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产品调研 · Coding Agent 工具

Lody
让 agent 团队并行开工,且互不打架

一个给开发团队用的「共享工作区」:把 Claude Code、Codex、Kimi 这些 coding agent 接到你自己的机器上,用隔离的 Git worktree 并行跑,多端同步对话与进展——手机、桌面、网页、CLI 看的是同一份状态。

lody.ai 团队:Loro(loro.dev) Apache-2.0 开源
发布于 2026-10-11 · 数据以官网/仓库当日为准
01 / 结论先行

一句话:它不是又一个 agent,而是 agent 的「指挥台 + 团队协作层」

Takeaway

Lody 本身不跑模型。你把已有的 coding agent(Claude Code / Codex / Kimi / 任何支持 ACP 的 CLI)接到自己的机器上,Lody 负责:并行调度(每个会话一个独立 worktree)、多端与多人同步(对话、文件、diff、权限请求)、GitHub/PR/CI 集成。

差异化在底座——它建在自研的 Loro CRDT 上,主打的卖点是本地优先 + 端到端加密 + 数据所有权。适合「已经每天用 CLI agent、但被并行开发和多设备/多人协作卡住」的团队。

它怎么运作(30 秒版)

执行端
你的机器
跑 npx lody daemon start 常驻进程,把工作站 / 服务器 / 云 VM 接进工作区
→
登录
绑定账号
设备授权或 CLI Token,把这台机器绑到你的 lody.ai 账号 / 工作区
→
控制端
网站 / App / CLI
开会话、发指令、看 diff、批权限——网站、桌面、手机、CLI 是同一个工作区
▸代码真正在你自己机器上改,agent(Claude Code / Codex / Kimi…)也在那台机器上跑,用的还是你自己配置的订阅和登录态。lody.ai 只是「控制面 + 同步层」。
▸一台机器可以被多个控制端指挥,一个控制端也能指挥多台机器——这就是它「多端 + 并行」的价值。
▸唯一的例外是开源那部分:本地模式可以跑,但那样就没有云同步 / 多人协作,等于一个单机控制台。
02 / 它解决什么问题

痛点很具体:单窗口跑 agent 会互相踩踏

作者(leon7hao,曾在达摩院做视觉算法,后创业做 Loro)在 2026 年 4 月的分享里讲得很直白:

  • 并行会互相覆盖——一个 agent 还在改,你又开一个,可能把前面的改动还原掉。根本解法是文件系统隔离,也就是 Git worktree。
  • worktree 手管很烦——环境变量、非 git 管理的文件、分支切换……于是 Lody 的做法是:worktree 只给 agent 用,自动创建和回收;人还是用自己的主目录,测试前 git pull。
  • 被打断就断片——出门、地铁、遛狗,换个设备得重来。多端同步让「控制端」和「执行端」分离:执行放服务器,指令发出去就算没信号,等有信号结果早已同步好。
  • 对话才是真源码——「这个功能当时为什么这么做」直接甩一个 Lody 链接,背景 / 修复 / 细节都在,不用截图和贴日志。
03 / 核心能力

一次调度,多处可见

01并行 sub-agents

一个主会话当协调者,把调研、实现、测试拆成独立子会话并行跑;子会话之间可直接 @ 引用、读取彼此状态。

02隔离 Git worktree

每个会话有独立 worktree,改动不串味;可把会话 fork 到另一个 worktree 试不同方案。

03实时 diff 评审

对话旁边逐轮/整会话看 diff,支持行级评论;PR 状态、CI、评论文线程贴在使用它的 agent 旁边。

04GitHub 集成

自动管理 worktree、关联分支与 PR,会话内可直接查看检查项与合并操作。

05内置预览

会话里直接打开运行中的 web app,切换响应式视口,把元素级标注回传给 agent。

06多端一致

桌面(Electron)、iOS / Android、网页、CLI 同一工作区;手机可收通知、批准权限、看 diff。

顺手的小东西

Agent Roles(团队共享 agent / 模型 / 权限预设)、附件收发、会话搜索/固定/归档/fork、内置终端与命令面板、用量可见性(token、配额、机器与 agent 资源消耗)。

04 / 生态

通过 ACP 接入「几乎所有」coding CLI

Claude Code Codex Kimi Code Grok Build Cursor Gemini CLI Cline Goose OpenCode Qwen …任意 ACP agent API key

关键点是你继续用自己配置好的订阅、登录态、模型和权限模式——Lody 不做模型加价转卖,机器在拥有者主动共享前对团队不可见。官网宣称支持 40+ 种 agent,BYOK。

05 / 技术底座

背后是 Loro:CRDT + 本地优先

Lody 的数据层用 Loro Stack(Loro + Flock)以 CRDT 表示并同步协作状态,因此天然具备版本控制、离线优先、可端到端加密的特性。作者的目标是把「团队上下文」做成可检索、可复用、可继承的知识,并且存在用户本地、以开放格式保存,避免供应商锁定。

路线图上的两块:一是 文档与文档沙箱,把需求、决策从单个对话的时间线里解放出来;二是 异构 multi-agent——不同模型取长补短(Claude 擅长 UI、Codex 擅长逻辑、小任务给便宜模型),由一个「agent leader」理解意图后分派。这是明确的未来时,不是现在的功能。

06 / 开源与现状

2026-08 开源,仓库还不到 3 个月

1,373
GitHub Stars
146
Forks
213
Open Issues
  • 仓库:github.com/LodyAI/Lody,主语言 TypeScript,许可证 Apache-2.0,2026-08-07 创建、几乎每天在推。
  • 主体结构:apps/cli(连机器、跑 agent)、apps/electron(桌面端)、packages/components(工作区 UI)、packages/loro-streams-rpc、acp-extension-* 等。
  • 发布方式:推一个稳定 tag 会开 draft PR 同步各 app 的版本号,并生成 GitHub Release——但不构建 / 上传安装包。
07 / 开源 ≠ 自建

客户端开源,服务端闭源:目前无法自建

官方口径很明确——「CLI 与本地桌面端已开源」(Apache-2.0)。但仓库 DEV.md 的 Platform boundary 一节把边界划得很清楚,值得逐条读:

  • 本地模式用 createLocalCloudPort,不构造任何 cloud client 或后台服务。
  • @lody/cloud-api 只包含公开的客户端协议名与 DTO,永不引入服务端实现模块。
  • 内部规划、规格与闭源服务的实现细节,留在私有仓库。

CLI 文档里也有一句点破本质:“Remote listing is unavailable in the open-source local platform because that mode performs no cloud I/O.”

模块能否自建说明
本地模式
open-source local platform
可以自己 build、纯本地跑,但不做任何云端 IO,没有多端 / 多人同步
同步 / 协作后端
真正的 lody.ai
不行闭源私有仓库,官方没有任何自部署文档,仓库也没有 server / deploy 目录

一句话:开源版给你的是一个「单机本地 agent 控制台 + 桌面壳」,而 Lody 真正的卖点——多端同步、多人协作、本地优先的团队上下文——恰好全留在闭源服务端。想自架一套自己的 lody.ai,目前没有官方路径。

两个附带细节:① 开源 CLI 起运行时仍走 lody login 的 lody.ai 设备授权(或 Settings 生成的 CLI Token),云端账号依旧必需;② packages/e2ee-core 标注为 experimental、无产品入口——也就是定价页写的「端到端加密」尚未真正落地。

08 / 定价

按席位收协作费,不碰模型 token

方案价格要点
Free $0
永久免费
2 个工作区 · 每工作区 200 个会话 · 每会话 30 轮 · 最多 3 名成员 · 移动端 · 40+ agent BYOK · 多设备管理
Plus $8
/席位/月
无限会话 / 无限轮次 / 无限成员 · 按已接受的成员计费 · 端到端加密:即将推出 · 年付一次性收取
Enterprise 报价 定制合同与发票 · 安全与采购支持 · SSO 与访问控制 · 部署指导 · 专属支持渠道

官方 FAQ 明确:不按 AI token 收费,模型费用你自己向 Claude Code / Codex / 模型商支付,Lody 不加价。Free 可随时升级,数据和会话原地保留。

09 / 上手

一条命令把机器接进工作区

# 在执行端(工作站 / 服务器 / 云 VM)启动常驻进程
$ npx lody daemon start

# 从笔记本、脚本或 CI 派活
$ lody session create --workspace my-team --agent-config codex \
      --repo owner/repo "Fix the failing test"
$ lody session list --workspace my-team
$ lody session status <id>

CLI 不止是连机器:还能注册本地项目、查工作区 / 机器 / 已关联仓库 / agent 配置,创建与收发会话、读历史与状态、归档恢复;支持 --json,方便接进你自己的工具链。

10 / 我的判断

适合谁、要留意什么

+

定位聪明。 不跟模型厂商抢生意,做「控制面 / 协作层」,你原有的订阅和登录态不作废,迁移成本低。

+

痛点踩得准。 worktree 自动托管 + 执行端留服务器(IP/机器稳定,顺带缓解封号)+ 多端同步,这三个组合在一个产品里确实少见。

+

底座有壁垒。 Loro 是正经的高性能 CRDT 框架,本地优先 + E2EE + 数据可导出,是别人不容易短期补上的差异点。

!

还在早期。 仓库 2026-08 才创建,213 个 open issue,功能以「计划 / 即将推出」居多(文档沙箱、E2EE、异构 multi-agent 都还没落地)。

!

协作属性强。 单人用会有点「大炮打蚊子」——真正的价值在多人、多机、多 agent 并行。个人玩家可以先拿 Free 试水。

!

BYOK 是双刃剑。 不赚 token 差价意味着便宜,但也意味着你得自备各家订阅/额度,账号与用量管理仍是自己的事。

11 / 来源

参考