Вы устали от Cursor, который отправляет весь ваш код в облако?
Признайтесь. Каждый раз, когда вы нажимаете "Ask AI" в Cursor, у вас возникает лёгкое беспокойство. Туда уходит ваш недописанный код, специфичная бизнес-логика, секретные токены в комментариях. И платите вы за эту привилегию солидные деньги.
Есть другой путь. Представьте себе IDE, где:
- Три ИИ-агента работают параллельно — один пишет код, второй рефакторит, третий ищет баги
- Ни один байт не покидает ваш компьютер
- Вы платите только за железо (или вообще ничего, если уже есть видеокарта)
- Workflow описываются в YAML и работают детерминированно — не как случайные галлюцинации LLM
Что умеет эта штука на самом деле (не по маркетинговой брошюре)
Открываю терминал. Запускаю AIDE. Передо мной не просто редактор кода с чатом. Это система оркестровки агентов.
| Агент | Что делает | Пример задачи |
|---|---|---|
| Кодер | Пишет код по ТЗ | "Создай REST API для пользователей" |
| Рефакторинг | Улучшает существующий код | "Сделай эту функцию на 40% быстрее" |
| Тестировщик | Пишет тесты и ищет баги | "Найди уязвимости в этом парсере" |
| Интегратор | Связывает модули между собой | "Подключи базу данных к API" |
Звучит как обычный список фич? Вот где собака зарыта. Эти агенты работают не последовательно (как в том же Owlex), а параллельно. Выдаёте задачу — и все четыре начинают её решать с разных сторон. Потом система агрегирует результаты по правилам, которые вы задали заранее.
Важный нюанс: параллельная работа — это не просто "запустить 4 инстанса LLM". Нужна синхронизация, управление состоянием, разрешение конфликтов. AIDE делает это через систему очередей и блокировок, которая напоминает ZervGen, но проще в настройке.
Workflow, которые не сломаются от лишней запятой
Самое слабое место любых ИИ-инструментов — непредсказуемость. Сегодня агент пишет идеальный код, завтра генерирует бесконечный цикл. AIDE решает это через детерминированные workflow.
Вот как выглядит конфигурация типичного workflow:
workflow:
name: "api_development"
steps:
- agent: "coder"
task: "Generate FastAPI endpoint for user registration"
constraints:
- "Use Pydantic for validation"
- "Include password hashing"
- agent: "tester"
task: "Create pytest for the endpoint"
dependencies: ["coder"]
- agent: "refactor"
task: "Optimize imports and add docstrings"
dependencies: ["coder", "tester"]
validation:
- "All tests must pass"
- "No syntax errors"
- "PEP8 compliance check"Обратите внимание на секцию dependencies. Это не просто "выполняй после". Это настоящая система зависимостей, как в Makefile. Агент "refactor" не начнёт работу, пока не завершатся и "coder", и "tester". И если тесты не пройдут — workflow остановится, а не будет рефакторить сломанный код.
Что под капотом: железо, модели и подводные камни
AIDE работает с любыми моделями, совместимыми с Ollama или llama.cpp. Я тестировал на трёх вариантах:
- Mistral Vibe — отлично справляется с кодогенерацией, но требует 16+ ГБ RAM
- Qwen2.5-Coder — быстрее, чуть менее точен, зато работает на 8 ГБ
- DeepSeek-Coder — золотая середина, но иногда странно себя ведёт с Python
Производительность? Зависит от того, как настроите. По умолчанию AIDE запускает агентов последовательно, чтобы не сожрать всю память. Но если у вас RTX 4090 с 24 ГБ — включаете параллельный режим и получаете ускорение в 3-4 раза. Кстати, о qwen3 в llama.cpp есть отдельная статья — там рассказывают про 30% прирост скорости.
Главный подводный камень — контекстное окно. Когда работают 4 агента параллельно, каждый со своим контекстом, память улетает быстро. На моделях с 4К контекста это больно. Решение: либо брать модели с 32К/128К, либо дробить задачи на мелкие куски. AIDE умеет и то, и другое, но нужно настроить.
Чем не Cursor: сравнение по пунктам
| Критерий | Cursor | AIDE | Кто выигрывает |
|---|---|---|---|
| Приватность | Код уходит в облако | Всё локально | Очевидно AIDE |
| Стоимость | $20/месяц | Бесплатно (есть железо) | AIDE |
| Качество кода | GPT-4 Turbo | Зависит от модели | Cursor (пока что) |
| Параллелизм | Один агент | Мульти-агентная система | AIDE |
| Настройка | Минимальная | Нужно копаться в YAML | Cursor |
| Интеграции | Git, терминал | Git, терминал, REST API | Ничья |
Cursor выигрывает в простоте. Открыл, набрал промпт, получил код. AIDE требует настройки. Но после настройки он делает то, что Cursor физически не может из-за облачной архитектуры: запускает кастомные workflow с вашими правилами, работает оффлайн, не лимитирован по количеству запросов.
Реальные кейсы, где эта штука спасает
Не верьте на слово. Вот что можно делать с AIDE уже сегодня:
1Миграция легаси-кода
У вас Django 1.11, нужно перейти на 4.2. В Cursor вы бы писали промпт за промптом. В AIDE настраиваете workflow:
- Агент 1: находит устаревшие импорты
- Агент 2: заменяет устаревшие API
- Агент 3: запускает тесты после каждой замены
- Агент 4: фиксирует изменения в Git
Запускаете — идёте пить кофе. Возвращаетесь к мигрированному коду с пройденными тестами.
2Автоматический рефакторинг по правилам команды
У каждой команды свои стандарты: "Всегда используй f-строки", "Документируй публичные методы", "Максимальная длина функции — 50 строк". В Cursor вы будете каждый раз это проговаривать. В AIDE прописываете правила один раз в конфиге — и все агенты их соблюдают.
3Генерация boilerplate для микросервисов
Нужно создать 5 однотипных микросервисов? Напишите шаблонный workflow, запустите 5 раз с разными параметрами. Получите готовые проекты со структурой, Dockerfile, тестами и CI-конфигом. Похожий подход используют в ИИ-агентах для бизнеса, но там речь о более высокоуровневых процессах.
Кому подойдёт (а кому нет)
Берите AIDE, если:
- Работаете с коммерческим кодом и не хотите сливать его OpenAI
- Есть GPU с 8+ ГБ памяти (или готовы ждать на CPU)
- Любите настраивать инструменты под себя (как в том же идеальном стеке для self-hosted LLM)
- Делаете много рутинной работы: миграции, рефакторинг, генерация шаблонов
Не тратьте время, если:
- Хотите "открыл и работай" — берите Cursor
- Нет доступа к хотя бы среднему железу (нужен минимум 16 ГБ ОЗУ)
- Работаете только с простыми скриптами — там перевес AIDE неочевиден
Как начать (без боли)
Не повторяйте моих ошибок. Вот оптимальный путь:
- Установите Ollama — это проще, чем llama.cpp для начала
- Скачайте модель — стартуйте с Qwen2.5-Coder-7B, она сбалансированная
- Клонируйте репозиторий AIDE (он на GitHub, ищете по "Autonomous IDE")
- Настройте один простой workflow — не пытайтесь сразу сделать суперсистему
- Протестируйте на маленьком проекте — миграция форматирования, добавление типов
Первые результаты увидите через час. На полноценную настройку под свои нужды уйдёт день-два. Но после этого вы получите инструмент, который экономит по 3-4 часа в день на рутине.
Что будет дальше с локальными ИИ-инструментами
AIDE — не единственный игрок. Похожие подходы появляются в оркестраторах кода, в агентах для управления интерфейсами, даже в моделях для управления компьютером.
Тренд очевиден: облачные решения типа Cursor будут доминировать для массового пользователя. Но для профессионалов, которым нужны кастомизация, приватность и глубокая интеграция — будущее за локальными системами.
Через год мы увидим AIDE-подобные инструменты, которые умеют не только писать код, но и управлять браузером (как в статье про синхронизацию cookies Chrome), работать с GUI (как TranscriptionSuite), и даже общаться голосом (вспомните локальный голосовой ассистент на n8n).
Мой прогноз: через два года у каждого senior-разработчика будет свой кастомный мульти-агентный ассистент, заточенный под его стек и workflow. Как сейчас у всех свой .vimrc или .zshrc. И AIDE — один из первых шагов в эту сторону.
Попробуйте. Худшее, что случится — потратите пару часов и вернётесь к Cursor. Но возможно, вы найдёте инструмент, который изменит то, как вы работаете с кодом. Навсегда.
