摘要：

极狐驭码于11月10日发布了新一代 AI 编程智能体工具 CodeRider-Kilo，将深受全球开发者好评的 Kilo Code 的核心功能引入到驭码 CodeRider 产品中，打造了一款功能更全面、体验更丝滑的 AI 辅助编程产品。

帮助企业在满足安全合规需求的同时实现软件研发全面提效。

一：本土自研为核，打造 AI+DevOps 一体化体验

CodeRider-Kilo 延续了极狐驭码 CodeRider 自 2024 年 5 月推出以来的核心定位 —— 紧扣中国企业数据安全与全流程研发需求，支持私有化部署，提供多种灵活部署方式；采用 SOTA 模型策略，兼容适配各类模型；与 GitLab 深度集成，基于 GitLab 在 DevOps 的各个环节提供 AI 赋能。

在技术理念上，CodeRider-Kilo 采众家之所长，借鉴全球增长领先产品的优秀实践，将市场验证的最佳编程体验与 AI DevOps 能力深度整合，构建起 "编程体验 + 研发效率 + 安全合规" 三位一体的产品优势。

依托极狐 GitLab 在 DevOps 领域的深厚积淀，产品实现与 GitLab 平台全流程深度集成，从需求管理、代码开发、调试测试到流水线部署、代码评审，为开发者提供端到端的 AI 赋能，真正实现 "AI + DevOps" 一体化落地，避免多工具切换带来的效率损耗与安全风险。

二：五大核心升级，重构智能编程新体验

CodeRider-Kilo 在继承 CodeRider 成熟的私有化部署、企业级管理、代码补全等功能基础上，实现五大关键体验升级，兼顾编程效率与协作流畅度：

迅捷的代码补全

 CodeRider‑Kilo 使用了自量化的 SOTA 模型，并提供了跨文件感知能力，结合LSP-AST、编辑区历史、IDE 反馈等方式丰富上下文，以提升代码补全的质量和效率，更快、更准。

丰富的模式

CodeRider‑Kilo 具有多模式功能，为编程智能体引入了「架构 Architect」、「编码 Code」、「调试 Debug」和「多模式协调 Orchestrator」等开箱即用的智能体模式，支持自定义，以满足开发者在不同开发阶段、不同开发场景的 AI 生成需求。这些模式经过了大批全球开发者的检验，让 CodeRider‑Kilo 的交互更简约，更智能，带来一气呵成的编程体验。

精选工具链集成

借鉴源于 Kilo、Roo、Cline 的工具化设计（Tools）与 MCP 生态，CodeRider‑Kilo 提供了一组面向工程场景的精选 tools，包括读取文件、搜索、修改和编辑文件、执行系统命令、调用外部模型上下文工具（MCP tools）、模式和任务管理等。

这些精选后的工具和功能可以让任务执行过程更加稳定、平滑。让开发者在使用 CodeRider‑Kilo 时获得更好的用户体验。

更强大的上下文感知

此次更新升级后，CodeRider-Kilo强化了规则（Rules）和记忆（Memory、Memory Bank）相关功能，让智能体在做设计、写代码、排查错误时，能够更好地理解企业的开发规范和业务规则。基于上下文工程，全面提升 Vibe Coding 体验。此外用户也可自定义工作流，打造属于自己的智能体。

GitLab Workflow 整合

CodeRider‑Kilo 与 GitLab DevOps 平台深度集成，让开发者可以更高效地将软件开发与 GitLab DevOps 平台的需求管理、流水线管理、代码评审等流程相结合，从而提升协同效率。

此外，CodeRider‑Kilo 还带来了更优雅的默认设置与开箱体验，经过广大开发者验证的默认配置进一步降低了用户的学习成本，让管理者可以更放心地将 CodeRider‑Kilo 部署到企业内部，减少内部培训的成本。

三：多部署模式保障，加速 AI 研发价值交付

针对国内企业多样化的部署需求，CodeRider-Kilo 依托 CodeRider AI Engine 基座，支持 SaaS、混合云、私有化等多种部署方式，兼容适配各类主流模型，满足不同行业的安全合规要求。无论是对数据隐私要求极高的金融、政务客户，还是追求灵活部署的互联网企业，均能找到适配的落地方案。

极狐驭码将继续贯彻 “AI  引领，双轮联动” 的战略，为国内软件开发企业、广大开发者持续提供全球领先且兼顾本土化需求的 AI 和 DevOps 产品，AI 赋能 DevOps 加速价值交付。

还等什么，赶快下载使用 CodeRider-Kilo 吧！