2026年7月8日星期三

开源多Agent编程IDE Orca:并行开发不冲突,支持Claude Code等30余款工具

Orca是一款专为并行Agent设计的开源开发环境,支持Claude Code、Codex、Cursor等30余个主流编程Agent同时协作,各自修改互不覆盖。开发者可对比不同Agent的实现效果,择优采用。内置设计模式、代码审查、GitHub看板等功能,支持macOS、Windows和Linux,使用自有订阅无需额外付费。适合已订阅多款AI编程工具的开发团队或个人。

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电脑上装了一堆 Agent 编程工具,有 Claude Code、Codex、Cursor 还都开了会员。

但在优化重构同个项目的时候,更多还是轮流让它们干活,怕出现代码冲突、覆盖文件等问题。

即便多开了几个 Agent 并行干活,来回切换查看进度、确认权限也是一件麻烦事。

效率不但没有提升上来,反倒给自己埋了不少坑,唯一好处就是几个 Agent 额度可以轮流用。

直到最近,在 GitHub 上闲逛时发现 Orca,一个专门为并行 Agent 做的开发环境。

开源多Agent编程IDE Orca:并行开发不冲突,支持Claude Code等30余款工具

刚开源不久,已斩获 1.4 万 Star。官方叫它为 ADE,简单来说就是给 Agent 用的 IDE。

可以把一个需求派给多个 Agent 并行干活,每个 Agent 各改各的,不覆盖,不冲突。

这样做有个好处就是,同一个功能,分别让 Claude Code、Codex 或 Cursor 来开发。

当开发完成之后,我们可以对比它们各自实现的效果如何,哪个好就采用哪个。

开源多Agent编程IDE Orca:并行开发不冲突,支持Claude Code等30余款工具

以前这样的做法,我们需要新建分支,切来切去进行对比,现在有 Orca 在一个面板解决。

除了 Claude Code、Codex 和 Cursor 外,还支持接入 GitHub Copilot、Qwen、Gemini 等等将近 30 个主流 Agent。

而且用的都是我们自己的订阅,不用额外花一分钱,项目也开源免费使用。

有个小细节,还会显示出 Claude Code、Codex 的用量和限流重置时间。

当额度快用完的时候,可以直接切换到另一个账号,无需重开会话,就连重新登录都不用。

开源多Agent编程IDE Orca:并行开发不冲突,支持Claude Code等30余款工具

另一个我觉得挺实用的功能,是 Design Mode(设计模式)。

Web 应用修改页面样式的时候,直接在内置的 Chromium 窗口里点想改的那个元素。

这个元素位置的 HTML、CSS 代码,再加一张截图就自动传到对话框。

以前要跟 Agent 描述半天的修改,现在只需要点一下修改位置,再简单描述一下就行。

开源多Agent编程IDE Orca:并行开发不冲突,支持Claude Code等30余款工具

至于代码审查,Agent 改完看到哪行代码有问题,直接在那行写条评论就能送回去让它改。

评论、改动、提交全部都可以在 Orca 里完成,不用再借助其他工具来回切换。

若有用 GitHub 或 Linear 工具,项目看板也能在 Orca 工具里直接查看。

还能直接对某个任务或者 issues,直接新建一个工作树就能直接开工,超级方便。

开源多Agent编程IDE Orca:并行开发不冲突,支持Claude Code等30余款工具

甚至还做了个手机 App,在电脑上跑着的任务,人不在电脑前也能处理权限和下达指令。

若遇到非得在界面上点几下才能走下去的操作,还能让 Agent 接管桌面帮我们点。

剩下的实用功能还有很多,比如全局搜索、远程 SSH、终端分屏等等,就不一一介绍了。

开源多Agent编程IDE Orca:并行开发不冲突,支持Claude Code等30余款工具

想上手体验的话,可以到项目的 GitHub 发布页面或官网上下载安装包。

支持 macOS、Windows 和 Linux 系统,另外界面也支持中文,对我们挺友好的。

若是喜欢用包管理器安装,macOS 系统可以用 brew,命令如下:

brew install --cask stablyai/orca/orca

每个功能在官网和 README 上里都配了直观的演示图,可以先去看下效果了解。

开源多Agent编程IDE Orca:并行开发不冲突,支持Claude Code等30余款工具

写在最后

现在大家都在用 AI 辅助写代码,但更多的还是只用一个 Agent,它在跑的时候便不敢动。

而有了 Orca,可以把从一个 Agent 变成管着一堆 Agent 同时干活。

比如同一个功能交给几个 Agent 并行去干,最终我们来对比选择一个实现最好的。

这个非常适合手上订阅了几个 Agent 的朋友,能让我们的干活效率拉满。

往后可能得看我们对各自 Agent 的能力了解程度,以及如何调度分配任务给它们干了。

毕竟模型再强也有跑偏的时候,多开几个 Agent 并行赛跑,总比单押一个要稳。

GitHub 项目地址:https://github.com/stablyai/orca

今天的分享到此结束,感谢大家抽空阅读,我们下期再见,Respect!

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