Amp

Amp 是什么？

Amp 是 Sourcegraph 推出的编程智能体，通过终端和编辑器处理代码库任务，可以检查代码、使用开发工具、修改文件，并保留可复核或共享的线程。不要把它与 Cody 混为一谈：Sourcegraph 官方资料表示 Cody Free 和 Pro 已在 2025 年 7 月停止，Cody Enterprise 继续存在。

当开发者需要的是能够执行任务的智能体，而不是单纯补全时，Amp 值得评估。主要决策点包括云端处理、模型路由、命令权限、长线程成本，以及协作式智能体历史是否真正改善审查。

终端与线程工作流

安装智能体前先确认它能访问的范围。Amp 应从限定代码库和干净分支启动，任务说明需要包含验收条件、相关文件、测试命令、非目标以及凭据和网络边界。迁移和架构修改先审查计划。

线程可以保留推理、工具动作与输出供团队复核，但也可能包含源码、日志、提示词和敏感标识。组织要规定谁能访问或共享线程、保留多久。密钥不能进入交互，事后删除无法替代事前防止。

逐条审查命令和差异。智能体可能安装错误依赖、修改锁文件、执行生成脚本，或在测试失败后不断扩大范围。尽量在容器或受限开发账号中运行，并保证生产部署和基础设施凭据始终在其权限之外。

订阅与用量成本

官方 Amp 手册说明用量受实际模型与工具影响，2026 年 7 月的订阅说明则增加了包含一定用量的月度方案，同时保留按实际用量付费。一次用户指令可能在长线程中调用多个模型或工具，因此没有稳定的“一次请求价格”。

按通过审查的任务记录费用，分开统计探索、生成、失败修复、测试与废弃结果，并加入开发者审查时间。先用相同任务比较订阅包含用量与按实际用量，再设置大代码库任务的预算。

如何评估 Amp 线程

用同一项边界明确的任务分别测试新线程和已有代码库线程。新线程考察上下文发现能力，长线程考察历史是否改善一致性，还是带来无关内容和额外成本。记录澄清问题、计划、文件选择、命令安全、差异大小、测试价值，以及证据不足时是否会停止。

保留审查所需证据，但不能把智能体叙述当成证明。摘要必须与实际差异和命令日志一致；智能体停止后重新独立运行测试，避免它误读截断输出，或在最后一次修改后仍引用早先成功结果。

隐私、模型提供商与安全

Amp 的安全页面说明，服务不会先永久克隆和索引整个代码库，但任务上下文仍会发送给 Amp 和选择的模型提供商。官方还说明企业零数据保留安排及例外、不提供自托管，以及部分自带密钥能力。

如果 Amp 连接个人 ChatGPT、Grok 或其他订阅，第三方消费者条款可能适用。不能假设 Amp 企业承诺覆盖所有外部连接，应逐个记录提供商、保留、训练、区域与删除方式。

服务条款禁止提交敏感资料，并要求用户验证输出。在完整数据路径获批前只使用脱敏代码库，不要把客户记录、生产日志、受监管数据和内部文档送入提示或工具输出。

线程分享也需要规则。公开线程可能泄露目录、议题、员工姓名、日志或专有代码，修改可见性或向外发送链接前必须审查整个线程，而不是只看最终回答。

Amp 能加速多文件工作，但不承担正确性责任。合并前检查代码、许可证、依赖、测试、安全和运行行为，并独立执行格式化、类型检查、测试、静态分析、密钥、依赖和授权审查。

终端智能体与透明用量概念是 Amp 的主要优势。偏好 AI 编辑器可比较 Cursor 或 Windsurf，需要 GitHub、补全、审查与组织策略一体化则可看 GitHub Copilot。