Atlas

为编码智能体做版本控制:把提交与产生它的会话、提示和工具调用绑定在一起。

源仓库
pacifio/atlas
Star 数
★ 9.6k
最近更新
11 天前
License
Apache-2.0
主语言
Rust

30 秒速览

运行形态
桌面应用
可在哪里用
通用 · 跨平台Codex · Claude Code
费用
软件免费,模型调用费用自付
上手难度
中 · 需要几步配置
开始前需要
BunRust(stable,通过 rustup 安装)Xcode Command Line Tools(macOS)或 MSVC build tools(Windows)Claude Code CLI(使用 Claude Code 智能体时需要)Shell / 命令行网络访问本地文件系统
典型场景
同时用 Claude Code 和 Codex 改同一个仓库,希望两者共享同一份计划、决策与文件变更记录,而不是每次切换都重新解释一遍背景。
不适合
  • 只想要命令行工具、不愿安装桌面应用的开发者
  • 需要在 Linux 上稳定运行生产环境的团队(官方仅支持 macOS 13+ 与 Windows 10+,Linux 未测试)
  • 要求全部会话数据必须端到端零本地留存的组织

这个 Agent 能做什么,适合哪些场景?

Atlas 是一个基于 Tauri 的跨平台桌面应用(macOS 与 Windows),把自己定位为「编码智能体的源代码管理」。它通过 ACP(Agent Client Protocol)以外部子进程方式运行 Claude Code、Codex,也可以在进程内运行自带的 Atlas Agent,还能拉起 ACP registry 中 Cursor、OpenCode、Kilo Code 等智能体的官方二进制,多个会话可在同一代码库上并行。所有会话写入项目内 gitignore 的 .atlas/sessions.db,提交时把 commit 与原会话关联成 checkpoint,链接可跨 amend 与 rebase 存活。它在每轮对话前后注入共享记忆、@ 提及的本地解析结果、设备端语义检索以及首次会话交接包,让不同智能体之间共享计划、决策与文件变更。应用内还包含编辑器、Git 提交图、终端、知识库、arXiv/Semantic Scholar 研究、浏览器与活动日志,默认本地运行。

Atlas 以会话为单位驱动智能体:通过 ACP 启动 Claude Code、Codex 等外部子进程,Atlas Agent 则在进程内运行。每轮发送前,Rust 侧先本地解析 @ 提及(文件与文件夹解析成路径,笔记、技能、论文和过往会话直接内联),再从共享代理记忆中取出当前计划、决策、文件变更、失败记录与架构笔记,并把用户消息在设备端做 embedding、在项目的记忆索引(本地 embedding + HNSW 检索)中找语义匹配;项目第一条消息还会附带一个事实包与上一个会话的尾部内容。所有提示、消息、工具调用、触及文件和补丁写入 .atlas/sessions.db,写盘前先做密钥脱敏。提交时(即使 Atlas 未打开、来自其他终端或编辑器)会观察提交并与产生它的会话关联成 checkpoint,amend/rebase 通过 patch-id 对账重新指向,squash 导致歧义时则置为 orphan。它还能导入已有的 Claude Code 历史记录,转写并回填历史。界面侧提供 CodeMirror 编辑器、含泳道分配的 Git 提交图、带退出码与耗时的块状终端、.atlas/knowledge/ 下的 Markdown 知识库(含反链、链接图、导出 HTML 或独立服务端二进制)、arXiv 与 Semantic Scholar 检索、原生 WebKit 浏览标签页、JSON 持久化的 Spaces 空间板与最多三列的 Split view。

  1. 同时用 Claude Code 和 Codex 改同一个仓库,希望两者共享同一份计划、决策与文件变更记录,而不是每次切换都重新解释一遍背景。
  2. 几个月后需要回答「这行代码为什么是这样」,可以直接选中对应 checkpoint 就那段会话提问,而不是只看模型写的提交信息。
  3. 团队已经在用 Claude Code 或 Codex 订阅,希望把现有订阅接进 Atlas 以获得更完整的上下文,同时不改变自己的操作习惯。
  4. 需要在离线或不出网的环境中做智能体编码,并要求代码、笔记与会话都留在本机、密钥在落盘前就被脱敏。
  5. 想把 CLAUDE.md、AGENTS.md 和零散的 Markdown 笔记统一成一份索引,作为所有智能体的共享上下文。
  6. 希望用 Mission control 面板查看某项目的智能体用量趋势、消耗拆分、时间线与可过滤的日志表。

如何安装或部署这个 Agent?

普通用户直接下载安装包:从 https://www.tryatlas.cc/ 或 GitHub releases 页面获取 macOS 的 .dmg(Apple Silicon 或 Intel)或 Windows 的 .msi,按安装向导完成安装。官方支持的平台是 macOS 13+ 与 Windows 10+(x64),Linux 可以从同一份 Tauri 代码构建但未经测试。

下载地址:https://www.tryatlas.cc/ 或 https://github.com/pacifio/atlas/releases
macOS:.dmg(Apple Silicon / Intel)
Windows:.msi(Windows 10+ x64)

如果要从源码构建,需要先准备 Bun 与 Rust(stable,通过 rustup 安装),macOS 上还需要 Xcode Command Line Tools,Windows 上需要 MSVC build tools(Visual Studio Build Tools 的 C++ 工作负载)。

git clone https://github.com/pacifio/atlas
cd atlas
bun install
bun run dev:app

Linux 还需要先装系统依赖(GTK 3、WebKit2GTK 4.1、GLib 头文件),例如 Debian/Ubuntu:

如何使用这个 Agent?

启动后按项目组织工作:打开本地 Git 仓库,在会话里选择要用的智能体(Claude Code、Codex、Atlas Agent,或 ACP registry 中的其他智能体),每个会话独立于标签页,切换标签不会中断正在运行的会话。要在 Atlas 里用 Claude Code,需要先安装 claude CLI 并把它放进 PATH;Atlas Agent 不需要外部 CLI。

在提示里用 @ 引用文件、文件夹、符号、分支、提交、笔记、技能、论文和历史会话,解析在 Rust 侧本地完成:文件和文件夹会变成路径,由智能体按需读取,笔记、技能、论文与会话内容则会被内联。提交之后,在 checkpoint 里选中某次会话即可就那段会话直接提问。

# 使用 Claude Code 智能体前,先确认 CLI 可用
claude --version

生产构建命令:

bun run build:app       # macOS .app bundle
bun run build:app:dmg   # macOS .app + .dmg installer
bun run build:app:win   # Windows .msi installer

默认本地模式无需账号、无需联网即可使用。需要跨设备同步时再登录并创建 organization。匿名使用分析默认开启,只收集粗粒度元数据,不包含代码或提示词,可通过 TELEMETRY.md 中的说明关闭。

这个 Agent 有哪些优点和局限?

优点
  • checkpoint 把提交与会话绑定,且对提交是「观察」而非拦截,因此终端里、其他编辑器中甚至 Atlas 关闭时产生的提交仍能找回对应会话,amend/rebase 后还能按 patch-id 重新指向。
  • 跨智能体共享记忆:Claude Code 的记忆对 Codex 可见,反过来也一样;切换智能体不必从头解释,还支持把已有的 Claude Code 历史导入回填。
  • 数据形态不锁定:笔记是 Markdown、画布是 JSON、会话是 JSONL、编辑器是磁盘上的一個文件,关掉 Atlas 可以用 vim 继续;唯一例外是需要查询的 checkpoint 记录用 SQLite。
  • 默认本地优先:密钥在写入磁盘前就被脱敏(不是上传前),会话捕获默认只写 .atlas/sessions.db,embedding 也在本机完成。
  • 一台应用内同时具备编辑器、带泳道的 Git 提交图、块状终端、知识库、论文检索、浏览器与最多三列 Split view,减少在多个工具间切换。
局限
  • 文档中明确说明 Linux 版本「可以从同一套 Tauri 代码构建但未经测试」,官方支持平台只有 macOS 13+ 与 Windows 10+,Linux 用户需要自行承担风险。
  • 从源码构建的链路较重:需要 Bun、Rust stable、Xcode Command Line Tools 或 MSVC build tools,Linux 还要额外的 GTK 3 / WebKit2GTK 4.1 / GLib 系统依赖,首次 Rust 编译要几分钟。
  • ACP registry 中长尾智能体的 QA 被文档标注为「正在进行中」,使用非 Claude Code / Codex 的智能体属于未充分验证的路径。
  • 匿名使用分析默认开启,需要主动按 TELEMETRY.md 关闭;对数据敏感的团队必须先处理这一项。
  • checkpoint 记录写在项目内 gitignore 的 .atlas/ 目录,属于本地状态,团队成员之间不会自动共享,需要登录并创建 organization 才能同步。
  • 贡献流程有额外约束:功能开发要针对当前 version 分支而不是 main,main 只接受已完成的 version 分支合并。

这个 Agent 与同类方案有什么区别?

Atlas 的定位是相对「为智能体之前的时代设计的编辑器」而言的:它指出这类编辑器的三个问题——智能体每次从零开始、切换智能体就丢失线索、上下文散落在知识库、CLAUDE.md、AGENTS.md 和各智能体自有记忆文件里。它同时把自己与「只跑一个智能体」的用法区分开:Claude Code 读不到 Codex 的历史,Codex 也读不到 Claude Code 的,而 Atlas 让两者共用一份记忆索引。它并不替换 Claude Code 或 Codex 本身,而是把这两个智能体以及 ACP registry 中的 Cursor、OpenCode、Kilo Code 等作为子进程或内置引擎运行在自己之下。

与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。

Agent 源码审查 形态 / 费用 Star 最近更新 主语言 完整支持的平台
Atlas 当前 50 · 缺口较多 桌面应用免费 + 模型费 ★ 9.6k 11 天前 Rust Codex · Claude Code
MonoCode 56 · 缺口较多 桌面应用免费 ★ 3.1k 今天 TypeScript Codex · Claude Code
PRO-LONG 57 · 缺口较多 命令行工具免费 ★ 458 2 个月前 Python Codex · Claude Code
Keep the Why 75 · 表现良好 Agent 插件 / 技能免费 ★ 231 1 天前 Python Codex · Claude Code

FollowAgents 如何评估这个 Agent?

FollowAgents 源码审查 · FARS-2.1
缺口较多
50/ 100 五分制 2.5 / 5
信任安全 14/29
可靠稳定 6/14
适用触发 10/18
规范维护 10/18
有效结果 7/13
证据核验 3/8
查看各维度的扣分理由
信任安全14 / 29 · 2.4/5

证据显示 Atlas 在本地运行代理、会话写入 .atlas/sessions.db 前先做密钥擦除,并明确说明匿名遥测默认开启且可关闭(TELEMETRY.md),数据流透明度较好;但仓库未提供权限最小化设计(代理以子进程/进程内方式运行,未见沙箱或权限边界说明),未见任何用户确认机制(提交、外部代理二进制自动拉取均无确认步骤),回滚仅提到 checkpoint 链接可跨 rebase/amend 重指向,未说明如何撤销代理产生的变更;依赖安全方面 Cargo.toml 有大量精确 pin 与注释说明,但存在 git 依赖(nucleo、runfiles)与 '*' 版本(openssl-sys),且未提供漏洞审计证据,故扣分。

可靠稳定6 / 14 · 2.1/5

README 与 Cargo.toml 对工作区结构、vendored 引擎、CI 计划逻辑描述一致,自洽性尚可;但依赖可用性存在风险:nucleo 与 runfiles 使用 git rev 固定,openssl-sys 为 '*',且 vendored 引擎依赖上游仓库,离线或上游变更时构建可能失败;失败信息方面仅 CI 注释提到 sandbox 失败被翻译成误导性信息(bwrap 未安装却报命令未运行),说明错误信息可读性不足,故扣分。

适用触发10 / 18 · 2.8/5

README 明确列出 macOS 13+/Windows 10+ 支持、Linux 未测试,并给出多代理(Claude Code、Codex、Atlas Agent、ACP registry)场景,受众与场景描述充分;能力边界也有说明(本地优先、同步需登录、长尾 registry 代理 QA 进行中);但触发精度方面,@ 提及、记忆注入、语义匹配的触发条件描述较粗,未给出精确的触发规则或配置方式;环境适配方面提供了 Linux 依赖与构建命令,但 Linux 明确未测试,故扣分。

规范维护10 / 18 · 2.8/5

信息架构清晰,README 分节完整,安装说明包含 Bun/Rust/系统依赖与构建命令;但命名稳定性不足:仓库大量使用 vendor/atlas-engine 重命名,且 Cargo.toml 注释提到 ADR-0011 重命名,历史命名变动可能影响用户;示例与 FAQ 仅有少量代码块,缺少常见问题;已知限制有说明(Linux 未测试、长尾代理 QA 进行中);许可证为完整 Apache-2.0 且 LICENSE 文件存在,给满分;版本与变更日志方面 package.json 有版本号但无 CHANGELOG 文件;维护责任方面未明确维护者或支持渠道,仅有 Discord 链接,故扣分。

有效结果7 / 13 · 2.7/5

输出可用性方面,checkpoint、会话记录、知识库等输出形式明确且可查询,但未提供输出格式示例或导出样例;边际价值方面,多代理共享记忆与 checkpoint 链接是差异化能力,但需实际运行验证;成本效益方面,构建需要 Bun、Rust、大量系统依赖与长时间编译,且 vendored 引擎庞大,对普通用户成本较高,故扣分。

证据核验3 / 8 · 1.9/5

claim_traceability:README 中大量能力声明(如密钥擦除、语义匹配、checkpoint 链接)未提供可追溯的代码引用或测试证据,仅少数指向文档链接;cross_source_corroboration:Cargo.toml 与 CI 配置可部分佐证工作区与 vendored 引擎结构,但 README 的功能声明缺乏多源交叉验证;fact_inference_separation:README 将产品愿景与事实混合陈述,未明确区分已验证事实与推断,故扣分。

风险与缓解建议
  • 仓库未提供权限最小化或沙箱设计说明,代理以子进程/进程内方式运行,可能拥有与用户相同的文件系统权限。
  • 自动拉取 ACP registry 代理二进制且无用户确认步骤,存在供应链风险。
  • 依赖中包含 git rev 固定的 nucleo、runfiles 以及 '*' 版本的 openssl-sys,构建可重复性与安全性存疑。
  • Linux 明确未测试,且 CI 注释指出 sandbox 失败信息可能误导(bwrap 缺失被报为命令未运行)。
  • README 中大量能力声明缺乏可追溯的代码或测试证据,需实际运行验证。
证据充分度:低 评估于 2026年10月15日 审查版本 bb8eb6acad9d
查看完整评分方法 →

最近版本

来自该项目 GitHub Releases 的最新发布记录,说明为上游原文摘录,未经本站改写或测试。

  1. alpha-0.4.1 Atlas Teams Beta 预发布
  2. alpha-0.3.4 Atlas Teams Early
  3. alpha-0.3.3 Atlas windows patches

常见问题

Atlas 本身要收费吗?
仓库以 Apache-2.0 许可开源,本地模式无需账号、无需联网即可使用。文档没有给出价格信息;如果你通过 Atlas 运行 Claude Code 或 Codex,属于把你已有的订阅或按量计费的模型额度接进来用,这部分成本来自模型提供方而非 Atlas。
会话和代码会被上传吗?
默认不会。会话捕获只写入项目内 gitignore 的 .atlas/sessions.db,密钥在持久化之前就被脱敏,embedding 与语义检索都在本机完成。账号是可选项,只有你明确选择登录并创建 organization 后才做跨设备与团队同步。需要注意匿名使用分析默认开启,收集的是粗粒度元数据,不含代码与提示词,可按 TELEMETRY.md 关闭。
我能不能继续用现有的 Claude Code 和 Codex 订阅?
可以。两者都被作为外部子进程通过 ACP 运行,文档明确说是最常用、测试最充分的路径;用你既有的订阅跑在 Atlas 里,会话会获得更多上下文,而你的使用方式不变。使用 Claude Code 时需要在 PATH 里安装 claude CLI。
如果 rebase 或 squash 之后 checkpoint 的关联会怎样?
amend 和 rebase 通过 patch-id 对账重新指向,关联会存活下来;当 squash 导致关联确实存在歧义时,Atlas 选择把它置为 orphan,而不是去猜一个可能错误的关联。
除了 Claude Code 和 Codex,还能跑哪些智能体?
文档说可以拉起 ACP registry 中的任意智能体(提到 Cursor、OpenCode、Kilo Code 等),并会自动拉取各自的官方二进制,所有智能体走同一条发送路径。但仓库同时注明,对长尾 registry 智能体的 QA 仍在进行中。
在 GitHub 查看 ↗ 安装 ↓

对比同类 Agent

用同一套 FARS 评审,横向比较这个 Agent 所属的短名单。

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