- 适用场景
- 适合读取项目、修改多文件和执行命令的任务
- 部署方式
- 插件不内置大模型，可连接 Ollama、LM Studio 或私有模型服务。它可以运行终端命令并修改多个文件。
可执行终端任务偏向 Agent 而非单纯补全能运行终端并执行任务适合从需求到代码修改的完整流程
自主操作权限更高，使用前应审查命令和文件变更。
专题 • 编程工具编辑精选
本地部署 AI 编程助手怎么选？
想让代码尽量留在本机或公司内网，并使用 Ollama、本地模型或私有模型服务？这里对比不同主流工具，帮你按个人开发、自动化编码、团队内网部署或终端 Git 工作流选择。
选型标准
- 能否连接 Ollama、本地模型或公司的私有模型服务
- 代码、提示词和遥测数据会发往哪里
- 你需要代码补全、自动执行任务，还是终端中的 Git 协作
- 你是个人开发者，还是需要给团队统一部署和管理
快速对比
- 适用场景
- 适合希望在 Agent、架构设计和问答模式之间切换的开发者
- 部署方式
- 编辑器插件不内置大模型，可配置 Ollama、LM Studio 或其他兼容的模型服务，并在不同工作模式间切换。
多模式 Agent提供 Code、Architect、Ask 等多种工作模式Agent 能力比单一补全更完整适合本地模型和多步骤编码任务
Agent 权限和模型配置会影响结果，执行命令或修改文件前仍应进行审查。
- 适用场景
- 适合团队在公司服务器或内网统一部署
- 部署方式
- 在自己的服务器部署模型服务，再让团队成员通过 IDE 插件接入，适合统一管理和内网使用。
团队统一部署服务端集中部署适合团队统一接入更容易放入企业内网架构
部署和运维成本高于单机插件，需要准备服务器和模型资源。
- 适用场景
- 适合以终端和 Git 为主的编码流程
- 部署方式
- 它不是 IDE 插件，而是面向终端和 Git 的结对编程工具，可连接 Ollama 等本地模型。
终端和 Git 工作流直接融入 Git 工作流适合在终端审阅和修改代码本地模型连接方式清晰
没有 IDE 插件式界面，偏好图形化编辑器的用户需要适应终端操作。
- 适用场景
- 适合评估既有部署或基于开源代码进行二次开发
- 部署方式
- 插件本身不携带大模型，可连接 Ollama、LM Studio 或私有模型服务。
连接本地或私有模型开源代码仍可获取曾支持 VS Code 与 JetBrains可作为既有配置和二次开发的参考
已被 Cursor 收购，官方仓库现为只读且不再积极维护。开源代码仍可获取，适合评估既有部署、迁移或二次开发；新项目建议优先评估仍持续维护的替代方案。
维度对比
| 工具名称 | 使用方式 | 上手成本 | 可否连接 Ollama / 本地模型 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| Cline | IDE 智能体插件 | ⚡ 低（需配置模型） | ✅ 可配置连接 | 适合读取项目、修改多文件和执行命令的任务 |
| Roo Code | IDE 多模式智能体插件 | ⚡ 低（需配置模型） | ✅ 可配置连接 | 适合希望在 Agent、架构设计和问答模式之间切换的开发者 |
| Tabby | 团队自托管服务 | 🔧 中等（需服务器） | ➖ 在服务器端部署模型与服务 | 适合团队在公司服务器或内网统一部署 |
| Aider | 命令行 / Git 助手 | ⚡ 低（需配置模型） | ✅ 可配置连接 | 适合以终端和 Git 为主的编码流程 |
| Continue | IDE 代码助手（已归档） | ⚡ 低（需配置模型） | ✅ 可配置连接（开源版） | 适合评估既有部署或基于开源代码进行二次开发 |
常见问题
本地运行 AI 编程助手需要什么硬件？
取决于你运行的模型、上下文长度和是否使用 GPU。轻量模型通常可以在普通开发机上运行，但更大的模型会需要更多内存，使用 GPU 时还需要足够的显存；编辑器、代码索引和模型也会共同占用资源。建议先根据目标模型的官方要求预留内存，再用小规模项目测试速度和响应质量。
这些工具都能连接 Ollama 吗？
不能一概而论。Continue、Cline、Roo Code 和 Aider 可以通过各自的模型配置使用本地或兼容的 API 服务；Tabby 更偏向由服务器统一提供模型服务，再让 IDE 或编辑器接入。是否支持某个 Ollama 模型、接口协议或特定功能，取决于工具当前版本和配置方式，使用前应查看对应项目的最新文档。
使用本地模型，代码就一定不会离开电脑吗？
不一定。除了模型本身，还要检查编辑器插件或前端的 API 地址、遥测、登录服务、模型下载和扩展功能。只有当代码请求确实发往你控制的本机或私有基础设施，并确认没有额外的数据上报时，才能建立相应的数据边界；仍建议先查看网络请求和项目隐私说明。
个人开发者和团队，应该如何选择？
先看工作方式，而不是只看“本地”标签：需要编辑器补全和问答，可先评估 Continue；需要多种 Agent 模式和更强的任务编排，可比较 Roo Code 与 Cline；偏好在终端中结合 Git 工作，可考虑 Aider；团队希望由服务器统一提供模型服务和管理访问，可进一步了解 Tabby。最终还要结合模型来源、权限控制、代码隐私和维护成本做决定。
本地运行和自托管有什么区别？
本地运行通常指模型或工具直接运行在个人电脑上，适合单人使用，但受本机性能和维护能力限制。自托管则是把服务部署在你控制的服务器、云环境或公司内网中，可供一人或多人访问，也更适合统一管理。两者都不自动等于“完全离线”或“绝不外发”，仍需确认 API 接口、遥测、登录服务和数据存储位置。