Warp 宣布开源,OpenAI 赞助并引入 Agent 优先工作流 ✍ Zach Lloyd🕐 2026-04-29📦 8.0 KB 🟢 已读 𝕏 文章列表 Warp 创始人 Zach Lloyd 宣布 Warp 客户端正式开源,采用 AGPL 许可证。此次变革核心在于由 Oz 云代理编排平台管理的“Agent 优先”工作流,社区可参与构建。OpenAI 作为创始赞助商,相关工作流由 GPT 模型驱动。Warp 认为,由人类管理规模化 Agent 来构建生产级软件是未来的开发模型。此举旨在打破内部开发瓶颈,让社区参与监督 Agent 并贡献高杠杆工作。新版本还增加了对 Kimi 等开源模型的支持及设置文件可编程控制。 Warp开源AgentOpenAI终端开发工具AI辅助编程 # Warp is now open-source **作者**: Zach Lloyd **日期**: 2026-04-28T15:51:09.000Z **来源**: [https://x.com/zachlloydtweets/status/2049154460039979268](https://x.com/zachlloydtweets/status/2049154460039979268) ---  Today we are announcing a fundamental change in how we build Warp: the Warp client is now open-source, and the community can participate in building it using an agent-first workflow managed by Oz, our cloud agent orchestration platform. OpenAI is the founding sponsor of the new, open‑source Warp repository, and the new agentic management workflows are powered by GPT models. Open-sourcing with an agent-powered repo is our vision of how software will be built in the future. Humans managing agents at scale to build production-grade software is the model, and implementing this model in the open will allow software to improve most quickly. Put simply: we believe that a diverse collection of contributors with unique ideas + Oz agents with structured processes + a rich corpus of context and self-improvement loops will yield a magic product, beyond what we might build internally. ## Why now The primary reason is that we think we can ship a better Warp, more quickly, if we open source and work with our community to help supervise a fleet of agents. The biggest bottleneck to development is no longer writing code – it’s all the human-in-the-loop activities around the code: speccing the product and verifying behavior, and frankly, we are limited in what our internal team can do and the pace we want to move at. We've found that agents can handle the implementation heavy lifting really well. That frees contributors to focus on the higher-leverage work: shaping what gets built and making sure it's right. Inviting our community into the process to help manage agents will be a big unlock. We now have a lot of confidence in code that is generated by Oz with our rules, context and verification, so anyone contributing should have a high chance of success coding a feature correctly. Moreover, leaning on agents creates pressure for us to nail orchestration, memory, handoff, and all of the other parts of agentic engineering that are core to our business. There’s a virtuous loop here. The second reason is about giving developers a chance to shape the future. There isn’t a full-featured open agentic development environment on the market and we want to offer the community an alternative to closed-source options provided by more established companies. No one knows exactly what the future of agentic development will look like and we think the community ought to be able to participate in shaping it. Warp is multi-model and multi-harness and we want to double down on that openness. Opening will allow us to be more responsive to users, working with them on the long tail of our backlog to make Warp the best ADE on the market. In this spirit, we are coupling a few major product improvements with this launch to make Warp more open and customizable. - First we are launching support for a much wider range of open source models in Warp today, including the latest models Kimi, MiniMax, and Qwen, along with a new “auto (open)” model-routed version that picks the best open model for a task. - Second, we’ve made it much easier to customize your Warp experience however you’d like – from just a terminal, to having some minimal features for improving agentic development like a diff view and file tree, to a full fledged ADE with built-in agents. - Finally, we are shipping a (long-overdue) settings file so that users and agents get programmatic control over settings and easy portability between devices. ## How it works Warp’s source code is now available at github.com/warpdotdev/warp with an AGPL license. You can learn more about the contribution process in CONTRIBUTING.md, but the tl;dr is we want agents doing the heavy lifting (coding, planning, testing, etc.) and community members helping with ideas, direction and verification. The Warp team will help guide what gets built, when and how, but we see Warp fundamentally becoming a collaborative effort with our community. This is a cool opportunity for folks to contribute to a fast growing app that’s used by nearly a million active developers, working closely alongside the Warp team.  Warp’s new open-source agent workflows are powered by OpenAI models, with OpenAI supporting the next generation of collaborative software development. You’re free to use other coding agents as well to contribute, but our preference is using Oz since it has the correct skills and verification loops built-in. > Open source has long been central to how developers learn, build, and push the field forward. We’re excited to support experiments that explore how AI can help maintainers and contributors collaborate more effectively at scale. Thibault Sottiaux, Engineering Lead, OpenAI Finally, as part of making this change, we are moving from a closed product development process to an open one. That means public GitHub issues will become the source of truth for tracking features. We will publicize our roadmap for the ADE, and have technical and product discussions for ADE issues in the open. ## Closing thoughts Open-sourcing is fundamentally coming from our desire to build a successful business. We are competing with other highly funded, closed-source competitors, and we think opening and providing the resources for the community to improve Warp is a smart way for us to accelerate product development. Yes, we are a VC funded startup, but we do not have the resources to compete on price or massively subsidize usage – we need to build our business by offering the best possible product to the most excited community. Business goals aside, we also think there’s value in the community itself shaping the future. Warp is a unique product with five years of engineering behind it, and we hope it provides the community a compelling starting point for building the future of agentic development, beyond any other open alternative. We could just keep going with our current model, privately guessing at the roadmap and scaling more and more agents to build internally, but that feels like a missed opportunity. It would be missing a chance for the community to shape the direction, to hack on the product, and to actually work with agents to build the best possible product. When we first launched Warp as a terminal 5 years ago, the plan was always to open source the client. This is from the original Show HN post for Warp:  We’ve debated whether to open source every year, and for the first-time this year it became clear that the balance had shifted because of the rise of agents. I’ve been a developer for a long time and I’ve never seen a change like what’s happening now. Warp’s mission has always been to empower developers to ship better software more quickly and I hope by changing the way we are building it we get a little closer to achieving that mission. ## 相关链接 - [Zach Lloyd](https://x.com/zachlloydtweets) - [@zachlloydtweets](https://x.com/zachlloydtweets) - [122K](https://x.com/zachlloydtweets/status/2049154460039979268/analytics) - [open‑source Warp repository](https://github.com/warpdotdev/warp) - [GPT models](https://openai.com/index/introducing-gpt-5-5/) - [github.com/warpdotdev/warp](https://github.com/warpdotdev/warp) - [CONTRIBUTING.md](https://github.com/warpdotdev/warp/blob/master/CONTRIBUTING.md) - [Show HN](https://news.ycombinator.com/item?id=30921231) - [Upgrade to Premium](https://x.com/i/premium_sign_up) - [11:51 PM · Apr 28, 2026](https://x.com/zachlloydtweets/status/2049154460039979268) - [121.5K Views](https://x.com/zachlloydtweets/status/2049154460039979268/analytics) - [View quotes](https://x.com/zachlloydtweets/status/2049154460039979268/quotes) --- *导出时间: 2026/4/29 08:57:20* --- ## 中文翻译 # Warp 现已开源 **作者**: Zach Lloyd **日期**: 2026-04-28T15:51:09.000Z **来源**: [https://x.com/zachlloydtweets/status/2049154460039979268](https://x.com/zachlloydtweets/status/2049154460039979268) ---  今天,我们宣布 Warp 构建方式的一项根本性变革:Warp 客户端现已开源,社区可以通过由我们基于云端的智能体编排平台 Oz 管理的“智能体优先”工作流参与到构建中来。OpenAI 是这个新的开源 Warp 仓库的创始赞助商,新的智能体管理工作流由 GPT 模型提供支持。 采用智能体驱动的仓库进行开源,是我们对未来软件构建方式的愿景。大规模管理智能体以构建生产级软件是未来的模式,而在开放环境下实施这一模式将使软件能够以最快的速度改进。 简而言之:我们相信,拥有独特想法的多元化贡献者 + 具备结构化流程的 Oz 智能体 + 丰富的上下文语料库和自我改进循环,将孕育出一个神奇的产品,其成果将超越我们内部构建的任何东西。 ## 为什么选择现在 主要原因是,我们认为如果开源并与社区合作来帮助管理一支智能体大军,我们就能更快地发布更好的 Warp。开发的最大瓶颈不再是编写代码——而是围绕代码的所有人工环节:规划产品规格和验证行为。坦率地说,我们的内部团队能力有限,无法满足我们期望的发展速度。 我们发现,智能体非常擅长处理繁重的实现工作。这让贡献者可以解放出来,专注于更高杠杆的工作:塑造构建内容并确保其正确性。 邀请我们的社区参与进来帮助管理智能体将是一个巨大的解锁。现在,对于由 Oz 按照我们的规则、上下文和验证生成的代码,我们非常有信心,因此任何参与贡献的人都应该有很高的机会正确地实现功能。此外,依赖智能体也给我们施加了压力,迫使我们完善编排、记忆、交接以及所有其他对我们业务至关重要的智能体工程部分。这里形成了一个良性循环。 第二个原因是给开发者一个塑造未来的机会。市场上目前没有一个功能齐全的开放智能体开发环境,我们希望为社区提供一个替代方案,以对抗那些更成熟公司提供的闭源选项。没有人确切知道智能体开发的未来会是什么样子,我们认为社区应该有机会参与塑造它。 Warp 是多模型且多适配器的,我们希望加倍坚持这种开放性。开源将使我们能够更响应用户的需求,与他们合作处理积压工作中的长尾部分,从而使 Warp 成为市场上最好的 ADE(代理开发环境)。 本着这种精神,我们结合此次发布推出几项重大的产品改进,以使 Warp 更加开放和可定制。 - 首先,我们今天在 Warp 中启动了对更广泛的开源模型的支持,包括最新的 Kimi、MiniMax 和 Qwen 模型,以及一个新的“auto (open)”模型路由版本,它可以自动为任务选择最佳的开源模型。 - 其次,我们让用户可以更轻松地定制 Warp 体验——无论您只需要一个终端,还是希望拥有一些用于改进智能体开发的最小功能(如差异视图和文件树),亦或是配备内置智能体的完整 ADE。 - 最后,我们发布了一个(期待已久的)设置文件,以便用户和智能体能以编程方式控制设置,并轻松地在设备间迁移。 ## 运作方式 Warp 的源代码现已以 AGPL 许可证在 github.com/warpdotdev/warp 上提供。 您可以在 CONTRIBUTING.md 中了解有关贡献流程的更多信息,但简而言之,我们希望智能体承担繁重的工作(编码、规划、测试等),而社区成员则协助提供想法、方向和验证。Warp 团队将协助指导构建内容、时间和方式,但我们从根本上视 Warp 为与社区的协作努力。对于那些希望为一个拥有近百万活跃开发者使用的快速发展的应用做出贡献,并与 Warp 团队紧密合作的人来说,这是一个很酷的机会。  Warp 新的开源智能体工作流由 OpenAI 模型提供支持,OpenAI 支持下一代协作软件开发。您也可以自由使用其他编码智能体来做出贡献,但我们倾向于使用 Oz,因为它内置了正确的技能和验证循环。 > 开源长期以来一直是开发者学习、构建和推动行业发展的核心。我们很高兴能支持那些探索 AI 如何帮助维护者和贡献者更有效地进行大规模协作的实验。 Thibault Sottiaux,工程主管,OpenAI 最后,作为这一变革的一部分,我们正从封闭的产品开发流程转向开放的流程。这意味着公开的 GitHub Issues 将成为追踪功能的真实来源。我们将公开 ADE 的路线图,并就 ADE 相关问题在开放环境下进行技术和产品讨论。 ## 结语 开源根本上源于我们建立成功业务的愿望。我们正在与其他资金雄厚的闭源竞争对手竞争,我们认为开源并为社区提供资源来改进 Warp,是我们加速产品发展的一条明智之路。是的,我们是一家风投支持的初创公司,但我们没有资源在价格上竞争或大规模补贴使用——我们需要通过为最兴奋的社区提供最好的产品来建立我们的业务。 抛开商业目标不谈,我们也认为社区本身塑造未来是有价值的。Warp 是一个拥有五年工程技术积淀的独特产品,我们希望它能为社区提供一个构建智能体开发未来的引人入胜的起点,超越任何其他开源替代方案。 我们可以继续沿用目前的模式,在内部私下推测路线图并扩展越来越多的智能体进行构建,但感觉那将是一个错失的机会。那将错失社区塑造方向、对产品进行黑客改造以及实际与智能体合作构建最佳产品的机会。 当我们五年前首次将 Warp 作为终端发布时,计划始终是开源客户端。这来自 Warp 最初的 Show HN 帖子:  我们每年都在争论是否开源,而今年第一次变得很明显,由于智能体的兴起,形势已经发生了转变。我做开发者已经很久了,从未见过像现在这样的变化。Warp 的使命一直是赋能开发者更快地发布更好的软件,我希望通过改变我们的构建方式,我们能更接近实现这一使命。 ## 相关链接 - [Zach Lloyd](https://x.com/zachlloydtweets) - [@zachlloydtweets](https://x.com/zachlloydtweets) - [122K](https://x.com/zachlloydtweets/status/2049154460039979268/analytics) - [open‑source Warp repository](https://github.com/warpdotdev/warp) - [GPT models](https://openai.com/index/introducing-gpt-5-5/) - [github.com/warpdotdev/warp](https://github.com/warpdotdev/warp) - [CONTRIBUTING.md](https://github.com/warpdotdev/warp/blob/master/CONTRIBUTING.md) - [Show HN](https://news.ycombinator.com/item?id=30921231) - [Upgrade to Premium](https://x.com/i/premium_sign_up) - [11:51 PM · Apr 28, 2026](https://x.com/zachlloydtweets/status/2049154460039979268) - [121.5K Views](https://x.com/zachlloydtweets/status/2049154460039979268/analytics) - [View quotes](https://x.com/zachlloydtweets/status/2049154460039979268/quotes) --- *导出时间: 2026/4/29 08:57:20*
新 新手小白装Codex最容易被忽视的十行配置 本文介绍了针对 Codex 的新手向十行核心配置。通过修改 `~/.codex/config.toml`,用户可以设置默认强模型、提高推理深度、优化审批策略、配置沙盒模式(限制仅修改当前项目并默认断网)、使用缓存搜索、保留终端历史及关闭日志与数据记录。这些配置旨在解决 AI 权限过大、思考不足及界面干扰等问题,提升日常开发的安全性与体验。 技术 › Codex ✍ Xudong Han🕐 2026-05-23 Codex配置教程开发工具沙盒OpenAI安全配置终端TOMLAgent最佳实践
W Warp 开源并推出 Oz AI 代码审查平台 Warp 终端于 2026 年 4 月 28 日正式开源(AGPL/MIT),并引入 AI 助手 Oz 作为第一线代码审查者。该项目构建了一个独特的 Agent 协作循环,由人类编写规格,AI 负责实现和审查。Oz 能自动分类 Issue、审查 PR,甚至可以免费为开源贡献者实现代码。该架构结合了 Rust、CRDT 及 GPU 加速技术,标志着 AI 辅助开发的新模式。 技术 › DevOps ✍ AlphaSignal AI🕐 2026-04-30 Warp开源AI编程代码审查RustOzAgentOpenAI工具
扫 扫了1000+个仓库,测了200+个技能,终于找到这90个真正能用的AI神器! 作者经过数周实测,从1000多个GitHub仓库和200多个Claude技能中筛选出90个真正实用的AI工具。文章详细介绍了22个Claude Skills(涵盖办公、设计、开发、SEO等领域)、3个改变工作流的MCP服务器(Tavily、Context7、Task Master),以及25个核心开源Agent项目(如OpenClaw、AutoGPT、Dify)。此外还列出了40个值得关注的新鲜仓库,涉及Agent编排、基础设施、记忆系统及开发工具。 技术 › 工具与效率 ✍ 纯棉短裤🕐 2026-03-22 ClaudeAgentMCPGitHubOpenAI技能推荐开源开发工具自动化AI评测
小 小互 IP Studio:我开源了 AI 自动配图技能,还附赠 31 个现成角色 作者宣布开源“小互 IP Studio”配图技能。该工具能自动读取文章并规划、生成配图,核心特色是提供 31 个现成的原创 IP 角色(涵盖职场与情绪梗)及多种画风,解决了用户无 IP 形象的痛点。技能支持 Agent 安装,仅需自然语言指令即可完成配图,并包含一套防止 AI 生成翻车的严谨方法论。 技术 › Skill ✍ 小互🕐 2026-06-27 开源AI配图Agent个人IP技能分享OpenAI小红书风格自动生成角色设计工作流
O OpenAI 工程师的 9 条 Codex 用法,DeepSeek 用户也能用 文章介绍了 OpenAI 工程师 Jason Liu 分享的 9 条 Codex 高效工作法,包括持久线程、共享记忆、语音输入、实时纠偏、操作电脑浏览器等。这些方法将 Agent 从单纯的聊天工具转变为能记住上下文、主动执行任务并操作真实应用的长期资产。作者指出,这套通用的 Agent 逻辑不仅适用于 Codex,通过 OpenCode、Playwright 等工具,在 DeepSeek 环境下也能完美复现。 技术 › Agent ✍ 沐光钱行🕐 2026-05-25 OpenAICodexDeepSeekAgent工作流开发工具自动化Jason Liu教程
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2 2026年真正学习AI的7个开源仓库 这是一份2026年AI学习资源清单,包含7个精选的GitHub开源仓库。内容覆盖从初学者指南到高级LLM路线图,包括微软的GenAI课程、从零构建ChatGPT的PyTorch教程、Karpathy的nanoGPT训练、OpenAI与Anthropic的实战Cookbook以及AI Agents构建指南。所有资源均免费,旨在帮助学习者掌握Prompt、RAG、微调及Agent等核心技术。 技术 › LLM ✍ self.dll🕐 2026-05-06 AILLM学习资源GitHubOpenAIClaudeAgent教程开源模型训练
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本 本周 7 个热门 GitHub 项目推荐 本文汇总了本周 GitHub 上热门的 7 个 AI 与编程工具项目,包括 Andrej Karpathy 的编码规范、OpenAI 多 Agent 框架、Claude Code 优化与替代工具、上下文压缩解决方案、代码库语义搜索插件、电脑通用控制 Agent 以及开源 AI 聊天客户端。 技术 › 工具与效率 ✍ 一🕐 2026-04-28 GitHub开源ClaudeAI编程AgentOpenAIVSCode工具推荐
I If You're Not Using These 100 Repos, Delete CLAUDE CODE 文章指出许多人低估了 Claude Code 的潜力,仅仅将其视为普通的 AI 编码工具。作者通过整理 100 个最佳仓库,展示了如何利用 configs、plugins、skills 和 subagents 极大提升开发效率。文中详细列出了精选列表、官方 Anthropic 仓库以及技能集合等资源,帮助开发者构建强大的 AI 辅助开发工作流。 技术 › Claude Code ✍ kaize🕐 2026-04-26 Claude CodeAgentSkillsPluginsAnthropicDevOps工具与效率MCP开发工具开源
O OpenAI Agents SDK 重大升级:Harness 与 Sandbox 架构分离 OpenAI 于 2026 年 4 月 15 日升级 Agents SDK,核心是将 Harness 和 Sandbox 做进 SDK 并实现架构分离。新架构将 Agent Loop 托管化,解耦计算与控制逻辑,支持 100+ 模型及多云 Sandbox 环境。对比 Anthropic 的工具箱路线,OpenAI 选择了全托管方案,降低开发门槛。 技术 › LLM ✍ Jason Zhu🕐 2026-04-17 OpenAIAgents SDKAgentAnthropicSandbox架构设计MCP开发工具
A Agent Harness 与记忆的重要性 文章探讨了 Agent Harnesses 成为构建 Agent 主导方式的现状,以及其与记忆的紧密联系。作者指出,闭源的 Harness 会导致用户失去对 Agent 记忆的控制权,从而形成严重的供应商锁定。为了构建个性化和具有粘性的 Agent 体验,文章主张 Harness 和记忆应当是开放的,确保用户拥有自己的数据。 技术 › Hermes ✍ Harrison Chase🕐 2026-04-17 AgentMemoryLangChainClaudeOpenAI架构锁定开源Context