Anaconda是一家为企业提供受治理开源软件包与运行环境的公司，近日宣布收购广受欢迎的开源编程智能体Kilo。
此次交易恰逢各行业企业对AI厂商锁定问题高度警惕之际。仅在过去10天内，Palantir的Alex Karp与Mistral的Arthur Mensch均警告称，封闭模型提供商会对企业数据和工作流程形成过度掌控，微软的萨蒂亚·纳德拉也表达了类似观点。正是在这一背景下，Anaconda将Kilo纳入旗下。
Anaconda于2012年在德克萨斯州奥斯汀创立，是广泛使用的同名Python发行版及包管理器背后的公司。十余年间，该工具帮助数据科学家和企业解决了Python环境中的依赖难题。Anaconda的商业模式建立在让企业信任开源工具之上，并于2025年5月将这一理念延伸至AI领域，推出了一款旨在为企业提供受治理、安全AI模型开发方式的平台。该平台发布的同时，公司还完成了逾1.5亿美元的融资，估值约达15亿美元。
2025年10月加入Anaconda担任CEO的David DeSanto，此前曾在GitLab担任首席产品官长达六年。他向The New Stack表示，企业目前面临两种极端选择的困境。
"目前，大多数企业只能从两个错误选项中二选一：要么锁定在单一工具和模型提供商，要么让开发者随意使用任何工具却毫无可见性。这两种方式都称不上真正的策略。"DeSanto说道。
Kilo于2025年3月正式上线，由GitLab联合创始人兼前CEO Sid Sijbrandij创立，Jan Paul Posma担任首席执行官。Posma因个人原因于9月离任，由Scott Breitenother接任至今。Kilo的核心卖点在于中立性：开发者无需绑定某家AI实验室的模型，而是可以自由接入OpenAI、Anthropic、谷歌、Mistral或自托管模型，并随时根据价格或性能变化进行切换。该项目在GitHub上积累了超过26,000个Star和3,000个Fork。
这一定位并非Kilo独有。OpenCode、Cline、Aider等工具同样凭借位于模型之上的架构层赢得开发者青睐，为其提供了规避不可预测Token费用和厂商锁定的途径。值得一提的是，Kilo最初是Roo Code的一个分支——Roo Code是面向VS Code的开源AI编程智能体，但Kilo此后已基于OpenCode重建了其命令行界面和VS Code扩展。
今年4月，Roo Code停止了其IDE扩展服务，转型为纯云端智能体，大量用户因此转投替代品，Kilo因此迎来了一批新用户。然而独立性并不意味着一帆风顺：6月，Cursor收购了另一款开源、模型无关的助手Continue，将这一品类的早期代表产品并入了封闭的商业IDE。
这些动态共同揭示了这一技术栈层面竞争的激烈程度，而Anaconda正在为自己争得一席之地。
Kilo的用户数据在一定程度上解释了Anaconda的收购动机：超过300万开发者每月通过该平台调用近10万亿个Token，涵盖来自60余家提供商的500余种模型。
"规模本身不是问题，治理才是。"DeSanto解释道，"企业AI支出的增速已超出任何人的掌控能力，悄无声息地在数十种工具、工作账号和个人账号中积累。"
DeSanto还提到了一种被称为"tokenmaxxing"的现象——将AI Token使用量作为生产力的代理指标，却没有真正与实际产出挂钩。他认为，这种做法一旦失控，将让企业陷入盲目消耗预算的困境，既无法判断哪些投入有效，也不清楚风险敞口在哪里。
"大多数企业还完全依赖单一模型提供商，这种押注方式在任何同等重要的业务中都是不可接受的。"DeSanto补充道。
展望未来，Anaconda计划将Kilo整合进现有的AI工作空间，同时保留Kilo深受开发者喜爱的使用体验。开发者仍可像以往一样在VS Code、JetBrains和命令行界面中工作，但将默认获得Anaconda经过审核的软件包、受治理模型以及AI编排能力。未来12个月内，这一集成将进一步深化，将Kilo与Anaconda的编排和治理工具打通，使项目得以在不切换平台的前提下从开发阶段直抵生产环境，并在每个环节统一应用组织策略。
"我们的愿景是打造一个统一平台，让构建者无需在速度与治理之间做出取舍。"DeSanto说。
他将Kilo的开源、无锁定模式定义为Anaconda未来战略的"基石"，并表示作为本次交易的一部分，Anaconda将接管Kilo在GitHub上的组织及开发者社区。
"企业不想被锁定在单一模型提供商，开发者也同样如此。我们将继续以开源项目的方式支持Kilo，同时持续投入其与Anaconda平台的深度整合。"
Kilo并非Anaconda积累的唯一一块开源拼图。今年4月，Anaconda还收购了Outerbounds——即Metaflow背后的公司，这一编排框架起源于Netflix内部。如果说Kilo覆盖的是代码编写的时刻，那么Outerbounds负责的则是代码投入生产后的可靠运行，两者现已共同纳入Anaconda平台之下。
"这些能力整合在同一平台下固然重要，但更关键的是，它们作为一个无缝连贯的体验被统一连接在一起，"DeSanto说，"企业不再需要拼凑各类AI工具，而是拥有了一条从开发到生产的完整路径。开发者可以快速推进，同时满足大规模运营所需的治理、可见性与管控要求。"
Q&A
Q1：Anaconda为什么要收购Kilo？
A：Kilo拥有超过300万开发者用户，每月处理近10万亿Token，支持60余家提供商的500余种模型。Anaconda看中的是Kilo的用户规模以及其"模型中立"的开源定位，这与Anaconda为企业提供受治理、无厂商锁定AI开发环境的战略高度契合。收购后，Anaconda将接管Kilo的GitHub组织及开发者社区。
Q2：Kilo编程智能体和其他AI编程工具有什么区别？
A：Kilo的核心优势在于模型中立性，开发者可以自由接入OpenAI、Anthropic、谷歌、Mistral等不同提供商的模型，并随时切换，无需绑定单一AI厂商。相比之下，部分竞品如Cursor已走向封闭的商业模式。Kilo在GitHub上积累了超过26,000个Star，并已基于OpenCode重建了命令行界面和VS Code扩展。
Q3：收购Kilo之后，Anaconda平台会有哪些新变化？
A：开发者仍可在VS Code、JetBrains和命令行界面中正常使用Kilo，但将额外获得Anaconda经审核的软件包和受治理模型。未来12个月内，Kilo将与Anaconda的编排及治理工具深度打通，实现从代码编写到生产部署的全流程统一管理，且全程适用一致的组织策略，无需切换平台。
