Augment Remote Agent: 有了本地Agent，为什么你还需要Remote Agent?

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6 月 7 日，当我启动 Augment 准备继续编写策略时，弹出一条消息提示，大致是，我们刚刚发布了 Remote Agent，你要不要试一试？这个试用需要登录 github 账号，所以我的第一直觉就是，关掉它，我不需要它。

但是，当我在使用本地 Agent 解决一个问题时，有时候它会工作很长时间，期间我不能改动工作区的文件，同时操作很容易引起冲突。

于是我又想到了 remote agent，以下是测试报告。

remote agent 适合在什么场景下使用？

Tip

1. 适合多个功能同时开发。这与传统团队中，多人同时开发多个功能是一样的。但是，现在是由 augment 为你组建了一个新的开发团队，并且配置了机器。
2. 功能完成了，根据实现的功能来编写文档。
3. 执行 CI/CD 等任务，并修复 bug，提高测试覆盖率。
4. 在开发功能的同时，有一些紧急的 bug 需要立即修复。
5. 自信地重构代码（请先确保你一开始就有定整的单元测试以及 CI/CD！）

尽管 remote agent 相当于给我们提供了另外一个开发环境，但这并不是多么明显的优势：你很可能已经购买了机器；使用 remote agent 的 session，也仍然算在你的可用次数之中，所以，与本地 agent 比，它们并没有显著的成本优势。

那么，除了运行 remote agent 时，开发人员还可以继续工作之外，remote agent 究竟还有哪些令人难以抗拒的优点呢？

这我们得先从它的工作方式说起。这部分在网上讲解的比较少，我通过多次试用，有了一些初步的认识。

Remote Agent 的工作方式

开启 remote agent 时，它会在远程为你创建一个沙盒。我当前工作的一个项目，开发机环境是 mac os arm， python 3.13. 它创建的沙盒是 linux， ubuntu 22.04，python 版本是 3.10。这部分目前没有看到可以配置的地方（也许应该通过 promt 来提示 Augment）。多数情况下，对 Python 开发者来说，不应该是太大的问题。

这个沙盒会从 github 获得你的代码，这需要你的工作的项目是通过 github 托管的。

最终，我看到它把仓库代码下载到了沙盒中/mnt/persist/workspace 目录。

Note

如果你担心代码的安全问题，我觉得要么完全不用 AI，要么就信任一些值得信任的公司。但是，既要 AI 协助开发，又不让他读取代码，理论是不可能的。因此，无论是本地 Agent，还是 remote agent，在完全性上，实际上没有差别。

它对代码的修改都发生在这个目录下。

当它完成任务后，它会通过对话面板告诉你，它进行了哪些修改，并可能会列出修改的代码：

如果你不熟悉 remote agent 的工作方式，可能会有点不适应。在这个对话面板里，它只是摘要地告诉你它已经完成了的工作。如果我们认可并要应用这些修改，我们无法从这里获取修改后的完整代码，并应用到正在工作的工作区间。这与本地 Agent 的工作方式是不一样的：本地 Agent 会直接修改你的代码。

那么，正确的『应用』方式应该是什么呢？是通过创建 PR：

点击『Create a PR』按钮，它就会把远端的代码提交到 github 并创建一个 PR，然后你通过代码合并来应用这次修改。

跟 Claude 4 大模型，以及 Agument 自身训练的模型相比，这只是一个微不足道的小创新，并不需要多么高深的技术。但不得不说，Augment 很懂软件开发流程。这恰恰是当前 AI 的痛点 -- 我们既享受它带来的帮助，又要无时不刻忍受它的幻觉和随意发挥、甚至搞乱我们的代码。如何通过 AI 来促进软件开发质量，从做出基本功能进化到高质量的软件产品，推进先进的开发流程，Augment 率先迈出了一步。

如果你还不适应通过 PR 方式进行代码合并，那么，你也可以通过『Open remote workspace』来浏览它所做的修改。点击这个按钮后，它会打开一个新的 vscode 窗口，只不过工作区显示的是远程目录

Remote Agent 的优点

在 Augment 的 blog 中，已经介绍了 remote agent 的优点 -- 它的使用场景，就是它的优点。不过，抛开这些不谈，单纯比较本地 Agent 与 remote Agent 的码代码能力，我也有以下感觉：

Tip

• 它似乎能看到更多的代码，修复 bug 的能力更强。如果是这样，也并不奇怪。因为它可以在远程把你整个仓库 clone 到沙盒里；如果 agent 运行在本地，我不确信能否把一个宏大的工程都加载到远程。

• 它拥有更干净、完全自主可控的环境。因此，它的工作效率似乎更高。在这个环境下，它不受打扰，环境不发生错误，很多时候，是用户、和错误的环境干扰了本地 Agent 的工作。

今天的 local agent 面临的状况，其实就是无数打工牛马面临的状况：一个爱指指戳戳、又不了解情况的老板指挥着你干活，他常常发出错误的指令，而你既要把工作推进下去，还要证明你老板的正确性！

Remote Agent 则是更自由的牛马。它工作在一个不受干扰的理想国。