刚刚,OpenAI 官方宣布将收购 Pierre Computer Company。
OpenAI 称这笔收购是为了加速一个愿景,让 Codex 成为团队与 AI 一起构建软件的地方,「从最初的想法,到最终发布的版本」。

同一时间,Pierre 官方账号也发出了一个在篮球场拍的视频,宣布加入 OpenAI 的事宜。在视频中,他们表示「好消息是,我们仍在做大家喜爱的产品」。(实话说视频拍得有点抽象)

OpenAI 他们希望和 Pierre 一起,为现代软件开发树立标准,覆盖的范围是「从智能体创建第一个分支,到代码部署上线、面向全世界的精彩时刻」。公告还提到,OpenAI 希望 Codex 能把企业交付的代码,与员工所做的决策联系起来。
根据官方公告,Pierre 此前打造了代码托管服务 Code Storage 及一系列开源开发者工具,其中 Trees 和 Diffs 两个开源库已被用于 Codex 应用的文件浏览和代码差异审查界面。
此次收购旨在进一步改进开发者熟悉的 Git 工作流,让其更好地适应人与 AI 编程智能体协作的新模式。
OpenAI 承诺,Pierre 的开源项目将继续保持开源,现有客户也可继续使用 Code Storage,相关能力未来将逐步整合进 Codex。目前交易仍需满足监管批准等交割条件,在正式完成前,双方将继续独立运营。
Pierre 的联合创始人兼 CEO 是 Jacob Thornton。前端开发者对他应该不陌生,他是 Bootstrap 的联合作者之一。这个诞生于 Twitter 内部的前端框架,后来成为全球最流行的 CSS 框架之一,几乎是一代 Web 开发者的入门工具。
另一位联合创始人是 Ian Ownbey。根据 Dealroom 等创投数据库的信息,Pierre 成立于 2023 年,团队规模在 11 到 50 人之间。另据 IA40 榜单披露,Pierre 累计融资约 2400 万美元。
打开 Pierre 的官网 pierre.computer,你会看到一个极简的复古风页面,像是从上世纪 90 年代穿越过来的。页面上对公司的介绍只有一句话:Pierre 做的是「为机器工作打造的底层、可组合的产品基础设施」。
对,官网只有这么多内容。

Pierre 的产品线并不多,一个商业产品加三个开源项目:
Code Storage 是 Pierre 最核心的产品,定位是为业内最大规模的智能体工作负载存储代码和其他机器生成的产物。
它支持单仓库最高 32TB 的存储容量,仓库数量和总存储空间不设上限。Git 请求和 API 请求均不限速,实测单仓库每秒可处理超过 500 次 Git 请求,API 请求峰值超过每秒 1.5 万次,同时支持 30 个以上的并发写入,并提供 99.99% 的可用性 SLA。
这些指标背后,是 AI 编程正在改变代码生产的节奏。人类工程师一天可能只提交几次代码,AI 智能体却可能在一分钟内创建几十个分支,同时发起大量读写请求。传统 Git 托管平台的限流机制和访问控制流程,主要围绕人类开发者的使用习惯设计。当编程智能体成为高频用户,原有的基础设施也需要跟着改变。
Code Storage 正是为此而来。技术上,它基于 Git 的三阶段提交协议,结合「辐条式」法定多数(quorum)架构,在支持高并发读写的同时,保证数据的持久性与一致性。开发者既可以通过 TypeScript、Python、Go 的 SDK 直接操作仓库,也可以沿用原生 Git 协议进行 clone 和 push,并与 GitHub、GitLab、Bitbucket 双向同步。这意味着,开发者无需彻底改变现有工作流,就能接入面向 AI 智能体优化的代码存储服务。
连定价方式也考虑到了 AI 编程的特点。7 天内被访问过的热数据,每 GB 每小时收费 0.005 美元;超过 7 天未访问的冷数据,则降至 0.0002 美元,两者相差 25 倍。
在 AI 编程场景中,智能体可能快速生成大量代码、分支和中间产物,其中不少只会被读取或修改一两次,之后便长期闲置。通过冷热数据分层计费,Code Storage 试图让这种高频生成、低频访问的代码存储模式,在成本上变得更加可持续。
如果说 Code Storage 解决的是「代码存在哪」,那 Trees 和 Diffs 解决的就是「人怎么看懂代码」。
Trees 让开发者能快速浏览和定位项目文件,Diffs 让代码变更一目了然。OpenAI 在公告里专门夸了这两个库,说它们「都能让开发者轻松审查和浏览大量代码,同时保持出色的性能」。
Diffs 还有一个很实用的编辑模式。审查者在 diff 视图里发现问题,可以直接在原处改掉那一行,不用再切回编辑器。新发布的 Highlights 则能在开发者打字、或者智能体流式输出代码时,实时更新语法高亮。
从 Pierre 做的事情中,不难发现 OpenAI 这笔收购背后,其实指向一个越来越普遍的焦虑。
AI 写代码的速度早就超过了人类。但代码写出来,总得有人看、有人审、有人为它负责。当一个工程师同时指挥好几个智能体并行干活,每天要过目的 diff 可能是过去的好几倍。
审查和发版环节,正在成为 AI 编程时代真正的瓶颈。
OpenAI 在公告里特别强调了这一点,「Git 的使用还有另一个重要环节,开发者如何审查代码」。Pierre 的工具能被看上,很大程度上是因为它们在「让人快速看懂大量代码」这件事上下足了功夫。
另一个值得琢磨的信号,是 OpenAI 提到的「将企业交付的代码与员工所做的决策联系起来」。Git 能够记录代码变化,却很难记录变化背后的讨论和取舍。当越来越多代码由 AI 生成,代码变更背后的原因会变得比以往更难追溯,也更加重要。
当然,收购本身并不代表 Codex 明天就会变成一个全新的代码平台。交易还需要监管批准,整合也需要时间。OpenAI 目前给出的承诺是开源项目继续开源、Code Storage 客户继续可用,具体的新产品形态还没有公布。
回头看,AI 编程工具的竞争正在一层层下沉。过去十多年,代码的存放、追溯和管理几乎被 GitHub 这样的平台牢牢占据。现在,OpenAI 把一家专为 AI 打造 Git 基础设施的公司收入囊中,意图已经相当明显。
那么问题来了。如果未来大部分代码由 AI 写、AI 审、存在 AI 公司的平台上,开发者还会需要今天这样的 GitHub 吗?你所在的团队,又准备好让 Codex 接管从第一个分支到上线发布的全流程了吗?
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文章来自于"机器之心",作者 "冷猫"。
【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。
项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use
【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!
项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
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【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。
项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file
本地安装:https://www.deepbi.com/
【开源免费】airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。
项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md