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Analytics India Magazine更新于 10月27日 16:30

前 GitHub CEO 的 Entire 推出面向 AI 智能体的 Git 平台 Git Forge

Former GitHub CEO Launches Git Platform Built for AI Agents

AI 导读

前 GitHub CEO Thomas Dohmke 创立的 Entire 于 10 月 26 日发布 Git 平台 Git Forge,面向智能体与人类协作,包含智能体代码评审系统 Trails、分布式 Git 托管和保存编码会话的 Continuous Memory。平台已向开发者开放,仓库托管覆盖美国、欧洲、澳大利亚和印度,评审流程使用 Claude Code 和 Codex,隔离云环境由 Daytona 和 E2B 提供。Entire 称其自测中源码控制服务器处理代码推送比 GitHub 快 89 倍、比 Cursor Origin 快 6 倍,Entire Graph 在测试中最多降低 71% 的 token 消耗。

推荐理由

AI 评分 69

前 GitHub CEO 的新平台把代码评审交给智能体,并给出与 GitHub 的自测性能对比,可观察智能体协作开发的基础设施形态。

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由前 GitHub CEO Thomas Dohmke 创立的初创公司 Entire 推出了一款基于 Git 的开发者平台,该平台使用 AI 智能体来审查代码、管理仓库,并保留此前编码会话的上下文。

该平台名为 Git Forge,专为智能体与人类的协作而构建。平台于 10 月 26 日发布,引入了三项核心功能:Trails,一个基于智能体的代码审查系统;分布式 Git 托管;以及 Continuous Memory,它将编码会话和提示词存储在仓库中,供 AI 智能体日后检索。

该平台已向开发者开放,仓库托管覆盖美国、欧洲、澳大利亚和印度。

Entire 声称,根据公司自身的基准测试,其源码控制服务器处理代码推送的速度最高可达 GitHub 的 89 倍、Cursor Origin 的 6 倍。

Entire 用 Trails 取代拉取请求

随着 AI 编码智能体生成的代码量超出开发者人工审查的能力,Trails 旨在让代码审查变得更轻松。

传统的拉取请求依赖代码差异、评论和持续集成(CI)结果来帮助开发者决定是否合并更改。Entire 认为,当编码智能体生成更改、其他智能体反复审查这些更改时,这一工作流会变得更难管理。

Trails 将评估分数和未解决的问题置于审查界面的顶部。每当代码被推送时,审查智能体都会在云沙箱中独立评估这些更改,并返回分数、说明和建议的修复方案。

该系统包含对安全性、代码质量以及是否需要人工审查的评估。开发者可以配置额外的检查,并设置名为 Gates 的规则,在满足指定条件(包括人工批准和通过 CI 检查)之前阻止合并。

“目标很简单:提供你所需的所有信息,以便判断你的编码智能体与审查智能体之间是否已经进行了足够多的循环,从而达到了稳定状态。或者没有,还需要再进行一次迭代。只有当置信度高、风险低且所有问题都已清除时,才应该进行合并,”Dohmke 说。

Entire 使用 Claude Code 和 Codex 来运行其审查工作流,隔离的云环境由 Daytona 和 E2B 提供。

分布式托管面向 AI 编码工作负载

该平台还允许开发者将仓库直接托管在 Entire 上,或镜像 GitHub 上的现有仓库。团队可以选择主要托管区域,并在各区域间复制仓库,以满足数据驻留要求。

Entire 表示,其分布式架构围绕一个兼容 Git 的源码控制服务器、一个分布式对象存储和一个事务性引用数据库构建。其内部基准测试报告称每秒可处理 418 次推送,而 GitHub 为 4.7 次。

开发者可以继续将 GitHub 作为其真实来源,同时在 Entire 上运行 Trails。该公司还为希望将仓库迁移到其平台的团队提供了迁移选项。

在持续集成方面,Entire 已与 Buildkite 和 Depot 建立合作。这两项服务都可以在代码推送时运行构建和测试工作流,结果显示在 Trails 中。构建失败可以阻止合并,而编码智能体可以使用这些服务的接口来解决问题。

Continuous Memory 保留编码上下文

Entire 的第三个组件 Continuous Memory 旨在防止编码智能体在会话结束时丢失项目上下文。

该系统由两个开源工具组成。Entire Graph 映射代码库,包括定义、调用方、类型和依赖关系,以帮助智能体找到相关信息。Entire Brain 将该映射与之前的智能体会话和提示词关联起来,使智能体能够检索早期代码更改背后的推理过程。

该公司声称,在其测试中 Entire Graph 将 token 消耗最多降低了 71%。

Entire Brain 还可以连接到该公司的后端,使团队能够共享智能体记忆,而不是将其保留在各自的机器上。这可以帮助智能体考虑先前的决策、理解现有代码,并避免重复此前已解决的错误。

Entire 于 2026 年 2 月以 3 亿美元估值完成了 6000 万美元的种子轮融资。该轮融资由 Felicis 领投,Madrona、微软的 M12、Basis Set 及其他投资者参投。该公司称这是当时开发者工具领域规模最大的种子轮融资。

Dohmke 在离开 GitHub(他曾担任 CEO)后创立了 Entire。这家初创公司正在围绕现有的编码智能体构建基础设施,而不是开发自己的基础模型。

来源

Analytics India Magazine