作者： 在 VPS 上运行 AI 编程 agent
在 VPS 上运行 Aider 或 Goose，从终端编写代码，连接托管模型或自托管的 Ollama 模型。涵盖安装、模型规格评估与安全。
为什么要在 VPS 上运行编程 agent
编程 agent 是一种工具，它读取您的代码库、编写修改，并运行命令来测试这些修改，全部在终端里完成。与在笔记本电脑上运行相比，在 VPS 上运行它有三个优势：断开连接后它仍会继续工作；它就紧挨着您的代码和构建工具；而且它可以与您自己托管的模型通信。在一个 tmux 会话里启动它，您就可以合上笔记本电脑，稍后再接着做这项工作，这与 用 tmux 在 VPS 上运行 Claude Code 是同一套模式。
有两个基于终端的 agent 值得了解。Aider 是终端原生、以 git 为先的选择：它会为每次修改自动提交一条合理的说明，因此您的历史记录保持整洁，每次编辑都可以回退。它是历史最悠久的终端编程 agent 之一，不过发布节奏已经放缓。Goose 来自 Block，功能更广：它是一个采用 Apache-2.0 许可的 agent，拥有庞大的扩展生态，支持包括本地 Ollama 模型在内的众多提供方，目前在 Linux 基金会的 Agentic AI Foundation（AAIF，智能体 AI 基金会）下开发。Aider 适合严谨、以 git 为中心的工作流；Goose 适合搭配大量插件的更通用的助手。
您需要什么
您需要一台装有 git、tmux 和较新版本 Python 的 VPS 来运行 Aider，或者用 Goose 安装程序来运行 Goose。您还需要一个模型：可以是来自 Anthropic 或 OpenAI 等提供方的托管 API 密钥，也可以是由 同一台 VPS 上的 Ollama 提供的本地模型。自托管这条路让您的代码留在自己的服务器上，且每个 token 都不花钱，代价是需要足够的内存来容纳一个够用的模型。
安装并运行 Aider
用 pipx 把 Aider 装在一个隔离的环境里，pipx 来自 apt，因为 Ubuntu 24.04 禁止在虚拟环境之外直接执行 pip install（PEP 668）。然后在您的项目里运行 Aider，放在一个 tmux 会话中，这样它在断开连接后仍能存活：
sudo apt install pipx
pipx ensurepath
pipx install aider-chat
tmux new -s aider
cd ~/my-project
aider有一个版本提示：如上所示的安装方式在 Ubuntu 24.04 上可以正常工作。在 Ubuntu 26.04 上它目前会失败，因为 Aider 锁定的依赖中包含一个较旧的 numpy，无法针对 26.04 的 Python 3.14 编译。解决办法是给 Aider 单独配一个 Python 3.12：
pipx install --python 3.12 --fetch-missing-python aider-chatpipx 会专门为 Aider 下载一个独立的解释器，安装随即完成。这是 Aider 发布节奏放缓的一个症状；如果这让您困扰，Goose 是维护更活跃的选择。
一旦它运行起来，用 Ctrl-b 再按 d 从会话中分离，即使合上笔记本电脑，agent 也会继续工作；稍后用 tmux attach -t aider 重新接入，查看它改动了什么。Aider 读取您的仓库、提出编辑、应用它们，并逐一提交，当一次修改涉及多个文件时，它还能拉取额外的文件作为上下文。因为每次修改都是一次提交，撤销 agent 只需一条普通的 git revert，正是这道安全网让人用起来安心。Goose 用它文档里的一行脚本安装，同样从终端运行，通过它的扩展来驱动任务：
curl -fsSL https://github.com/aaif-goose/goose/releases/download/stable/download_cli.sh | bash托管模型还是自托管模型
托管模型质量最好，且不需要本地硬件，但按 token 计费，而且您的代码会被发送给提供方。通过 Ollama 的自托管模型让一切都留在您的服务器上，硬件付清后运行免费，但一个好到够用的编程模型需要真正充足的内存。这就是要权衡的取舍：质量与便利，对上隐私与成本。
如果您选择自托管，实际的问题是哪个模型适合您的服务器。在把一个八 GB 的模型下载到一台装不下它的机器上之前，先评估好它的规格：
安全：它会编辑文件并运行命令
编程 agent 不是被动的。它会重写文件，还能运行构建和测试命令，所以请像对待任何能改动您系统的进程一样谨慎待它。三个习惯能覆盖大部分风险。在 git 仓库里工作，让每次修改都被追踪、可回退，这一点 Aider 会自动替您做到。以您普通的非特权用户身份运行 agent，绝不要用 root，遵循 最小权限用户，这样一条糟糕的命令就无法波及整个系统。并且让机器本身保持加固，因为一台编程用的 VPS 仍然是一台公开的服务器：仅用密钥的 SSH、默认拒绝的防火墙，以及其余措施。OpenClaw 加固指南 对一个更自主的 agent 采取了同样的立场，这些原则是通用的。
要把编程 agent 接入您自己的工作流，用 Claude 构建一个 AI agent 展示了一个模型如何驱动您的工具；在 VPS 上运行谷歌的 Gemini CLI 是另一个终端选项，而 自托管 OpenHands 则是更重的自主路线。这个领域中星标最多的开源项目现在也有了自己的指南：在 VPS 上运行 OpenCode 用同样的 tmux 加非特权用户模式把它搭起来。
FAQ
能不能用本地模型而不是付费 API 来运行编程 agent？
可以。Aider 和 Goose 都能配合由 Ollama 提供的本地模型，因此您可以完全自托管地运行编程 agent，没有按 token 的费用，也没有代码离开您的服务器。要注意的是内存：一个够用来写出有用代码的模型需要相当多的 RAM 或 VRAM，所以在动手前，先按模型来配机器。
Aider 还是 Goose，我该用哪个？
如果您的工作流以终端和 git 为中心，并且想要最成熟、开销最低的选择，就选 Aider；它会为每次修改自动提交，让历史保持可回退。如果您想要一个带庞大扩展生态、支持众多提供方的更通用助手，就选 Goose。两者都从终端运行，也都能配合 Ollama，所以都适合 VPS。
自托管一个编程模型需要多少内存？
这取决于模型的大小以及它被量化的程度。一个小的量化模型只需几 GB 就能跑，而一个更强的模型想要多得多的内存，长上下文窗口还会再增加占用。在下载之前，用上面的规格评估工具来估算某个模型和上下文长度所需的内存。
让 AI agent 编辑我的代码并运行命令安全吗？
只要有正确的习惯，它是可控的。把工作放在 git 仓库里，让每次编辑都是一次可回退的提交；以非特权用户而非 root 身份运行 agent；并像对待任何公开服务器那样加固 VPS。审查它提交的修改，而不是盲目信任，尤其是它想对您系统执行的任何命令。