开源开发平台构建商 Coder Technologies Inc. 近日推出了一套全新的治理与执行能力解决方案，旨在助力企业将人工智能编码智能体无缝集成至软件开发生命周期中，同时确保安全性、合规性以及平台控制不受影响。

此次更新将公司现有的自托管开发者环境平台进一步拓展，打造为“支持受治理AI开发的全栈基础设施”，特别面向那些在安全、规模化应用AI工具方面面临挑战的企业组织提供支持。

新发布的三大核心功能——AI Bridge、Agent Boundaries，以及增强版的 Coder Tasks——直击企业在引入AI辅助开发过程中所遭遇的关键难题。由于缺乏必要的风险管控基础设施，许多团队目前仍依赖临时搭建的技术架构，难以实现可持续扩展。Coder引用思科系统公司的一项研究指出，全球仅有13%的企业具备明确的AI战略，凸显出行业整体准备不足的现状。

“把AI工具强行塞进旧有模式——比如代码运行在本地笔记本电脑上——会引发安全风险、成本上升和管理混乱。”Coder首席执行官 Rob Whiteley 表示，“当加入AI智能体后，问题更加突出，因为这些智能体根本无法在个人设备上实现并发运行。”

产品副总裁 Ben Potter 指出：“某种程度上，Coder 正是在应对大多数企业尚未建立理想AI策略这一现实。随着开发人员开始尝试并反馈哪些方式有效，平台工程师便能从被动响应转向主动规划。”

赋予智能体平等地位

Coder主张，企业需要一个能够平等地将人类开发者与AI智能体纳入开发流程核心的治理型基础设施。尽管部分供应商提供了组织层面的广泛控制机制，Potter强调，它们普遍缺少对最敏感环节之一——开发者工作空间——的可见性。

这导致许多企业甚至无法回答诸如“AI使用成本是多少”、“开发人员正在使用哪些工具”或“如何大规模部署编码助手”等基础问题。

“Coder 的根基始终在于开发者环境本身，”Potter 解释道，“我们之所以构建这些治理与控制功能，正是因为市场上其他供应商尚未提供，至少在AI编码场景下仍是空白。”

核心功能详解

AI Bridge 统一整合了开发过程中涉及的所有AI模型提供商的身份验证、访问权限及使用数据，替代了以往分散且缺乏集中监控的临时代理方案。该功能为平台工程团队提供了一个统一视图，涵盖提示日志、Token消耗情况以及各类模型活动记录。

Agent Boundaries 则通过策略驱动的方式实施访问控制，限定AI智能体可接触的资源范围，相当于为智能体设置了专用防火墙。企业可以明确定义允许连接的网络目标、工具集和内部系统清单。“一旦工具无法访问特定源，潜在风险便会大幅降低，”Potter 补充道。

Coder Tasks 在原有自动化能力基础上进行升级，支持由人类或智能体发起的任务执行，适用于长期运行、低交互需求的工作流，如文档生成、测试编写和代码审查等场景。

摆脱对笔记本电脑的依赖

Coder 强调，AI增强型开发不应再以个人笔记本电脑作为主要执行环境。其核心工作空间平台使企业能够在自托管基础设施上标准化开发者的运行时环境。如今，这一能力已延伸至AI智能体，满足客户日益增长的需求。

“我们的目标是让开发彻底脱离笔记本电脑，”Potter 表示，“本地设备既无法安全、一致地支撑人类与智能体的并行操作，也无法满足企业级管控要求。”

平台采用 OpenID Connect 协议，并兼容主流单点登录系统，便于与企业现有访问控制系统集成。开发者工作空间通过 Terraform 模板定义，其中嵌入了组织政策和必备工具配置，实现一致性部署。

目前，Coder 平台可支持约3000个并发工作空间，相当于服务一家拥有约1万名开发人员的大型企业。Potter 表示，未来这一规模还将持续扩大。

关于定价，目前新功能的具体费用尚未最终敲定。不过 Potter 提到，对于评估大规模部署AI智能体的企业客户，未来可能会采用按智能体计费的模式；而其他用户则将继续沿用按开发人员席位付费的传统方式。

“我们并不声称要为所有问题提供统一解决方案，”Potter 总结道，“我们所做的，是为企业添加他们真正需要的治理层级，使其能够自信、可控地引入AI工具。”

成立于2017年的 Coder 已完成四轮融资，累计融资超过8500万美元，数据来自 Tracxn。

常见问题解答

Q1：AI Bridge 功能有什么作用？
A：AI Bridge 整合了开发中使用的所有AI模型提供商的身份验证、访问和使用数据，取代了缺乏集中化可观察性的临时代理。它为平台工程团队提供了提示日志、Token消耗和模型活动的单一视图。

Q2：Agent Boundaries 如何保护企业安全？
A：Agent Boundaries 执行策略驱动的控制，限制AI智能体可以访问的内容，充当智能体专用防火墙。组织可以为允许的网络目标、工具和内部系统定义明确的列表，如果工具无法访问特定源，风险就会显著降低。

Q3：为什么 Coder 认为开发不应该依赖笔记本电脑？
A：Coder 认为本地机器无法安全或一致地支持人类和智能体工作流程的并发执行，也无法支持企业所需的控制。将AI工具硬塞到代码存储在本地笔记本电脑的旧模式中，会带来风险、成本和混乱。