AI Инструмент

Augment Code Review

Augment Code — это платформа для агентской разработки программного обеспечения на уровне организации на базе ИИ, разработанная для повышения пропускной способности инженеров и сокращения времени слияния.

shipped 5 июл. 2026 г.paid

Domain rating75Monthly visits109K/mo

Почему это важно

1Использует Context Engine для понимания кодовых баз из нескольких репозиториев объемом 400 000–500 000 файлов с задержкой извлечения около 100 мс.

2Достигает 60-80% коэффициента принятия для автоматически одобренных pull requests с помощью своих интеллектуальных агентов для проверки кода.

3Prism Model Routing снижает затраты на модели ИИ на 20-30%, сохраняя при этом качество, сравнимое с передовыми моделями.

4Предлагает гибкие варианты развертывания, включая on-premises, для обеспечения безопасности и контроля корпоративного уровня.

О Augment Code

Бизнес-модель

Subscription SaaS

Оплата по факту использования

33% lower token cost across the SDLC per token

Платформы

Web, API

Целевая аудитория

Engineering teams and organizations looking to enhance software development processes.

Характеристики

Документация API

Посмотреть документацию →

Доступность API

Да, публичный API

overview

Что такое Augment Code?

Augment Code — это инструмент платформы разработки на базе ИИ, разработанный Augment Code, который позволяет корпоративным командам разработчиков программного обеспечения автоматизировать задачи кодирования с помощью автономных агентов, глубокого понимания кодовой базы и комплексной интеграции SDLC. Он специально разработан для крупных корпоративных сред, ориентируясь на сложные кодовые базы из нескольких репозиториев и функции корпоративного уровня, такие как применение политик на основе ролей и варианты развертывания on-prem.

features

Ключевые особенности Augment Code

Augment Code объединяет различные возможности кодирования на базе ИИ в единый процесс разработки, сосредоточенный вокруг его Context Engine и агентской платформы. Ключевые функции разработаны для повышения пропускной способности инженеров и сокращения времени слияния в сложных корпоративных средах.

Единая платформа агентов для развертывания ИИ-агентов на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения (SDLC).
Context Engine для глубокого понимания кодовой базы в проектах с несколькими репозиториями, поддерживающий 400 000–500 000 файлов.
Prism Model Routing, представленный в мае 2026 года, для оптимизации выбора моделей ИИ, снижая затраты на 20-30%.
Human-in-the-loop эскалация для агентских рабочих процессов, позволяющая использовать человеческое суждение для сложных решений.
Применение политик на основе ролей для обеспечения безопасности и управления корпоративного уровня.
Варианты развертывания on-prem для организаций, требующих строгой конфиденциальности и контроля данных.
Интеграция с популярными инструментами разработки, включая Slack, GitHub и Jira.
Доступность API через Model Context Protocol (MCP), повышающая производительность агентского кодирования более чем на 70%.
Возможности автоматизированной проверки кода, достигающие 60-80% коэффициента принятия для pull requests с низким риском.
Поддержка нескольких сред разработки, включая локальные и облачные установки.

use cases

Кому следует использовать Augment Code?

Augment Code в первую очередь предназначен для крупных корпоративных команд разработчиков программного обеспечения и профессиональных инженеров, управляющих сложными кодовыми базами из нескольких репозиториев. Его возможности адаптированы для организаций, стремящихся значительно улучшить поставку программного обеспечения и производительность команды с помощью решений на базе ИИ.

Корпоративные команды разработчиков программного обеспечения: Для автоматизации задач кодирования, ускорения внедрения функций и управления крупномасштабными миграциями и рефакторингом кодовой базы.
Инженеры-программисты: Для получения контекстно-зависимых предложений по кодированию в IDE, ускорения отладки и диагностики ошибок, а также для генерации всеобъемлющей документации.
Менеджеры по разработке: Для сокращения времени слияния, повышения пропускной способности инженеров и улучшения качества и безопасности кода с помощью интеллектуальной проверки кода и автоматизации PR.
Новые инженеры: Для значительного сокращения времени адаптации за счет глубокого понимания кодовой базы, что позволяет вносить вклад в сложные pull requests в течение первого месяца работы.

how to use

Как использовать Augment Code

Augment Code функционирует как автономная агентская платформа, которая интегрирует различные возможности кодирования на базе ИИ в единый процесс разработки. Пользователи обычно начинают с интеграции платформы в свои существующие среды разработки и рабочие процессы.

1Интегрируйте Augment Code с существующими средами разработки, такими как VS Code и JetBrains, для помощи в IDE.
2Используйте Context Engine для загрузки целых репозиториев, создавая семантические встраивания для глубокого понимания кодовой базы в проектах с несколькими репозиториями.
3Развертывайте автономных агентов для конкретных задач, включая генерацию кода, автоматизированную проверку кода и крупномасштабный рефакторинг.
4Используйте Intent Workspace, запущенный в апреле 2026 года, как среду после IDE для координации нескольких агентов на реальных кодовых базах с изолированными Git worktrees.
5Отслеживайте производительность агентов и используйте механизмы эскалации human-in-the-loop для принятия критически важных решений или решения сложных проблем.
6Настройте политики на основе ролей и выберите варианты развертывания (on-prem или облако) в соответствии с требованиями безопасности и соответствия организации.

pricing

Цены и планы Augment Code

Augment Code работает по модели SaaS на основе подписки, с планами ценообразования, скорректированными в сентябре 2025 года и марте 2026 года для индивидуальных разработчиков и корпоративных команд. Индивидуальные корпоративные контракты (Custom Enterprise) доступны для более крупных организаций, требующих индивидуальных решений.

Indie Plan: Стоимость $20/месяц, предназначен для индивидуальных разработчиков, включает 125 сообщений пользователя или 40 000 кредитов.
Standard Plan: Доступен по цене $60/месяц для до 20 пользователей, предоставляя 130 000 кредитов.
Max Plan: Предлагается по цене $200/месяц для до 20 пользователей, включая 450 000 кредитов.
Enterprise Contracts: Индивидуальные цены для более крупных организаций, требующих расширенных функций, выделенной поддержки и конкретных вариантов развертывания.

Pros

+Outstanding contextual awareness and deep understanding of complex, multi-repository codebases via its 'Context Engine'.
+Autonomous AI agents capable of planning, building, and opening pull requests for feature implementation and refactoring.
+Flexible deployment options, including critical on-premise support for enterprise clients.
+Significant potential for productivity gains and reduced merge times, with reported timeline reductions for migration projects.
+Prism Model Routing optimizes AI model usage, aiming for 20-30% cost reduction per task.
+Effective for large-scale refactoring, bug fixing, and developer onboarding by providing immediate context.

Cons

−Credit-based pricing model has led to confusion, cost anxiety, and reported price increases for power users.
−Strategic shift resulted in the sunsetting of inline completions for Indie, Standard, and Legacy plans (as of March 31, 2026).
−Agentic workflows can be slow on larger tasks, with reports of frequent timeouts requiring manual retries.
−Some users have experienced service unavailability or unresponsiveness, impacting workflow.
−The company's stance on 'GhostApproval' (AI altering files outside sandbox) as 'expected product behavior' raises concerns for some users regarding agent autonomy and control.

Политики

Страница цен

Посмотреть цены→

Похожие инструменты

Augment Code против конкурентов

Augment Code позиционирует себя как платформа для кодирования на базе ИИ для корпоративной разработки программного обеспечения, отличаясь акцентом на агентскую разработку, глубокое понимание кодовой базы и функции корпоративного уровня, такие как развертывание on-prem и применение политик на основе ролей.

GitHub Copilot EnterpriseOn Stork

It offers an autonomous coding agent and deep integration within the GitHub ecosystem, providing organization-specific codebase understanding and context-aware pull request reviews.

While both target large enterprises and offer agentic capabilities, GitHub Copilot Enterprise is primarily a cloud-only deployment, whereas Augment Code explicitly offers on-premise deployment options. GitHub Copilot Enterprise also integrates natively with GitHub.com for chat and codebase understanding.

Tabnine EnterpriseOn Stork

Tabnine Enterprise provides an Enterprise Context Engine that learns an organization's unique architecture and coding standards, offering flexible deployment options including SaaS, VPC, or fully air-gapped on-premise.

Similar to Augment Code, Tabnine Enterprise strongly emphasizes enterprise-grade security, compliance, and on-premise deployment flexibility. It also offers centralized visibility and granular access controls across users and teams.

Sourcegraph CodyOn Stork

Cody excels in cross-repository search and understanding for massive codebases, leveraging Sourcegraph's code intelligence platform to provide context-aware chat and fixes.

Sourcegraph Cody focuses heavily on codebase comprehension and AI-assisted troubleshooting across complex, multi-repository architectures, supporting self-hosted deployments. While it offers AI assistance, its agentic capabilities for autonomous multi-step workflows might be less pronounced than Augment Code's focus on agentic software development.

Mutable AIOn Stork

Mutable AI is an AI-accelerated software development platform that provides 'infinite context awareness' of the entire codebase, generating auto-updating documentation and enabling AI-directed multi-file edits.

Mutable AI, like Augment Code, targets enterprises with features like role-based access control and on-premise support. It differentiates by emphasizing automated documentation and codebase understanding, alongside code generation and refactoring.

Ещё на Stork