作者： 如何在 VPS 上執行 Aider 或 Goose coding agent
在 VPS 的終端機執行 Aider 或 Goose，搭配託管 API 或自架 Ollama 模型。了解 tmux 設定、模型記憶體需求、Ubuntu 24.04 安裝方式，以及 Ubuntu 26.04 的 Python 3.14 相依套件問題。
為何在 VPS 上執行 coding agent
coding agent 是一種可讀取程式碼庫、寫入變更，並從終端機執行指令進行測試的工具。在 VPS 上執行 coding agent，比在筆記型電腦上執行有 3 項優勢：即使中斷連線仍會繼續工作；它與程式碼及建置工具位於同一台伺服器上；此外，還能連接到自行代管的模型。在 tmux 工作階段中啟動後，即可關閉筆記型電腦，稍後再接續工作；這與在 VPS 上使用 tmux 執行 Claude Code採用相同模式。
有 2 個終端機型 agent 值得認識。Aider 是原生支援終端機、以 git 為核心的選項：它會以適當的訊息自動提交每項變更，讓版本紀錄保持整潔，且每次編輯都能復原。Aider 是歷史最悠久的終端機 coding agent 之一，但目前的發布速度已放緩。Block 推出的 Goose 功能範圍更廣：它是採用 Apache-2.0 授權的 agent，具備大型擴充功能生態系，並支援多家供應商，包括本機 Ollama 模型；目前由 Linux Foundation 的 Agentic AI Foundation (AAIF) 開發。Aider 適合嚴謹、以 git 為核心的工作流程；Goose 則適合需要廣泛外掛組合的通用助理。
需要的項目
您需要一台安裝 git、tmux 和近期 Python 版本的 VPS，才能使用 Aider；使用 Goose 則需要 Goose 安裝程式。您也需要模型：可以使用 Anthropic 或 OpenAI 等供應商提供的託管 API key，也可以使用由 同一台 VPS 上的 Ollama 提供服務的本機模型。自行託管可讓程式碼留在自己的伺服器上，且不必按 token 支付費用；但您需要準備足夠的記憶體，才能執行能力足夠的模型。
安裝並執行 Aider
使用來自 apt 的 pipx，在隔離環境中安裝 Aider。這是因為 Ubuntu 24.04 會依 PEP 668 阻止在虛擬環境外直接使用 pip install。接著在專案中執行 Aider，並放在 tmux 工作階段內，讓它能在連線中斷後繼續執行：
sudo apt install pipx
pipx ensurepath
pipx install aider-chat
tmux new -s aider
cd ~/my-project
aider版本注意事項：如上所示，此安裝方式可在 Ubuntu 24.04 上運作。在 Ubuntu 26.04 上目前會失敗，因為 Aider 鎖定的相依套件包含較舊版本的 numpy，而該版本無法在 Ubuntu 26.04 的 Python 3.14 上建置。解決方式是讓 Aider 使用專用的 Python 3.12：
pipx install --python 3.12 --fetch-missing-python aider-chatpipx 會只為 Aider 下載獨立的直譯器，安裝即可完成。這是 Aider 發布速度放緩的表現；如果這點造成困擾，Goose 是維護較積極的選擇。
Aider 執行後，按下 Ctrl-b，再按 d，即可從工作階段分離。即使關閉筆電，代理程式仍會繼續工作。稍後使用 tmux attach -t aider 重新連接，以查看它所做的變更。你也可以保留第二個 tmux 視窗，讓另一個代理程式執行。如果兩者都是 Claude Code，兩個工作階段可以彼此交接工作，不必由你手動轉交。Aider 會讀取儲存庫、提出編輯內容、套用變更並逐一建立 commit。當變更涉及多個檔案時，它也能載入其他檔案作為內容。由於每項變更都是一個 commit，要復原代理程式的操作只需執行一般的 git revert。這項安全機制讓 Aider 更容易放心使用。Goose 可透過文件提供的單行指令碼安裝，並以類似方式從終端機執行，透過其擴充功能處理工作：
curl -fsSL https://github.com/aaif-goose/goose/releases/download/stable/download_cli.sh | bash託管模型或自架模型
託管模型可提供最佳品質，且不需要本機硬體，但會按 token 計費，而且您的程式碼會傳送至服務供應商。按 token 計費的成本累積速度通常超乎預期，因為 agent 每次互動都會重新傳送完整對話。長時間 agent 工作階段實際消耗多少 token 的 Claude Code 成本分析同樣適用於此，因為 Aider 和 Goose 也採用相同的計費方式。透過 Ollama 自架模型可將所有資料保留在您的伺服器上；硬體成本付清後，執行模型不需額外費用，但實用的程式碼模型需要足夠的實體記憶體。需要權衡的取捨是：品質與便利性，對上隱私與成本。
如果選擇自架，實際問題是伺服器適合執行哪個模型。同時也要注意 context window，因為 Ollama 預設值很小，超過長度的內容會遭到靜默截斷。對 coding agent 而言，這表示剛讀取的檔案會從 prompt 中消失。提高 num_ctx 可解決這個問題，而所需的較大 KV cache 也必須納入記憶體預算。在將八 gigabyte 的模型下載到無法容納它的主機前，先完成容量估算：
安全性：它會編輯檔案並執行命令
coding agent 不是被動工具。它會改寫檔案，也能執行建置與測試命令，因此應像對待任何可能變更系統的程序一樣謹慎。以下 3 個習慣可以涵蓋大部分風險。請在 git repository 中操作，讓每項變更都有紀錄且可復原；Aider 會自動處理這些工作。請以一般未具特殊權限的使用者執行 agent，絕不要使用 root，並遵循最小權限使用者原則，這樣錯誤命令就無法影響整個系統。此外，請維持伺服器本身的安全強化，因為用於 coding 的 VPS 仍是公開伺服器：僅允許金鑰登入的 SSH、預設拒絕的防火牆，以及其他必要設定。OpenClaw 安全強化指南對更自主的 agent 採用相同原則，這些原則也適用於其他工具。
若要將 coding agent 整合至自己的工作流程，使用 Claude 建置 AI agent會說明如何由單一模型驅動你的工具；在 VPS 上執行 Google 的 Gemini CLI則是另一種終端機選項，而自行託管 OpenHands是功能更完整的自主化方案。這個領域目前獲得最多 star 的開放原始碼專案也有自己的指南：在 VPS 上執行 OpenCode會以相同的 tmux 與未具特殊權限使用者模式完成設定。
FAQ
我可以使用本機模型執行 coding agent，而不使用付費 API 嗎？
可以。Aider 和 Goose 都能使用由 Ollama 提供的本機模型，因此您可以完全自行託管 coding agent，不必按 token 計費，程式碼也不會離開伺服器。限制在於記憶體：能夠產生實用程式碼的模型需要相當多的 RAM 或 VRAM，因此在決定模型前，請先依模型需求配置機器。
我應該使用 Aider 還是 Goose？
如果您的工作流程以終端機和 git 為主，並且希望使用成熟度最高、額外負擔最低的選項，請選擇 Aider；它會自動提交每項變更，讓歷程可以還原。如果您需要功能更廣泛的助理、大型擴充功能生態系，以及對多個 provider 的支援，請選擇 Goose。兩者都能從終端機執行，也都支援 Ollama，因此任一者都適合 VPS。
自行託管的 coding model 需要多少記憶體？
這取決於模型大小，以及模型的量化程度。小型量化模型可能只需數 GB，而功能較強的模型需要多得多的記憶體；較長的 context window 也會增加需求。下載模型前，請使用上方的 sizing tool，估算指定模型與 context length 所需的記憶體。
讓 AI agent 編輯我的程式碼並執行命令安全嗎？
只要採取正確的做法，風險可以控制。請將工作內容放在 git repository 中，讓每項編輯都成為可還原的 commit；以非特權使用者而非 root 執行 agent，並依照保護任何公開伺服器的方式強化 VPS。請檢查 agent 提交的變更，不要盲目信任，尤其是它想要在系統上執行的任何命令。