2026年，你知道国内有哪些AI编程工具可以替代Cursor、Windsurf和Devin吗？

新潮流！AutoDev 引入 ACP 协议，助力跨平台渲染

最近，我们在 AutoDev 里加入了 ACP 协议，这一举措让我们的跨平台渲染架构得到了进一步优化。说白了，这不仅提升了 AutoDev 的性能，还兼顾了其他智能体的兼容性。因为 ACP 协议带来了很多新鲜的想法，我决定写篇文章和大家分享我们的思考和实践。

在如今的企业研发环境里，AI 智能体早已不再是“可有可无”的工具，而是开发团队日常工作的重要组成部分。像 Cursor、Copilot、Augment、Claude Code 这些助手，时常在同一家公司里并肩作战。这对企业的 IT 或平台团队来说，提出了一个新挑战：

如何在确保研发效率、团队合作和平台管理的基础上，让多个 AI 智能体在不同的编辑器中和谐共存呢？

一、ACP 协议简介与集成实践

我们关注 ACP（Agent Client Protocol）协议，是因为想为客户在内网环境中提供一个统一的 AI 编程智能体服务。不同于网络上流行的 Vibe Coding 各种 demo，在企业场景中，代码的责任始终在开发者身上，AI 只是辅助工具——AI 无法替你背负业绩。所以，写完代码后，总得有个工具来审查 AI 写的代码。

不过，现在流行的许多 Coding CLI 工具与现有编辑器的集成方式都不太理想。我们尝试过 Claude Code 的 IDEA 插件，感觉效果不佳，后来发现 JetBrains 的 ACP 协议，发现它和我们的愿景不谋而合。看这个 AI Assistant 的示例：

在 IDEA 中，你可以轻松集成各种 Coding CLI 工具，这些工具可以深度融入 IDEA 的生态中，既可以是支持 ACP 协议的 OpenCode、Auggie 等，也可以是不支持的 Claude Code 等——IDEA 会帮助它们一起工作。在这样的背景下，IDE 只是作为一个渲染工具，帮助你更好地与 AI 互动，而不是成为 AI 编程的核心。

而且，不光是 JetBrains，我们发现 ACP 协议已经在各种 AI 编程工具中流行开来。

那么，ACP 协议到底是什么呢？

ACP（Agent Client Protocol，智能体客户端协议）是个标准化的通信协议，专门定义了 IDE/编辑器与 AI 编码助手之间的互动规则。如果你听过 LSP（Language Server Protocol），可以把 ACP 当成 “AI Agent 的 LSP”。

ACP 的设计围绕着一个核心原则：让 IDE 对 AI Agent 的每一步操作有绝对的控制权。在传统的 AI 编码助手中，Agent 往往就像个“黑箱”——你发出请求，等一会儿拿到结果，但中间发生了什么、Agent 读了哪些文件、改了什么代码，用户和 IDE 都看不见。这在企业环境中可就麻烦了：

• 安全隐患：无法审计 Agent 访问了哪些敏感文件
• 信任危机：用户不知道 Agent 在“思考”什么，难以建立信任
• 协作障碍：IDE 无法实时展示 Agent 的工作进度
• 调试困难：出错时无法追溯 Agent 的操作历史

而 ACP 则通过将 工具调用（Tool Call）视为一等公民，彻底解决了这个问题。在 ACP 中，Agent 的每一个操作——无论是读取文件、编辑代码还是执行命令——都必须通过清晰的工具调用来完成，并且这些调用对 IDE 完全可见、可控、可审计。

工作原理是怎样的呢？

ACP 使用 主从通信模型：IDE 作为客户端，Agent 作为服务器子进程。通过 JSON-RPC 2.0 协议，在 标准输入输出上进行通信。

一个典型的交互流程是这样的：

1. 初始化与能力协商。IDE 启动 Agent 子进程后，双方首先进行能力协商——类似 LSP 的初始化握手，这种双向协商确保 IDE 和 Agent 都清楚彼此的能力边界，避免不兼容的问题。
2. 会话与任务执行。用户在 IDE 中发起请求后，Agent 开始工作。关键是，Agent 的每一步操作都会实时推送到 IDE，IDE 可以在 UI 中即时展示这些信息：执行计划、当前正在读取的文件、即将修改的代码。用户对 Agent 的行为一目了然。
3. 权限控制与审核。当 Agent 需要进行敏感操作（如修改文件、执行命令）时，必须向 IDE 请求权限。IDE 可以：自动批准（基于用户预设的策略）、弹窗询问用户、展示变更让用户审核后再应用。

这样的机制让企业能够实施细粒度的安全策略，比如：“允许 Agent 读取任何文件，但修改代码必须经过人工审核”。

AutoDev 的 ACP 集成实践

作为一个标准协议，ACP （ https://agentclientprotocol.com/ ） 的主流语言都已提供了 SDK。我们也在 AutoDev 中集成了 ACP 的能力。

关于 AutoDev ACP 的文档请见：https://ide.unitmesh.cc/acp

在构建新版本的 AutoDev 3.0（Xiuper）时，我们考虑在统一的渲染架构下支持多端渲染，这与 ACP 协议的初衷不谋而合。在实现 ACP 的过程中，我们进行了以下工作：

1. 双向 ACP 实现。利用官方的 ACP Kotlin SDK 和 TypeScript SDK，构建了 AutoDev 的 ACP 服务端和客户端，使 AutoDev 能够同时作为 ACP 服务端和客户端。
2. ACP 渲染架构。实现了 AcpRenderer，将 ACP 协议与渲染系统连接，并针对流式传输进行了优化。
3. 适配非 ACP Agent，比如 Claude Code，解析其 stream-json 协议，将 stream_event 映射到标准的 CodingAgentRenderer 接口等。

所有渲染器都实现了 CodingAgentRenderer 接口，ACP 事件通过这个统一的接口分发到各个平台，实现了“一次编写，多端渲染”的目标。

二、ACP 生态与企业级统一管理

在缺乏统一标准的情况下，每个编辑器都必须为每个 AI 助手单独实现集成接口，而每个助手也需要针对不同编辑器开发特定插件或 API。这在企业中造成了明显的问题：

• 集成成本高：每增加一个编辑器-助手组合，就意味着重复开发和维护的工作
• 兼容性受限：助手通常只能支持少数编辑器，限制了开发者的选择
• 平台治理难度大：企业无法统一管理助手的权限、日志和使用策略

这些问题不仅增加了 IT 的维护成本，还限制了研发团队的灵活性和创新能力。因此，Zed 和 JetBrains 等编辑器厂商开始思考：如何将 AI 编程助手从特定的编辑器中解放出来，类似于微软推行的 LSP（Language Server Protocol）。

JetBrains ACP 实践

作为 AI 时代稍显滞后的 JetBrains，在 2025 年它对我的最大用途就是调试和查看（跳转）代码。因此，ACP 也可以被视为 JetBrains 的一次新尝试。作为 ACP 协议的主要推动者之一，JetBrains 不仅定义了标准，还通过一系列实际措施将其转化为可用的企业级生态。

ACP Agent Registry：官方策划的 Agent 中心

JetBrains 提供了官方的 ACP Agent Registry，这是一个集中管理和分发 Agent 的平台。通过 Registry，用户可以：

• 一键安装：直接在 IDE 内搜索、安装和更新 Agent，无需手动配置
• 自动化运行环境管理：Registry 会自动下载并管理 Node.js、Python 等必需的运行时，开发者就不用再手动配置了
• 版本控制：它支持 Agent 的版本管理和自动更新，确保用户始终使用最新的稳定版本

MCP 集成：能力扩展的桥梁

JetBrains ACP 自带 MCP（模型上下文协议）服务器的集成功能，这样 Agent 就能：

• 访问 IDE 功能：通过use_idea_mcp配置，Agent 可以调用 IDE 提供的各种工具和资源
• 使用自定义 MCP：通过 use_custom_mcp 配置，Agent 还能够整合公司自定义的 MCP 服务器
• 扩展功能：Agent 可以通过 MCP 访问数据库、API、文件系统等外部资源，这样就能实现更复杂的功能

这样的设计让 ACP 和 MCP 完美互补：ACP 负责 Agent 与 IDE 之间的互动，而 MCP 则扩展了 Agent 与外部系统的能力。

三、多 Agent 协作的前沿实践

最近我在使用的 Augment Intent 工作空间中可以发现，自从有了 ACP，你就能轻松创建一个图形用户界面工具来管理多个 AI Agent，比如同时使用 Claude Code、AutoDev、Cursor 等多个 Agent。

在企业开发环境中，AI 编码助手不再是孤立的存在。开发者、平台以及多个 AI 软件需要一起协作，这样就产生了跨工具的管理、编排和协作需求。

Augment Intent：多 Agent 统一工作空间

Intent 要解决的主要问题是：当你同时使用多个不同编程工具的 AI Agent 时，如何高效管理它们呢？

它的解决方案是创建一个统一的工作空间，让多个 Agent 可以在里面协同作业。这个架构有点像一个小型开发团队：

• Coordinator 就像项目经理，负责分配任务、协调进度
• Specialist Agents 则是各自擅长的专家——Implement 负责编码，Verify 负责验证，Code Review 专注于审查代码，Debug 解决问题
• 每个 Agent 在自己的工作空间中独立工作，互不干扰，但进度会实时同步

我觉得很有意思的设计包括：

• 并行执行：多个 Agent 可以同时工作，不用排队等候。比如一个在写代码，另一个在进行测试，第三个在做代码审查
• 最佳结果选择：同一个任务可以让多个模型或者 Agent 同时尝试，最后选出最优结果
• 会话持久化：如果你今天关掉 Intent，明天再打开，所有 Agent 的状态依然保留，不用重新解释上下文
• 多模型混用：复杂项目用 Opus，快速迭代用 Sonnet，不同任务配不同模型

简单来说，Intent 把“多 Agent 管理”这个过程产品化了——你不用自己写调度逻辑，也不需要担心 Agent 之间如何沟通，它都为你处理好了。

Google Antigravity：Agent 优先的开发平台

Google 计划在 2025 年 11 月推出的 Antigravity，思路和 Cursor Agents 有些相似，但它走得更远：不仅仅是一个编辑器，而是一个以“Agent 优先”为设计理念的开发平台。Antigravity 的核心在于将工作界面分为两部分：

• 编辑器视图：这是传统的 AI 辅助编辑器，提供代码补全和内联命令，适合需要你动手的场景
• 管理界面：这个才是重点——专门用来管理 Agent 的界面，你可以在这里启动、编排和监控多个 Agent 在不同工作区的异步工作

Google 的想法是：Agent 不应该只是侧边栏的聊天机器人，而应该有自己的工作空间。你可以把一个完整的任务交给 Agent，比如“复现这个 bug、写个测试用例，然后修复它”，你就可以去忙其他事情，Agent 会在后台完成这些任务。

一个非常实用的设计是产出物。Agent 完成工作后，不会只给你一堆日志让你自己去翻，而是提供截图、浏览器录屏、任务清单等可视化内容。你只需扫一眼就能判断它是否完成得当，如有问题可以直接在这些产出物上留言，Agent 会根据反馈继续改进。

Antigravity 还支持多种模型：Gemini 3 Pro、Claude Sonnet 4.5、GPT-OSS 都能使用，并且跨平台（支持 macOS、Windows、Linux）。

四、企业级 AI 平台治理体系

在多个 AI 助手并存的企业环境中，单靠一个 IDE 插件或单一助手已经无法满足企业的研发效率和治理需求。

结合我们在 AutoDev 的 ACP 集成实践，以及 MCP/Skill 与 A2A 协议，企业可以构建一个完整的 AI 平台协作与治理体系：

层级	主要对象	核心关注点	企业价值
MCP / Skill	企业复用能力、业务 Skill	可组合、可调用的企业级能力模块	将业务知识与 AI 能力模块化，实现团队复用、版本控制和权限管理
ACP	IDE 与 AI 助手	实时交互、文件操作、会话管理	将 AI 智能体变为可治理、可观察的工程对象，统一管理本地与远程助手，提升研发效率与工具灵活性
A2A	Agent 之间	分布式协作、异步任务	构建企业级智能网络，实现跨团队、跨组织的 Agent 调度与能力互用，支持长周期任务与 Agent Marketplace

MCP / Skill：模块化企业能力

在 AutoDev 的实践中，我们通过 MCP 让 Agent 能够访问企业内部能力，比如数据库、API、代码索引和自研业务 Skill。企业可以将业务知识和 AI 能力模块化，从而形成可复用、可管理的能力库，不仅能降低重复开发的成本，还能确保权限和版本控制。

核心价值：

• 企业级能力复用，避免每个项目重复集成 AI 助手能力
• 精细化权限管理，确保 AI 访问企业资源可控
• 支持版本迭代，保证团队使用一致且稳定的能力模块

ACP：可控的人机交互层

通过 ACP 协议，企业可以实现 IDE 与多 AI 助手之间的透明、可观察、可控的交互。我们的实践表明：

• 双向 ACP：AutoDev 既可以作为 ACP 客户端，也可以是服务端
• 统一渲染层：不同助手的事件通过统一接口分发，确保“一次编写，多端渲染”
• 非 ACP 助手适配：比如 Claude Code，可以通过协议适配层接入 ACP 架构

企业价值：

• 多助手协作无缝，提升研发效率
• 操作和修改可追踪，满足安全和合规要求
• 会话持久化，支持长任务和上下文延续

A2A：智能体协作网络

在企业环境中，单个 AI 助手无法覆盖所有任务。通过 A2A（Agent-to-Agent Protocol），企业可以构建跨团队、跨项目的智能任务网络，实现：

• 并行执行：多个 Agent 可以同时处理不同任务
• 任务拆分与协作：例如 Augment Intent，Coordinator Agent 拆分任务，Specialist Agent 各自负责
• 产出物管理：Agent 完成工作后生成可视化产出（Diff、截图、录屏），便于审查与迭代

企业价值：

• 支持长周期任务和跨团队协作
• 不同模型或 Agent 可以组合使用，帮助选择最佳方案（Best-of-N）
• 构建企业级 Agent Marketplace，实现能力共享

总结：三层协议的协同价值

通过 MCP / Skill、ACP 和 A2A 三层结合，企业的 AI 平台不再是简单的“工具堆叠”，而是可管理、可复用、可扩展的研发生产力基础设施：

1. 研发效率提升：ACP 保证开发者在桌面与 IDE 内的多助手协作流畅
2. 企业级能力复用：MCP / Skill 模块化企业知识和能力，实现团队复用和权限控制
3. 跨团队智能协作：A2A 支持长周期、跨项目任务的智能 Agent 网络
4. 统一治理与监控：三层协议结合，实现权限、日志、审计和安全策略的统一管理

企业智能协作新模式

这种三层结构的设计，让企业的 AI 平台不仅仅是简单的工具集合，而是真正能够扩展、监控和管理的生产力平台。

总结

如今，ACP 协议正逐步成为多智能体时代的重要基础设施。它解决了一个关键挑战：如何在同一个开发环境中，让多个 AI 助手有效合作，同时确保它们可控、可观测和可管理。

关键要点：

• ACP 设定了一个标准化的人机交互协议，使得 IDE 能够统一处理来自不同 AI 助手的请求，实现“一次集成，多方协作”
• 双向 ACP 架构（比如 AutoDev 实践）可以同时作为客户端调用外部 Agent，也能作为服务端被其他工具使用
• 与 MCP 和 A2A 一起形成了三层协议体系：MCP 负责能力模块化，ACP 管理人机交互，而 A2A 则推动智能体间的合作
• 企业级治理也因此变得可行：统一的协议层确保了权限控制、操作审计和安全策略的实施

随着 JetBrains、Augment 和 Google 等企业的积极参与，ACP 生态正在迅速发展。现在，正是企业打造多智能体研发平台的最佳时机。