，并能从您上次中断的地方继续执行。该 CLI 基于 Docker，因此每个请求都在沙盒中运行。对于企业级应用来说，它非常出色，因为在初始设置完成后，它可以使用您的 Anthropic API 密钥离线工作（数据不会离开您的网络）。

🐙（GitHub：anthropics/claude-code）。

7. OpenAI Codex CLI – OpenAI 的本地编码代理

OpenAI Codex CLI将 OpenAI 的 Codex 模型引入您的终端（拥有 31.6 万颗星）。它被宣传为“运行在终端中的轻量级编码代理”。安装非常简单（npm install -g @openai/codex），它使用您的 OpenAI API 密钥（如果您拥有 ChatGPT Plus，则可以通过它登录codex login）。设置完成后，您可以指示它生成功能（例如“用 Python 实现斐波那契函数”）、重构代码，甚至编写整个模块。关键在于它在本地运行：您的代码和提示信息都保留在您的计算机上，这对于企业安全来说非常重要。我经常用它来处理一些快速任务，例如“为这个 CSV 文件生成 SQL 插入命令”或“优化这个 SQL 查询”——Codex 可以立即处理它们。只需记住在提交之前进行检查！

🐙（GitHub：openai/codex）。

8. Plandex – 大型项目的人工智能

Plandex（14.2K 星）专为大型项目而生。它是一款“基于终端的 AI 开发工具”，能够规划和执行庞大的编码任务。Plandex 的独特之处在于它能够索引和推理极其庞大的代码库（数百万个标记）。它使用 tree-sitter 生成项目地图，并能处理跨模型上下文缓存的多文件工作流。在实践中，我曾使用 Plandex 执行诸如“在 20 个文件中添加一个执行 X 操作的 API 端点”之类的任务，它会创建一个包含所有更改的差异沙箱。您可以查看差异，然后应用或回滚更改。它还会自动调试命令（例如运行测试）以捕获错误。对于远超典型 LLM 上下文窗口的企业级代码库而言，Plandex 专注于“在大型项目中保持可靠性”这一点是其真正的优势。

🐙（GitHub：plandex-ai/plandex）。

9. GPT 工程师 – 规范到代码生成器

GPT Engineer（54.6K 星标）是让 AI 根据规范构建应用程序的首选命令行工具。您只需创建一个prompt描述所需功能的文件（例如，“使用 Flask 框架的带登录功能的待办事项应用程序”），然后运行即可gpte ./path-to-project。正如其代码库所述，它“允许您用自然语言指定软件，然后坐等 AI 编写并执行代码”。它可以一次性完成目录搭建、文件写入，甚至运行命令。我发现它在快速原型开发中特别有用——您无需编写样板代码，即可获得一个基本可运行的示例以及后续操作的注释。请注意，运行模型需要 OpenAI 密钥（或 Anthropic 密钥）。简而言之，GPT Engineer 就像一个全栈 AI 生成器，非常适合 MVP 或小型实用程序。

🐙（GitHub：AntonOsika/gpt-engineer）。

10. Smol Developer – 您的 AI 初级开发人员

最后要介绍的是smol developer（拥有 12K 个 star），它非常有趣：它自称是你的“私人初级开发者”。你只需给它一个提示（例如，“一个 HTML/JS 井字棋游戏”），它就会根据提示生成相应的代码框架。虽然它底层可以与用户交互来完善提示，但它本质上是自动生成代码片段或完整的初始代码。我认为它就像是 GPT Engineer 的迷你版：功能更精简，但非常直观易用。GitHub 将其描述为“连贯的全程序合成”——它并不完美，但可以节省大量初始样板代码的时间。当你需要快速启动一个新组件或功能时，绝对值得一试。

🐙（GitHub：smol-ai/developer）。

结论

这十款命令行工具证明，人工智能不再局限于集成开发环境（IDE）——我们的终端也变得越来越智能。以上每款工具都能处理日常编码任务，从解释代码到编写测试，再到搭建整个项目，无所不能。我的建议是：挑选几个你感兴趣的工具（可以先试试 ForgeCode 和 Gemini CLI，因为它们安装起来非常方便），然后在沙盒仓库中好好测试一下。你可能会惊讶于它们能为你节省多少时间。不妨试用一下，然后告诉我哪个会成为你新的“结对编程伙伴”。代码的未来已然存在于你的终端中——快来体验这些工具，感受效率的飞跃吧！