产品概述
Entire是由前GitHub CEO Thomas Dohmke创立的开发者平台，获得6000万美元种子轮融资，专为AI Agent编写代码的时代而构建。Entire不是将Agent改装到传统开发工作流中，而是从根本上重新构想软件开发生命周期。其首个发布产品Checkpoints是一个开源CLI，自动捕获Agent会话数据——提示词、推理、工具调用、涉及文件和token使用——作为Git中每次提交的版本化数据。该平台的长期愿景包含三个支柱：统一代码和意图的Git兼容数据库、通过上下文图谱实现多Agent协调的语义推理层，以及用于大规模审查和交付Agent生成变更的AI原生UI。
主要功能
| Checkpoints CLI | 开源CLI工具，集成Git并捕获完整的Agent会话上下文——对话记录、提示词、工具调用和推理过程——作为版本化的检查点对象存储在独立的孤儿分支上，保持主分支历史的整洁。 |
| Git兼容的上下文数据库 | 版本控制存储系统，将代码、开发者意图、约束条件和Agent推理统一在单一系统中，使整个开发生命周期中的每个变更都可追溯和可审计。 |
| 语义推理层 | 通用上下文图谱，实现多Agent间的协调，允许它们共享、回忆和基于先前会话数据构建，而不是每次都从零开始。 |
| Agent无关集成 | 兼容任何AI Agent或模型（Claude Code、Gemini CLI等），确保开发者不会被锁定在单一提供商或工具链中。 |
| AI原生开发者界面 | 专为审查、批准和部署每日数百个Agent生成的变更而设计的专用UI——将开发者工作流从编写代码转向表达意图和验证结果。 |
使用场景
- Agent上下文可追溯性：工程团队可以审计AI生成代码产生的确切原因和方式，审查任何提交背后的完整推理轨迹，无需挖掘临时聊天记录。
- 多Agent协调：运行并行Agent工作流的团队可以使用上下文图谱协调多个Agent，减少冗余token使用并防止冲突变更。
- 规范驱动开发：采用意图优先工作流的开发者可以跟踪自然语言规范如何转化为Agent行动和最终代码输出的跨会话过程。
- AI代码审查与合规：大规模交付AI生成代码的组织可以使用版本化检查点满足审计、安全和合规要求，提供Agent决策的完整记录。
- 规模化开发者生产力：个人开发者和团队可以通过专为速度而构建的流线化AI原生界面管理和审查大量日常Agent生成的变更。
