Trí tuệ nhân tạo (AI) đã thay đổi hoàn toàn cách chúng ta lập trình – từ việc viết hàm nhanh hơn, gỡ lỗi hiệu quả hơn cho đến tự động hóa các tác vụ tẻ nhạt. Một trong những công cụ nổi bật trong lĩnh vực này là Cursor, tích hợp sức mạnh AI trực tiếp vào quy trình làm việc của nhà phát triển.
Tuy hữu ích, nhưng không phải ai cũng muốn dựa vào một công cụ mã nguồn đóng. Cho dù vì lý do kiểm soát, quyền riêng tư hay đơn giản là tình yêu với công nghệ mã nguồn mở, nhiều lập trình viên hiện đang tìm kiếm những giải pháp thay thế mà họ có thể tùy chỉnh, tự lưu trữ (host) và tin cậy. May mắn thay, có rất nhiều lựa chọn mã nguồn mở đáng kinh ngạc đang chờ bạn khám phá.
Trước khi đi sâu vào các lựa chọn thay thế Cursor mã nguồn mở hàng đầu, đáng để nhắc đến Apidog, một nền tảng được hỗ trợ bởi AI, được thiết kế để đơn giản hóa việc quản lý và phát triển API. Mặc dù Apidog không phải là công cụ hoàn thành mã hoặc trợ lý lập trình như Cursor, nó lại xuất sắc trong việc tự động hóa kiểm thử API, tạo tài liệu và cải thiện sự cộng tác trong nhóm. Nếu công việc của bạn liên quan nhiều đến API, đây là một công cụ rất mạnh mẽ.
Bài viết này sẽ điểm qua 10 công cụ mã nguồn mở hàng đầu có thể thay thế Cursor vào năm 2025. Những công cụ này cung cấp mức độ tích hợp AI, khả năng tùy chỉnh và linh hoạt khác nhau – làm cho chúng trở nên lý tưởng cho cả lập trình viên cá nhân và các đội ngũ kỹ sư.
Mục lục
1. Continue.dev
GitHub: <a href="https://github.com/continuedev/continue" target="_blank" rel="noopener">continuedev/continue</a>
Continue.dev là một công cụ “autopilot” mã nguồn mở dành cho VS Code và các IDE phổ biến khác. Nó mang bản chất hỗ trợ thông minh của Cursor trực tiếp vào quy trình làm việc của bạn. Điều khiến Continue.dev nổi bật là hỗ trợ cả các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dựa trên đám mây và mô hình cục bộ, biến nó thành một giải pháp có khả năng thích ứng cao.
Các Tính Năng Chính:
- Hoàn thành mã và gợi ý theo thời gian thực.
- Chat tích hợp để hiểu mã.
- Có thể mở rộng bằng plugin và hỗ trợ các mô hình khác nhau.
- Thiết lập dễ dàng và tích hợp với các dự án hiện có.
- Các prompt nhạy bén với ngữ cảnh và có bộ nhớ.
- Hỗ trợ đa ngôn ngữ.
Lý Tưởng Cho:
Các lập trình viên muốn một trợ lý lập trình mạnh mẽ, dễ thiết lập, tích hợp trực tiếp vào IDE của họ.
2. OpenDevin
GitHub: <a href="https://github.com/AI-App/OpenDevin.OpenDevin" target="_blank" rel="noopener">AI-App/OpenDevin</a>
Lấy cảm hứng từ Devin của Cognition, OpenDevin là một nỗ lực táo bạo nhằm tạo ra một kỹ sư phần mềm tự trị hoàn toàn mã nguồn mở. Nó có thể xử lý các tác vụ phức tạp, diễn giải hướng dẫn và thực thi hành động trong môi trường phát triển được “hộp cát” (sandboxed).
Các Tính Năng Chính:
- Lập kế hoạch và suy luận cho tác vụ.
- Truy cập vào trình soạn thảo (editor), shell và trình duyệt.
- Hỗ trợ LLM cắm ngoài (pluggable).
- Luồng công việc trực quan để theo dõi tác vụ.
- Hỗ trợ tương tác người-trong-vòng-lặp (human-in-the-loop).
- Kiến trúc module cho phép nâng cấp agent.
Lý Tưởng Cho:
Các lập trình viên tìm kiếm một agent phát triển tự trị hoàn chỉnh cho các quy trình dự án thử nghiệm và phức tạp.
3. AutoCode
GitHub: <a href="https://github.com/acode/cli" target="_blank" rel="noopener">acode/cli</a>
AutoCode cung cấp một trợ lý kiểu Copilot nhẹ nhàng chạy cục bộ hoặc kết nối với nhiều API LLM khác nhau. Được thiết kế cho tốc độ và sự đơn giản, nó nhằm giảm ma sát cho nhà phát triển trong khi vẫn duy trì sự linh hoạt.
Các Tính Năng Chính:
- Tính năng tự động hoàn thành và giải thích.
- Thiết kế ưu tiên giao diện dòng lệnh (CLI-first).
- Prompt dễ dàng tùy chỉnh.
- Engine suy luận cục bộ nhanh.
- Làm việc với cả API và mô hình offline.
- Gợi ý dựa trên Git-aware.
Lý Tưởng Cho:
Các nhà phát triển tìm kiếm một trợ lý AI nhanh, đơn giản và có khả năng “hack” (tùy biến cao).
4. TabbyML
GitHub: <a href="https://github.com/TabbyML/tabby" target="_blank" rel="noopener">TabbyML/tabby</a>
TabbyML là một trợ lý lập trình AI tự lưu trữ (self-hosted) hoạt động nguyên bản với các IDE như VS Code và JetBrains. Nó hỗ trợ nhiều mô hình mã nguồn mở khác nhau và cho phép triển khai tại chỗ (on-premise) cho các nhóm chú trọng bảo mật dữ liệu.
Các Tính Năng Chính:
- Engine suy luận hoàn toàn cục bộ.
- Hoàn thành mã theo thời gian thực.
- Không phụ thuộc vào ngôn ngữ và IDE.
- Hoạt động với cấu hình GPU và CPU.
- REST API cho các tích hợp tùy chỉnh.
- Quản lý workspace nhóm.
Lý Tưởng Cho:
Các đội ngũ yêu cầu trợ lý lập trình AI tại chỗ vì lý do bảo mật dữ liệu hoặc tuân thủ quy định.
5. LAgent
GitHub: <a href="https://github.com/THU-KEG/LAgent" target="_blank" rel="noopener">THU-KEG/LAgent</a>
LAgent (Large Language Model Agent) là một framework đa tác nhân (multi-agent) hoàn toàn mã nguồn mở được thiết kế cho các tác vụ phức tạp như kỹ thuật phần mềm, DevOps và quy trình nghiên cứu. Nó đi kèm với giao diện web hiện đại để quản lý tác vụ và các agent, biến nó thành một giải pháp thay thế Cursor vững chắc cho những ai tìm kiếm tương tác trực quan và điều phối tác vụ chuyên sâu hơn.
Các Tính Năng Chính:
- Giao diện web để giám sát các agent và quy trình làm việc.
- Cộng tác đa tác nhân cho các tác vụ phân tán.
- Hệ thống bộ nhớ và truy xuất module (hỗ trợ Vector DBs).
- Hỗ trợ nguyên bản cho gọi hàm và sử dụng công cụ.
- Tích hợp với các LLM cục bộ và được host (OpenAI, Claude, Vicuna, v.v.).
- Lập kế hoạch và thực thi tác vụ tích hợp sẵn cho các công việc liên quan đến mã.
Lý Tưởng Cho:
Các đội ngũ hoặc cá nhân muốn một nền tảng có giao diện người dùng, có khả năng mở rộng để xây dựng, quan sát và quản lý các agent AI cho các tác vụ lập trình và phát triển.
6. Smol Developer
GitHub: <a href="https://github.com/smol-ai/developer" target="_blank" rel="noopener">smol-ai/developer</a>
Smol Developer là một thử nghiệm trong việc tạo ra các agent AI nhỏ, có thể kết hợp được. Thay vì thay thế IDE của bạn, nó hoạt động như một nhà phát triển trên dòng lệnh mà bạn có thể chỉ đạo thông qua ngôn ngữ tự nhiên.
Các Tính Năng Chính:
- Các agent nhỏ, module hóa.
- Lý tưởng để tạo các ứng dụng web hoặc script nhỏ.
- Nhấn mạnh vào sự minh bạch và kiểm soát.
- Nhẹ và nhanh.
- Phân tích output dựa trên JSON.
- Các tính năng tái tạo tích hợp sẵn.
Lý Tưởng Cho:
Những người thích mày mò, các nhà phát triển độc lập và các “hacker” muốn kiểm soát chính xác quá trình tự động hóa mã hóa.
7. Devika
GitHub: <a href="https://github.com/stitionai/devika" target="_blank" rel="noopener">stitionai/devika</a>
Devika là một agent phát triển có khả năng đối thoại, được thiết kế để tương tác với môi trường phát triển của bạn bằng ngôn ngữ tự nhiên. Nó được thiết kế để hoạt động trên cả trình soạn thảo và terminal, làm cho nó hiệu quả cho việc lập trình khám phá.
Các Tính Năng Chính:
- Giải thích mã và hoàn thành tác vụ.
- Đọc và ghi tệp trong ngữ cảnh.
- Tích hợp Shell để thực thi cấp độ dự án.
- Khả năng giữ bộ nhớ giữa các truy vấn.
- Phân tích tác vụ trực quan.
- Tương tác đa ngôn ngữ.
Lý Tưởng Cho:
Người mới bắt đầu và các lập trình viên trung cấp đang tìm kiếm sự trợ giúp của AI có tính tương tác cao.
8. GPT Researcher
GitHub: <a href="https://github.com/assafelovic/gpt-researcher" target="_blank" rel="noopener">assafelovic/gpt-researcher</a>
GPT Researcher là một agent tự trị được thiết kế để thực hiện các tác vụ nghiên cứu và tạo báo cáo phức tạp – nhưng nó cũng có thể mở rộng cho các tác vụ phần mềm và đi kèm với một dashboard UI rõ ràng. Các lập trình viên sử dụng nó để viết, tóm tắt và phân tích tài liệu dự án hoặc tệp mã như một phần của quy trình lớn hơn.
Các Tính Năng Chính:
- Dashboard dựa trên trình duyệt để theo dõi tác vụ.
- Luồng công việc nghiên cứu và tóm tắt đa tác nhân.
- Cấu hình mục tiêu dựa trên prompt.
- Hỗ trợ tài liệu mã và giải thích.
- Tích hợp với GPT-4, Claude và các LLM mở.
- Hỗ trợ output Markdown, PDF và HTML.
Lý Tưởng Cho:
Các lập trình viên và người viết tài liệu kỹ thuật muốn tự động hóa việc nghiên cứu, kiểm tra codebase và tài liệu bằng cách sử dụng một agent trong giao diện UI rõ ràng.
9. Kilo Code
GitHub: <a href="https://github.com/Kilo-Org/kilocode" target="_blank" rel="noopener">Kilo-Org/kilocode</a>
Kilo Code là một trợ lý lập trình AI mã nguồn mở được thiết kế để hỗ trợ các nhà phát triển trong việc lập kế hoạch, xây dựng và sửa lỗi mã. Nó tích hợp với các IDE VS Code và JetBrains, mang đến trải nghiệm phát triển liền mạch.
Các Tính Năng Chính:
- Hỗ trợ mã bằng AI: Cung cấp các gợi ý mã thông minh, tự động hoàn thành và mẹo tái cấu trúc.
- Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Tương thích với nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau, nâng cao tính linh hoạt.
- Tích hợp IDE liền mạch: Hoạt động mượt mà trong các IDE phổ biến như VS Code và JetBrains.
- Mã nguồn mở và tùy chỉnh: Hoàn toàn mã nguồn mở, cho phép tùy chỉnh và đóng góp từ cộng đồng.
- An toàn và Bảo mật: Đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, phù hợp với môi trường doanh nghiệp.
Lý Tưởng Cho:
Các lập trình viên tìm kiếm một trợ lý lập trình AI mã nguồn mở, có thể tùy chỉnh với khả năng tích hợp IDE mạnh mẽ và giao diện thân thiện với người dùng.
10. LangGraph
GitHub: <a href="https://github.com/langchain-ai/langgraph" target="_blank" rel="noopener">langchain-ai/langgraph</a>
LangGraph là một framework mã nguồn mở để xây dựng các agent LLM dưới dạng đồ thị tính toán trực quan, có trạng thái (stateful). Mặc dù được xây dựng trên LangChain, nó cung cấp giao diện người dùng (thông qua tích hợp với LangSmith và các công cụ phát triển của nó) nơi người dùng có thể xây dựng các quy trình làm việc có cấu trúc – bao gồm cả cho các tác vụ phát triển phần mềm.
Các Tính Năng Chính:
- Giao diện đồ thị trực quan để tạo luồng agent.
- Theo dõi bộ nhớ và trạng thái liên tục.
- Hỗ trợ các tác vụ agent async và parallel.
- Tương thích với các agent và công cụ của LangChain.
- Giao diện debug và khả năng quan sát.
- Triển khai trên cloud hoặc cục bộ.
Lý Tưởng Cho:
Các nhà phát triển tạo ra các agent lập trình đa bước với khả năng kiểm soát trực quan đối với đường dẫn thực thi và quản lý trạng thái.
Kết Luận
Sự trỗi dậy của các trợ lý lập trình mã nguồn mở đánh dấu một sự thay đổi thú vị trong phát triển phần mềm. Trong khi Cursor đã mở đường với thiết kế trực quan và tích hợp AI, cộng đồng mã nguồn mở đã đáp trả bằng sự đổi mới, sáng tạo và minh bạch. Cho dù bạn coi trọng khả năng tùy chỉnh, quyền riêng tư hay đơn giản là thích “mày mò”, luôn có một giải pháp thay thế Cursor mã nguồn mở phù hợp với nhu cầu của bạn.
Khi các công cụ này tiếp tục trưởng thành, chúng ta có thể mong đợi những quy trình làm việc mạnh mẽ hơn nữa – kết hợp sự sáng tạo của con người với độ chính xác của AI. Hãy thử một vài lựa chọn trong danh sách trên, đóng góp vào sự phát triển của chúng và giúp định hình tương lai của phát triển phần mềm thông minh.
