阿里云 Qoder Cloud Agents
核心摘要（Key Takeaways）
- 什么是 Cloud Agents：Qoder Cloud Agents 是阿里云 Qoder 品牌下的全托管 AI Agent 运行平台，通过 API 定义 Agent、启动 Session，即可在云端自主执行复杂任务并实时返回结果。
- 长程执行与断点恢复：Session 基于事件流持久化，支持数小时甚至数天的长时运行任务（如批量代码审查、跨仓库重构），中断自动恢复，进度永不丢失。
- 安全与可观测：每个 Agent 运行在独立沙盒中，租户间零数据渗透；所有思考与工具调用通过 SSE 实时可观测，全程可审计。
- Cloud Use 用云能力：Agent 可以受治理的机器身份安全操作阿里云资源，实现 7×24 小时的运维自动化、成本治理等闭环任务。
- 最新动态：2026 年 6 月，Cloud Agents CN 发布 0.0.4 版本，新增 GitHub 仓库集成、多 Agent 协作、环境变量注入及 Dreaming 智能记忆等功能。
Qoder Cloud Agents 是什么
Qoder Cloud Agents 是一个全托管的 AI Agent 运行时平台，它将智能体的“大脑”（推理）与“双手”（执行）解耦，通过 REST API 让开发者无需管理基础设施、Sandbox 或担心模型升级，即可构建出可长期运行、持续进化的 Agent 应用。
作为阿里云 Qoder 智能体家族的一员，Cloud Agents 集成了通义灵码大模型，专门针对需要异步执行、长时间运行、可集成到后端服务的场景设计。它并不是一个本地的代码补全工具，而是一个部署在云端、可 7×24 小时运行、通过 API 调用的 AI Agent 运行时。
主要功能与特点
Cloud Agents 的核心能力围绕“一次调用，端到端交付”展开，以下是其关键功能：
1. 一次调用，全链路自主执行
Agent 在收到指令后，能够自主完成理解意图 → 规划步骤 → 调用工具（MCP）→ 生成代码 → 测试验证的完整闭环，直接交付可用的结果，无需人工介入。（来源：Qoder 官方产品页）
2. 长程执行，断点恢复
Session 基于事件流持久化，不绑定单一进程。因此，即使任务耗时数小时甚至数天（例如批量审查几百个文件、跨多个仓库的重构），一旦发生中断也可自动恢复，进度永不丢失。这特别适合批量代码审查、跨仓库重构、多轮迭代修复等大型异步任务。
3. 安全隔离，全程可观测
每个 Agent 运行在独立的沙盒容器中，租户间数据零渗透。同时，通过 SSE（Server-Sent Events） 技术，你可以实时观测到 Agent 的每一步思考、每一次工具调用和每一个输出，实现精确的追溯与审计。
4. 接入即进化
应用程序只需声明意图（例如“帮我重构这个模块”），Cloud Agents 平台负责底层的模型升级、工具生态扩展和编排策略优化。所有改进都会对已接入的应用透明生效——今天接入，明天自动更强。
5. Cloud Use：让 Agent 安全用云
“Cloud Use” 是 Cloud Agents 的一项特色能力，允许云上 Agent 以经 OAuth 授权的机器身份操作你的阿里云资源。Agent 可以通过 MCP 调用阿里云 OpenAPI，配合官方 Skill，完成定时运维、成本治理（FinOps）、应急响应、数据管道处理等任务，全程在服务端留痕，安全可控。
6. 多 Agent 协作与增强工具
- 多 Agent 协作：在一个 Session 内可以编排多个 Agent，各自运行在独立线程中，通过邮箱机制相互通信，适合将复杂任务拆解为“研究→编码→测试”的多角色流水线。
- GitHub 仓库集成：创建 Session 时可直接挂载 GitHub 仓库（含私有库），无需本地 clone 和上传。
- 环境变量注入：支持在 Session 里传入自定义环境变量（如数据库连接串、API 密钥），避免写死在代码或 Prompt 中。
- Dreaming 智能记忆：Agent 可在一次运行结束后自动沉淀关键知识与经验，供后续调用复用。
如何使用 / 快速上手
以下是使用 Qoder Cloud Agents 的简要步骤（适用于 2026 年 6 月的 Cloud Agents CN 版本）：
第 1 步：获取凭据
访问 Qoder 控制台 或 Cloud Agents 控制台，在“集成”页面生成个人访问令牌（Personal Access Token，PAT）。
第 2 步：创建 Environment
在控制台中创建一个 Cloud Environment，获得 environment_id。这个环境相当于 Agent 运行的云端基础镜像和配置模版。
第 3 步：定义 Agent
通过控制台或 API 定义一个 Agent，指定模型（如 ultra、pro）、系统提示词（System Prompt）、挂载的工具（MCP Servers / Skills）。你也可以从技能中心导入官方 Skill，例如阿里云相关的 FinOps、数据库自治 Skill。
第 4 步：启动 Session 并运行任务
使用 SDK 或直接调用 REST API，传入 prompt 和前面创建的 Agent、Environment，即可启动一个云端 Session。Agent 将开始执行任务，并通过 SSE 实时返回状态和结果。
# Python SDK 示例（来源：Qoder 文档）
import asyncio
import os
from qoder_agent_sdk import QoderAgentOptions, QoderSDKClient, access_token_from_env
async def main():
environment_id = os.environ["QODER_CLOUD_AGENT_ENVIRONMENT_ID"]
client = QoderSDKClient(
options=QoderAgentOptions(
auth=access_token_from_env(),
experimental_cloud_agent={
"agent": {"create": {"name": "demo", "model": "ultimate"}},
"session": {"create": {"environment_id": environment_id}},
}
)
)
response = await client.query(prompt="优化当前仓库的性能瓶颈")
print(response)
第 5 步：观察与检索
在控制台的 Session 列表中可以查看运行历史、输入输出、Agent 思维链；通过 API 也可以拉取历史消息。任务结束后，沙盒环境即被销毁，数据也随之清除。
官网地址和入口
- 中文官方网站（用户指定入口）：https://qoder.com.cn/
- Cloud Agents 中文产品页：https://qoder.com/zh/cloud-agents
- Cloud Agents 控制台：https://qoder.com/zh/cloud-agents（登录后可管理 Agent、Environment、Session）
- 阿里云产品页面：https://www.aliyun.com/product/qoder
注意：部分能力（如 Cloud Use 用云）需要关联阿里云账号并进行 OAuth 授权，具体步骤可参考官方文档中的《Cloud Use（用云）最佳实践》。
价格 / 适用平台 / 适合人群
价格
Qoder 的整体产品采用席位制订阅，Cloud Agents 属于其中的一个服务形态，费用包含在 Qoder Teams 或 Enterprise 计划中：
| 计划 | 费用 | Credits 机制 |
|---|---|---|
| Teams | ¥300 / 席位 / 月，年付85折（¥3060 / 席位 / 年） | 每席位每月 3,000 Credits |
| Enterprise | ¥150 / 席位 / 月（不含 Credits，需另购） | 席位不含 Credits，资源共池独立计费 |
（数据来源：阿里云 Qoder 产品页，2026 年 6 月）
适用平台
Cloud Agents 本身是一个平台级 API 服务，可以在任何具备 HTTP 访问能力的后端服务中调用。同时 Qoder 提供了 Python SDK（见上文）以及 CLI 工具，开发者可以在本地控制台或流水线中快速集成。
适合人群
- 后端工程团队：需要将智能体能力集成到 CI/CD、代码审查、自动化测试管线。
- DevOps / SRE 团队：需要 7×24 小时无人值守的云资源运维、应急响应与成本治理机器人。
- 架构师与高级开发：需要安全地在云端运行大规模、长耗时的重构或分析任务，而无需占用本地机器。
- 企业管理者：希望统一管控 AI 使用，进行用量审计和策略管理。
竞品对比：Qoder 产品家族
Qoder Cloud Agents 与同门其他产品定位不同，以下对比有助于选择最适合你的工具形态：
| 产品形态 | 部署方式 | 核心场景 | 典型能力 | 适合人群 |
|---|---|---|---|---|
| Cloud Agents | 云端全托管 | API 集成、长时异步任务、用云自动化 | 全链路自主交付、断点续跑、沙盒隔离、Cloud Use | 后端/DevOps/架构师 |
| Qoder Desktop | 本地 AI IDE | 交互式开发、深度探索 | Agentic Chat、Quest 自主任务、RepoWiki、记忆系统 | 全栈开发、个人开发者 |
| JetBrains 插件 | IDE 插件 | 开发时辅助编码 | 智能代码补全、Next（意图预测）、Code Review | JetBrains IDE 用户 |
| CLI | 终端工具 | 脚本化、CI/CD 集成 | 命令行 Agent、SDK 可扩展 | DevOps、SRE、自动化脚本作者 |
| QoderWake | 云端持久员工 | 企业数字员工 | 持久记忆、持续增值、角色化 | 企业数字化团队 |
Cloud Agents 最大的差异化在于它不是面向人的交互式 IDE，而是一个面向机器的、可编程的 Agent 运行时。你可以把它理解成“AI 工作者的无服务器（Serverless）执行环境”。
典型应用场景
1. 自动化代码审查（Code Review）
配置 Agent 规则和 Prompt，每当有新的 Pull Request 时触发 Cloud Agents 会话，Agent 自动完成静态检查、合理性分析并生成评论，审查人员直接接收摘要。长任务支持批量审查多个仓库。
2. 跨仓库智能重构
需要将 30 个微服务中的日志框架从 A 迁移到 B，人工处理极耗时。Agent 被授权访问多个仓库，独立完成计划、替换、测试，并在过程中自动重试中断的部分，最终生成报告。
3. Cloud FinOps 成本治理
结合 Cloud Use 能力，每天定时启动 Agent 拉取阿里云账单与资源利用率，分析出 TOP 闲置资源并生成“预计月省 + 一行修复动作”清单（如降配、释放），经人工确认后自动执行。
4. 应急事件响应
设置监控 Webhook，当出现异常告警时，自动创建一个 Session，Agent 挂载对应的 MCP 工具和 Skill，实时调用阿里云 API 进行故障定界、日志拉取、甚至执行预定义的修复动作，全程可审计。
最近动态（2026 年 5‑6 月）
根据阿里云官方帮助中心发布的更新日志，Cloud Agents CN 在近期完成了以下重要迭代：
- 0.0.3（2026-06-09）：Cloud Agents CN 正式亮相，确立了全托管 Agent 服务、推理与执行分离、事件驱动 Session 的基础架构。
- 0.0.4（2026-06-10）：一天后快速迭代，新增GitHub 仓库直接挂载、多 Agent 协作、环境变量注入、Dreaming 智能记忆等功能，并修复多项稳定性问题。
- Cloud Use 能力上线：同期 Cloud Use 功能已经可用，允许 Agent 以受治理身份操作阿里云资源，完成了运维、FinOps 等场景的闭环。
（来源：Cloud Agents CN 发布日志）
常见问题（FAQ）
1. Qoder Cloud Agents 的官网地址是什么？
用户指定入口为 https://qoder.com.cn/，同时你可以直接访问中文产品页 https://qoder.com/zh/cloud-agents。
2. Cloud Agents 是否免费？如何收费？
Cloud Agents 包含在 Qoder Teams 或 Enterprise 订阅中。Teams 版每席位每月 ¥300（含 3,000 Credits），Enterprise 版每席位每月 ¥150（Credits 需另购）。云端运行任务会消耗 Credits。
3. 它和 Qoder Desktop / JetBrains 插件有什么区别？
Cloud Agents 是一个后端可编程的 Agent 运行时，适合集成到自动化流水线中，不依赖本地开发环境。Desktop 和插件则是面向开发者的交互式编码工具。
4. Cloud Agents 支持哪些编程语言？
Qoder 平台本身支持多种主流语言，包括 Java、Python、JavaScript/TypeScript、Go、C/C++ 等。Cloud Agents 作为通用 Agent 运行时，其语言支持取决于底层模型和配置的工具/Skill。
5. 如何保证代码和数据安全？
每个 Session 都在独立沙盒中运行，会话间不能相互访问。任务结束后沙盒销毁，数据不残留。Cloud Use 用云能力通过 OAuth 与 RAM 进行权限管控，所有操作均在服务端留痕可审计。
总结
Qoder Cloud Agents 标志着阿里云在 AI Agent 领域从“工具助手”向“平台化智能体运行时”的跨越。它让团队可以像调用微服务一样调用智能体，把 AI 能力无感地融入开发、运维和治理流程中。结合通义灵码大模型、完善的沙盒安全机制和即时可观测性，Cloud Agents 正在重新定义“让软件装上不断进化的大脑”的实际工程形态。