Ramp分享了 Inspect 的架构。在公司前后端存储库的合并拉取请求中，这个内部编码代理的采用率迅速达到了约 30%。这家金融科技公司分享了一份详细的技术规范，解释他们如何创建了一个系统，使 AI 代理能够像人类工程师一样访问开发环境。
Inspect 的真正创新之处在于，它让编码代理能够完全访问 Ramp 的所有工程工具。与只让代理编写基本代码不同，Ramp 的系统在 Modal 的沙盒虚拟机中运行，能与数据库、CI/CD 管道、监控工具（如 Sentry 和 Datadog）、功能标志以及 Slack 和 GitHub 等沟通平台无缝衔接。该代理可以编写代码，并通过工程师每天使用的测试和验证流程来确保代码可以正常运行。
Ramp 的工程团队表示，这种验证循环标志着对旧式代码生成工具的重大变革。该代理可以运行测试，检查监控仪表板，查询数据库进行验证，并参与代码审查。这有助于弥补影响许多 AI 编码助手的验证不足问题。
Ramp 选择基于 Modal 的基础设施进行构建，这对 Inspect 的性能特征至关重要。该平台能近乎即时地启动会话，并支持无限并发会话。这使得多名工程师可以同时使用独立的代理实例而不会导致资源争用。Modal 的沙箱隔离功能与文件系统快照机制确保了代码执行的安全性，并且支持快速迭代。
该架构使用 Cloudflare Durable Objects 进行状态管理。在交互过程中，这可以保持对话上下文和开发会话状态稳定。这种有状态的设计有助于代理跟踪它们的工作，就像人类工程师在开发时记住代码库一样。
Ramp 实现了多个客户端接口，使 Inspect 能够从不同的工作流程中访问。工程师可以使用许多工具与代理互动：用于快速聊天的 Slack 机器人，用于详细任务的 Web 界面，以及用于编辑可视化 React 组件的 Chrome 扩展。这种多模态方法表明，不同的任务需要不同的交互模式才能发挥最佳的效果。
该系统支持团队成员之间协同工作。他们能够同时观察并引导智能代理的操作。这一功能解决了人们对自主编程工具的普遍担忧。它既能确保有效的人工监督，又能让团队受益于自动化带来的效率提升。
Ramp 明确主张构建而不是购买现成的编码代理解决方案。其工程团队相信，与商业产品相比，自主工具可以实现更强大的集成。这主要是因为内部工具可以与外部供应商无法触及的专有系统、数据库和工作流程深度连接。
该公司承认，这种方法需要大量的工程投资。Ramp 分享了详细的实施规范，希望能够给他人带来一些启发。其中包括执行环境、代理集成模式、状态管理和客户端实现的细节。这显示了 Ramp 的自信，即竞争优势来自于执行，而不是隐藏架构细节。
最引人注目的也许是 Inspect 的部署，Ramp 并没有强制推广。合并拉取请求占比 30%是工程师自主选择采用代理的结果。他们发现，它在质量、速度或便利性方面均可媲美手动编码。持续增长的趋势表明，人们越来越了解该系统的能力与局限性。
其团队还指出，Inspect 简化了代码贡献工作。它为非工程师提供了与专业开发人员相同的工具访问权限。也就是说，该代理可能允许产品经理、设计师和其他人直接添加代码。这可能会改变跨职能团队的合作方式。
Ramp 的工程团队知道，会话速度和质量仍然主要取决于模型的智能程度。即使有最好的工具和设置，编码代理也会受限于当今的语言模型。这些模型仍然会犯错误，会产生幻觉，难以进行复杂的推理，并且需要人类监督。
该公司知道，他们的构建而非购买的建议可能不适用于每个组织。要实现类似的系统，需要强大的 AI 基础设施技能和工程资源。规模比较小的团队或有些组织可能没有那么多资源，或者认为不值得投入那么多资源。
随着编码代理的不断演进，Ramp 的技术规范和采用指标提供了清晰的数据支撑。这有助于企业评估自身的自动化战略。研究表明，在具备适当环境、工具和验证机制的前提下，AI 编码代理能够大规模地提升工程生产力。
原文链接：
https://www.infoq.com/news/2026/01/ramp-coding-agent-platform/
