CodeAF：开源软件工厂，让 AI 代理像真实团队一样协作

从三个终端到一个控制室

想象一个日常场景：你在同时推进三个项目，每个项目都有一个 AI 代理在跑代码。结果是桌面上三个终端窗口，一个在改 bug，一个在写文档，一个在跑测试。你坐在三个窗口中间，一会儿看这个，一会儿看那个，手动协调它们的进度、手动合并代码、手动判断输出质量。

这其实还是一个人干三个人的活。

CodeAF 想要改变这个局面。它不只是一个 AI 编程助手，它是一个"软件工厂"——一个在你机器上运行的调度中枢，你说出任务，它拆解分配，自动跑，自动验证，自动合并，你只需要在真正需要判断的时候介入一下。

这个类比很准确：传统方式是"你 + 三个独立代理"，CodeAF 的方式是"你 + 一个工厂"。工厂内部如何协调，你不需要管；你只需要给工厂指令，验收工厂的产出。

核心概念：工厂模型

CodeAF 引入了一个关键概念：Factory（工厂）。

当你对 CodeAF 说"这个页面在手机上文字折行了"，它不会直接在主分支上改代码。它会：

1. 拆分任务：把请求拆成多个子任务，每个在独立代码副本中运行
2. 自动执行：worker 代理在隔离环境中写代码，planner 规划执行计划，checker 验证结果
3. 自动合并：通过验证的代码等待你审批，"1"接受，"2"打回重做
4. 继续运行：你没在看的时候，任务继续跑，问题变成 needs you 列表里的卡片

这解决了一个根本问题：传统多代理模式下，调度、验证、合并的认知负担全压在人类身上。CodeAF 把中间层接过去了。

子工厂：专业化代理

对于反复出现的任务形态——比如"审查这个 PR"、"修复这个 issue"、"审计依赖"——CodeAF 提供了子工厂（Subharness）。每个子工厂是一个专门为一个任务构建的代理，有自己的计划模板、验证逻辑和专属模型。

例如 /senior-dev 子工厂：在 DeepSWE 基准测试中（113 个真实 GitHub issue），它以最低成本解决了最多问题（54.9%），领先 Claude Code、Codex、OpenCode 等主流工具，成本只有 DeepSeek 官方 harness 的 1/27。

用户也可以自己创建子工厂："make me a harness for triaging flaky tests"——CodeAF 会设计、测试、保存这个子工厂，之后 /subharness 就能调用它。

多模型协作：成本与质量的平衡

CodeAF 的 crew 系统允许每个任务使用不同的模型组合。一个对话可以同时调用多个模型：

• Worker：实际写代码的代理，最消耗 token
• Planner：规划任务执行的代理
• Checker：验证代码质量的代理

Crew 的组成会根据任务类型自动选择：bug 修复、复杂重构、开放性任务，调度策略不同。同时内置了 Pareto Crewing 算法，根据实际运行数据持续优化模型组合。

支持 OpenRouter、DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax、Qwen、Codex（ChatGPT 计划）、Ollama 等多个模型提供商。

终端优先的设计哲学

CodeAF 是一个 TUI（终端用户界面）应用，而不是 Web 应用。设计理念是"键盘操作 + 终端优先"：

• Home 界面：一个窗口管理所有项目和对话，home 命令列出所有任务、待审批项、运行状态
• 多标签切换：每个项目在独立标签页中运行，alt+k 跳转到任意对话
• 命令行入口：codeaf do 用于无对话模式（CI、cron 任务），codeaf exec 运行单次 worker，codeaf run 执行自定义计划

性能优势

CodeAF 用 Go 语言编写，单二进制文件约 53MB，在同类工具中极为轻量：

指标	CodeAF	Claude Code	最重的竞品
磁盘占用	53 MB	224 MB	1.1 GB
每新增会话 RAM	27 MB	216 MB	653 MB
16 个空闲会话 RAM	507 MB	3.5 GB	10.5 GB
单次调用峰值 RAM	122 MB	421 MB	1 GB
恢复 50 轮会话	145 ms	392 ms	3 秒

远程使用：从手机操控工厂

CodeAF 支持远程模式：codeaf chat --host devbox，你的键盘在本地，代码跑在远程服务器。SSH 连接，按键延迟低——终端渲染不走网络，只有回车才发请求。手机上也能用，ssh 进服务器就能操作，不需要安装任何 App。

技术架构

• 语言：Go 1.26.5，单二进制，跨平台（macOS/Linux/Windows）
• UI 框架：Bubble Tea（Charm 团队的 TUI 框架）+ Lipgloss 样式库
• 数据存储：SQLite（modernc.org/sqlite）
• 模型协议：MCP（Model Context Protocol）SDK + OpenAI 兼容接口
• 安装：一行命令 curl -fsSL https://agentfield.ai/get/codeaf | bash
• 许可证：Apache 2.0

局限与注意事项

1. 不是 Web IDE：CodeAF 是终端工具，没有浏览器界面，适合习惯命令行的开发者
2. Early Preview 状态：官方标注"早期预览版"，存在粗糙边缘，不建议直接用于生产核心流程
3. 需要 AI 模型 API：本地安装后，需要配置 OpenRouter、DeepSeek 等 API Key（Ollama 除外，无需 Key）
4. 资源池机制：默认开启匿名使用统计（model pool），可关闭

快速上手

# 一键安装
curl -fsSL https://agentfield.ai/get/codeaf | bash
codeaf

# 无对话执行
codeaf do "修复这个 bug" --timeout 30m

# 查看所有项目
codeaf home

行业意义

CodeAF 代表了 AI 编程工具的一种新范式：不是"更强的 IDE 插件"，而是"自动化程度更高的软件工厂"。它解决的不仅是"AI 能帮我写代码"的问题，更是"AI 代理多了怎么管"的问题。

这个方向对 AI 工程化有重要意义：当单个 AI 代理已经足够强，下一个瓶颈就是多代理协作与质量控制。CodeAF 用工厂模型给出了自己的答案。