# Augment Code vs Kilo（Kilo Code） Augment Code 记录了 326,215 月访问量，月度环比增长为 +24.1%，定价为免费增值，免费试用，定价请咨询。Kilo（Kilo Code）记录了 168 月访问量，增长率为 -92.4%，定价为付费。 | 指标 | [Augment Code](https://openaitools.app/zh/tool/augment-code) | [Kilo（Kilo Code）](https://openaitools.app/zh/tool/kilo-ai) | | :--- | :--- | :--- | | 官网地址 | https://www.augmentcode.com | https://kilocode.ai | | 分类 | AI Agent, AI 代码助手, AI 代码生成器, AI Developer Tools | AI Agent, AI 代码助手, AI 代码生成器, Open Source AI Models | | 定价模式 | 免费增值，免费试用，定价请咨询 | 付费 | | 月访问量 | 326,215 | 168 | | 月度环比增长率 | +24.1% | -92.4% | | 主要市场 | 美国 | 奥地利 | | 直接访问量 | 137,070 | 70 | | 评价得分 | 4.5 | 4.8 | | 收藏数 | 0 | 1 | | 支持平台 | 网站 | 网站 | ## Augment Code Augment Code 面向的是工程组织，而不只是追求自动补全的个人开发者。它的基础是 Context Engine：对既有代码仓库建立结构化理解，包括依赖关系、架构与编码规范，使 AI 建议和生成的改动贴合代码库本身，而不是通用的样板代码。产品可在主流 IDE 中使用，也提供终端 CLI。 **定价与套餐:** 免费增值：个人开发者可免费开始使用，另有团队付费方案和企业/按需报价选项。企业部署支持自托管与混合智能体执行，具体席位与用量价格需与销售沟通。 - **Context Engine 代码库理解:** 为大型仓库建立架构、依赖和规范的索引，使生成的代码与评审符合团队真实写法。 - **Cosmos 智能体编排:** 运行相互衔接的开发流程闭环——代码评审、工单转 PR、故障分诊、依赖升级与安全修复——每个智能体的结果交给下一个。 - **人工参与的质检关卡:** 在指定检查点暂停流程，由工程师审批计划与关键动作，而不是让智能体直接发布未经审查的改动。 - **随处部署:** 智能体可运行在托管云沙箱、本地机器与开发虚拟机（用于敏感代码），或你自己的 AWS 与 GCP 环境中。 - **专家注册表与共享记忆:** 可选用官方智能体、分叉改造或自建，团队的纠正与共享知识会持续改善后续运行效果。 **优势:** 对代码库的深度理解让建议贴合既有架构与规范; 各闭环相互衔接，而非只解决单个孤立任务; 质检关卡让关键改动始终由人掌控; 部署方式灵活，敏感代码可在本地或自托管环境执行 **局限:** 企业价格按需报价，试用前较难预估预算; 完整价值依赖把集成与触发接入整条工具链; 小型团队或个人开发者可能觉得编排层偏重 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/augment-code.md) ## Kilo（Kilo Code） Kilo Code 是一个开源 AI 编程助手与智能体平台，核心理念是让开发者不被单一模型或单一编辑器锁定。同一个以 MIT 许可发布的智能体可作为 VS Code 扩展、JetBrains 插件、命令行工具、云端智能体和桌面应用使用，因此工作可以从 IDE 开始，再无缝交给 CLI 或云端。 Kilo 并非一个通用助手，而是提供多个专用智能体：用于编写与重构的 Code 智能体、用于梳理复杂功能的 Plan 智能体、用于追踪错误的 Debug 智能体，以及面向团队的代码审查流程。Auto Model 路由器可在 Efficient、Frontier 和 Free 三种模型策略间选择，让用户按任务平衡成本与能力。 平台强调透明度与价格对齐：源代码可审查，提示词与上下文窗口可见，模型网关声称推理零加价，并支持自带密钥或运行本地模型。 **定价与套餐:** 可免费开始，无需信用卡，核心是 500 多个模型零加价。用户可自带 API 密钥或运行本地模型；另有付费用量与企业方案，具体价格见官网定价页。 - **专用智能体:** Code、Plan、Debug 与代码审查智能体让你无需切换工具就能在编写、规划与排错之间切换上下文。 - **全场景编程入口:** 同一个开源智能体可在 VS Code、JetBrains IDE、CLI、云端智能体和桌面应用中使用。 - **500+ 模型零加价:** 模型网关可路由到前沿、开源权重或免费模型，支持自带密钥与运行本地模型。 - **Auto Model 路由:** 选择 Efficient、Frontier 或 Free 策略，让 Kilo 按预算与任务自动挑选合适模型。 - **开源可审计:** MIT 许可源代码让团队可审查提示词、上下文窗口与模型决策，甚至可以分叉或自托管。 **优势:** 完全开源（MIT）的智能体，可审查、分叉与自托管; 覆盖 VS Code、JetBrains、CLI、云端与桌面; 可使用 500 多个模型，声称推理零加价; 支持自带密钥与本地模型，兼顾隐私 **局限:** 平台面较广，新手可能感到复杂; 要发挥最大价值需自行配置模型路由与密钥; 企业版与更高用量会进入付费定价 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/kilo-ai.md) ## 常见问题 ### Augment Code 和 Kilo（Kilo Code）在月流量上如何比较？ Augment Code 有 326,215 月访问量，而 Kilo（Kilo Code）有 168。流量估算描述的是受众规模，而非产品质量。 ### 它们的增长率如何比较？ Augment Code 的月度环比增长率为 +24.1%；Kilo（Kilo Code）为 -92.4%。 ### 价格如何比较？ Augment Code: 免费增值，免费试用，定价请咨询。免费增值：个人开发者可免费开始使用，另有团队付费方案和企业/按需报价选项。企业部署支持自托管与混合智能体执行，具体席位与用量价格需与销售沟通。 Kilo（Kilo Code）: 付费。可免费开始，无需信用卡，核心是 500 多个模型零加价。用户可自带 API 密钥或运行本地模型；另有付费用量与企业方案，具体价格见官网定价页。 ## 替代工具 | # | 工具名称 | 月访问量 | 月度环比增长率 | 定价模式 | 简介 | 工具详情（Markdown） | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [DeepSeek](https://openaitools.app/zh/tool/deepseek) | 372,761,591 | +4.3% | 免费增值 | 由 DeepSeek-V4 与 R1 驱动的高效开源权重与托管推理 AI，token 成本极低。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/deepseek.md) | | 2 | [Cursor](https://openaitools.app/zh/tool/cursor) | 23,297,751 | +8.4% | 免费增值 | 打造宏大软件的 AI 编程智能体 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/cursor.md) | | 3 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/zh/tool/google-antigravity) | 16,054,109 | +8.1% | 免费增值 | Google 面向智能体优先时代的开发平台，让 AI 智能体帮你构建与交付软件 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/google-antigravity.md) | | 4 | [Replit](https://openaitools.app/zh/tool/replit) | 10,016,437 | -7.7% | 免费增值，付费 | 描述你的想法，Replit 几分钟内构建出可运行的 App | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/replit.md) | | 5 | [Cursor](https://openaitools.app/zh/tool/cursor-sh) | 4,790,129 | +6.5% | 免费增值 | 直接集成到 VS Code 中作为日常编码编辑器，但缺乏企业级的多智能体 SDLC 编排能力。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/cursor-sh.md) | | 6 | [Kiro](https://openaitools.app/zh/tool/kiro) | 3,330,476 | +4.6% | 免费增值 | 以规格驱动的 AI IDE 与智能体平台，负责规划、构建、评审并验证真实的工程工作。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/kiro.md) | | 7 | [Devin](https://openaitools.app/zh/tool/devin) | 2,549,346 | +1% | 付费 | 作为一个完全自主的软件工程师独立处理复杂工单，而 Augment 则专注于开发者参与的循环工作流。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/devin.md) | | 8 | [Command Code](https://openaitools.app/zh/tool/command-code) | 2,358,177 | -12.1% | 免费增值，定价请咨询 | 会学习你编码品味的 AI 编程智能体 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/command-code.md) | | 9 | [Orca](https://openaitools.app/zh/tool/orca) | 1,025,891 | +1% | Free, Open Source, Enterprise on request | 让多个编程智能体在各自独立的 worktree 中并行运行 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/orca.md) | | 10 | [KaneAI](https://openaitools.app/zh/tool/kaneai) | 901,340 | +13.2% | 免费增值，付费，定价请咨询 | 生成式 AI 原生的端到端测试代理，用自然语言规划、编写并自愈测试 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/kaneai.md) | --- 来源：https://openaitools.app/zh/compare/augment-code-vs-kilo-ai 更多 Markdown 页面: [分类](https://openaitools.app/zh/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/zh/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/zh/llms.txt)