开源项目 Cline 只靠“零利润、全透明”杀出重围：用户直接给模型付费，Cline 不收差价，却用极致透明换来 270 万次安装、三星 SAP 等巨头买单，并一举拿到 3200 万美元融资。
还在为复杂的 AI 编程工具定价而头疼吗？想象一下，你每月为 Cursor 付费 20 美元，却在输入三个提示后就遭遇速率限制，或者突然发现”无限使用”的套餐增加了额外费用。这不是个例，而是整个 AI 编程工具行业面临的系统性问题。就在开发者们抱怨这些”阴暗”和”模糊”的定价策略时，一家名为 Cline 的开源 AI 编程公司却逆势而上，刚刚完成了 3200 万美元的种子轮和 A 轮融资。
这家由 Emergence Capital 和 Pace Capital 领投的公司，正在用一种完全不同的方式重新定义 AI 编程工具。与其他公司试图通过复杂的订阅模式和隐藏成本获利不同，Cline 采用了完全透明的按使用量付费模式，并且坚持开源路线。这种看似”反商业”的策略，却让他们在短短几个月内获得了 270 万次安装，GitHub 上 48000 个星标，以及包括 Samsung 和 SAP 在内的大型企业客户的青睐。为什么一个不从 AI 推理中赚取任何利润的公司，能够在竞争激烈的市场中脱颖而出？
从黑客马拉松到 3200 万美元：意外走红的开源项目Cline 的故事始于 2024 年 6 月的一次 Anthropic”Build with Claude”黑客马拉松。创始人 Saoud Rizwan 原本只是想做一个有趣的副项目，利用刚发布的 Claude 3.5 Sonnet 的新能力。他注意到 Anthropic 的模型说明中提到了”代理式编程”的概念，这与当时主流的 Copilot 和 Cursor 的一次性提示模式完全不同。
“当时我在读 Anthropic 的模型卡片附录，看到他们谈论代理式编程，说这个模型在逐步完成任务方面表现出色。他们提到内部有一个测试，让模型在一个循环中运行，可以调用工具。对我来说很明显，他们内部有某种应用，与当时其他工具完全不同。”Saoud 在最近的 Latent Space 播客访谈中回忆道。
虽然 Saoud 在那次黑客马拉松中没有获胜，但他构建的这个名为”Claude-Dev”的 AI 编程 agent 开始在网上传播。到了 10 月，他将其重命名为 Cline（CLI + Editor 的组合），并正式开源发布。令人惊讶的是，这个看似简单的工具迅速获得了开发者社区的关注。
到 2024 年 11 月，Cline 已经获得了 500 万美元的种子轮融资，Saoud 也从印第安纳州搬到了旧金山专门发展这家公司。”我意识到我打开了一个潘多拉魔盒。”他说。截至 2025 年 7 月，Cline 的安装量已经达到 270 万次，成为最受欢迎的开源 AI 编程工具之一。
这轮 3200 万美元的融资由 Emergence Capital 领投 A 轮，Pace Capital 和 1984 Ventures 参与其中，还包括一系列知名天使投资人如 Jared Friedman、Logan Kilpatrick 等。投资者们看中的不仅仅是 Cline 的技术能力，更是它所代表的全新商业模式和对行业痛点的独特解决方案。
在 AI 编程工具市场中，Cline 最大的差异化点不是技术功能，而是其商业模式。大多数竞争对手都采用月订阅制，试图从 AI 推理中获取利润。但这种模式创造了一个根本性的激励错位：当提供更好服务意味着更高成本时，公司不得不在用户体验和利润之间做出妥协。
“其他公司通过大量补贴的 20 美元月订阅赚钱，通过将查询路由到更便宜的 AI 模型来管理高成本。而我们完全不参与这种游戏。我们在 AI 使用上获得零利润，纯粹只是引导推理。”Saoud 解释说。
这种”不赚推理费用”的策略听起来反直觉，但却解决了用户最大的痛点：定价透明度和服务质量保证。用户直接向 AI 模型提供商（如 Anthropic、OpenAI 或 Google）支付费用，Cline 显示每个请求的详细成本分析。当新的模型发布或价格下降时，用户可以立即受益，而不需要等待 Cline 的产品更新。
Emergence Capital 的合伙人 Yaz El-Baba 告诉我，正是这种商业模式说服了他们领投这轮融资：”因为 Cline 不从推理中赚钱，所以他们没有动机降低产品质量。其他公司筹集数亿美元，试图通过补贴获得普及，将推理捆绑到远低于实际成本的订阅价格中。这是一个完全不可持续的商业模式。”
这种透明定价模式的好处已经开始显现。当用户清楚知道自己为什么付费时，他们更愿意为高质量的服务支付合理的费用。一些重度用户报告说，他们每天愿意花费 10-100 美元使用 Cline，因为他们能看到明确的价值回报和成本构成。
更重要的是，这种模式为 Cline 创造了与技术发展方向一致的激励机制。随着 AI 推理成本持续下降和模型能力不断提升，Cline 的用户能够立即受益，而 Cline 本身则专注于构建最好的 agent 体验，而不是管理复杂的成本结构。
Plan & Act 模式：重新定义 AI 编程工作流除了商业模式创新，Cline 在技术层面也带来了重要突破。他们开创的”Plan & Act”模式已经成为行业标准，被包括最近推出的 Anthropic Claude Code 在内的多个产品采用。
“我要为发明 Plan & Act 模式承担责任。”Saoud 半开玩笑地说。这种模式的灵感来自于用户的自然工作流：很多用户在与 Cline 交互时，会首先要求它制定一个 Markdown 计划文件，然后再执行具体任务。
Plan & Act 模式将 AI agent 的工作分为两个阶段：在 Plan 模式下，agent 被指导进行探索性工作，读取更多文件，收集更多数据，充分理解任务要求并制定执行计划。在 Act 模式下，agent 专注于执行计划，运行命令，编辑文件，完成具体任务。
“大部分互动发生在 Plan 模式，有很多来回对话，提取开发者的上下文信息，询问诸如’你想要什么主题外观’、’你想要网站有哪些页面’这样的问题。一旦用户觉得准备好让 agent 独立工作，他们就切换到 Act 模式，勾选自动批准，然后去喝咖啡，让 agent 完成工作。”Saoud 描述道。
这种工作流的优势在于它更符合人类解决复杂问题的方式：先理解问题，制定计划，然后执行。相比于传统的一次性提示模式，Plan & Act 能够处理更复杂的任务，减少错误，提高成功率。
联合创始人 Pash 补充说：”这种模式让高级软件工程师能够专注于架构层面的思考。一旦他们清楚了解当前代码库的状态和架构，以及要引入的新功能，他们就在架构层面思考，并将这些想法传达给 Cline。然后 agent 可以深入到具体实现层面，为你完成所有工作。这种工作方式更有趣，也更高效。”
在一个竞争激烈的市场中，开源看起来像是一个危险的策略。事实上，Cline 的 GitHub 仓库已经有超过 6000 个分支，其中一些甚至获得了数千万美元的融资。但这种”被复制”的现象，反而成为了 Cline 获得企业客户的优势。
“我们在网站上放了一个企业联系表单，当时还没有真正的企业产品。结果收到了大量大型企业的咨询。”Pash 回忆道。”有一家财富 500 强公司告诉我们：’我们有数百名工程师在组织内使用 Cline，这对我们来说是一个巨大的问题，因为我们不知道他们在使用什么 API 密钥，花了多少钱，把数据发送到哪里。请让我们付钱给你们，开发一个企业产品。'”
这种自下而上的企业采用模式反映了一个重要趋势：开发者会先在个人项目中尝试 AI 工具，发现效果良好后开始在工作中使用。当管理层意识到这种使用已经成为现实时，他们需要的不是阻止使用，而是如何规范和管理这种使用。
对于那些处理敏感数据的企业来说，Cline 的开源特性成为了决定性优势。Samsung 和 SAP 等大型企业公开表示选择 Cline，部分原因是他们可以完全审计代码，理解系统的工作原理，确保符合安全和合规要求。
“对于一些企业，特别是零信任环境中的企业，安全不是偏好而是要求，选择不是使用哪个 AI 编程工具，而是使用 Cline 还是什么都不用。这些工程团队没有评估 Cline 与其他选择，他们使用 Cline 是因为那些将代码路由到外部服务器的替代方案根本无法通过合规审查。”Saoud 说。
为了满足企业需求，Cline 推出了 Cline Teams 产品，提供组织管理、集中计费和使用跟踪等企业级功能。用户可以选择自助企业 SaaS 产品，也可以选择即将推出的自托管选项，获得更多控制权。
技术债务的教训：为什么简单总是获胜在与 Cline 团队的深入交流中，我了解到他们对行业技术方向的独特见解。特别是对于 RAG（检索增强生成）和 Fast Apply 等曾经被视为”最佳实践”的技术，他们持坚决反对态度。
“RAG 是一种思维病毒。”Pash 毫不客气地说。”RAG 的工作方式是将代码文件切成小块，扔进高维向量空间，然后在搜索相关代码片段时拉出这些随机块。这在根本上是混乱的，我认为它实际上会分散模型的注意力，导致性能比简单的代理式探索更差。”
相比于 RAG 的复杂检索机制，Cline 采用了更自然的方法：让 AI agent 像高级软件工程师那样工作——查看文件夹结构，读取文件，发现导入关系，然后深入相关文件。这种”代理式探索”比随机的向量检索更符合代码的结构化特征。
对于 Fast Apply 技术，Cline 团队的批评更加尖锐。Fast Apply 是 Cursor 在 2024 年 7 月推出的技术，目的是解决当时大语言模型在文件编辑方面的局限性。它使用一个小模型来处理大模型生成的模糊代码片段，填充完整的文件内容。
“现在你需要担心两个模型出错，而不是一个。更糟糕的是，你将生产代码交给这个 Fast Apply 模型，它是一个小模型，推理能力不强，最大输出长度可能只有 32000 个 token。我们仓库中有一个文件就有 42000 个 token，比这些小模型的最大输出长度还要长。”Pash 解释道。
更重要的是，随着模型能力的快速提升，这些复杂的工程解决方案正在失去存在价值。Claude Sonnet 4 的文件编辑错误率已经降到 4% 以下，Fast Apply 的窗口期正在迅速关闭。Pash 说，他曾经和一些专门做 Fast Apply 的公司创始人交流，问他们觉得这个技术还能有多长时间的窗口期。对方的回答是：”也许三个月，甚至更短。”
这些例子强化了 Cline 团队的核心哲学：在快速发展的 AI 领域，简单的解决方案往往比复杂的工程更可持续。与其构建复杂的技术栈来绕过模型局限性，不如直接使用最强的模型，承担相应的成本。
Cline 的另一个重要创新是对 Model Context Protocol（MCP）的早期采用和生态建设。当 Anthropic 在 2024 年底发布 MCP 时，很多人并不理解它的重要性。但 Cline 团队立即认识到这个协议的潜力，成为了 MCP 的发布合作伙伴。
“当 Anthropic 首次推出 MCP 并宣布这个他们一直在开发的开源协议时，没有人真正理解它的意义。我花了很多时间深入研究他们的文档，了解它的工作原理和重要性。”Saoud 说。
MCP 允许 AI agent 连接到各种外部工具和服务，从文件系统操作到浏览器自动化，从 Git 仓库管理到第三方 API 集成。Cline 建立了一个拥有 150 多个 MCP 服务器的市场，其中最受欢迎的包括文件系统 MCP、浏览器自动化工具、Git 工具、文档检索服务等。
有趣的是，MCP 的使用场景远超预期。除了编程任务，很多非技术用户也在使用 Cline 进行工作流自动化。有人用它连接 Reddit 和 Twitter 的 MCP 服务器来自动化内容营销，有人用它转录语音笔记并自动生成专业演示文稿。
“我们的产品营销经理 Nick Bauman 使用 Cline 连接 Reddit MCP 服务器抓取内容，连接 X MCP 服务器发布推文，即使这是一个 VS Code 扩展和编程 agent。MCP 让它能够作为万能 agent 运行，连接到各种服务。”Saoud 举例说。
MCP 生态甚至开始出现商业化模式。21st Dev 公司开发了一个”魔法 MCP 服务器”，向编程 agent 注入高质量 UI 组件的示例，让 AI 能够生成更美观的用户界面。他们通过标准的 API 密钥模式实现商业化，本质上是在向 AI agent 销售工具和知识。
这种”向 AI agent 销售工具”的概念代表了一个全新的商业机会。在 AI agent 时代，我们可能会看到一个全新的 B2A（Business to Agent）市场，AI agent 可以自主决定购买和使用各种工具，只要这些工具能帮助它们更好地完成任务。
在 AI 编程工具的激烈竞争中，Cline 面临着独特的挑战。作为开源项目，它不仅要与 Cursor、Cognition 等闭源竞争对手竞争，还要应对自己的无数分支版本。
“在 OpenRouter 的使用排行榜上，前三名都是 Cline 和 Cline 的分支版本。”Saoud 半开玩笑地说。在 VS Code 市场搜索”Cline”，整个页面几乎都是各种分支版本。甚至有分支的分支获得了数千万美元融资。
面对这种”分支战争”，Cline 团队保持了开放的态度。”我们鼓励这种做法。我们有欧洲的人在分支我们的项目，三星最近也推出了他们自己隔离的 Cline 分支版本。”Pash 说。
这种开放态度背后是对技术领导力的信心。Cline 不是通过法律手段保护市场地位，而是通过持续创新保持领先。他们率先推出 Plan & Act 模式，最早支持 MCP，建立了最大的 MCP 市场，这些创新很快被整个行业采用。
更重要的是，开源生态为 Cline 带来了无法复制的网络效应。社区贡献、用户反馈、生态建设都围绕着原始项目进行。即使有无数分支，开发者社区仍然认可 Cline 作为这个领域的技术领导者。
在商业竞争方面，Cline 与 Cursor（据称年收入超过 5 亿美元）和 Cognition（正在以 100 亿美元估值融资超过 3 亿美元）等公司形成了有趣的对比。这些公司采用闭源模式和传统的订阅定价，而 Cline 通过开源和透明定价获得了不同的市场地位。
“我们认为自己是这个领域的领导者，为整个行业指明方向。作为工程师，构建所有这些技术非常令人兴奋。”Pash 总结道。
从编程工具到通用 AI 基础设施随着 3200 万美元融资的完成，Cline 的雄心已经远超一个编程工具。他们正在构建的是一个通用的 AI agent 基础设施平台，让任何人都能构建自己的 agent 系统。
“Cline 是开源 agent 的基础设施层，是所有开源 agent 的完全模块化系统。通过即将推出的 CLI 和 SDK，你将能够在此基础上构建任何 agent。”Pash 解释了他们的更大愿景。
这种平台化的方向已经在实际应用中显现。用户不仅在 VS Code 中使用 Cline 进行编程，还将其扩展到 JetBrains、终端环境，甚至用于非编程任务的自动化工作流。CLI 版本的 Cline 可以在 GitHub Actions 中运行，实现完全自动化的背景处理。
团队合作和智能协作是 Cline 下一阶段的重点。”我们正在构建能够捕获和分享团队开发的隐性知识的功能——这些知识不在代码或文档中，而是存在于提示、工作流和组织规则中。提示正在成为新的知识产权，比 AI 生成的代码更有价值，所以我们要让团队能够轻松分享和建立彼此的工作。”Saoud 说。
这种团队知识管理的概念非常前瞻。在 AI agent 时代，如何有效地设计提示、构建工作流、优化 agent 行为，这些”元技能”可能比传统的编程技能更重要。Cline 希望成为这些知识的承载平台。
从技术架构角度，Cline 正在向真正的模块化系统演进。无论是 MCP 协议的深度集成，还是即将推出的 SDK，都指向一个目标：让 Cline 成为构建任何类型 AI agent 的基础平台，而不仅仅是一个编程工具。
投资逻辑：为什么开源能赢得企业市场Emergence Capital 领投 Cline 的逻辑值得深入分析。在一个被巨额风险投资支持的竞争对手包围的市场中，为什么投资者会选择一个不从 AI 推理中获利的开源项目？
“Cline 独特的代理式编程方法，建立在开源透明的基础上，对于寻求利用 AI agent 不受限制力量的企业来说是一个范式转变。”Emergence Capital 的合伙人 Yaz El-Baba 解释了投资逻辑。
关键在于理解企业客户的真实需求。对于大型企业来说，功能强大并不是唯一考虑因素，数据安全、成本控制、供应商依赖风险往往更重要。Cline 的模式恰好解决了这些核心关切。
首先是数据安全。Cline 在用户自己的基础设施上运行，使用用户自己的 API 密钥，代码永远不会离开用户的控制。对于那些处理敏感数据的企业，这种控制程度是其他方案无法提供的。
其次是成本透明度。企业客户厌恶不可预测的成本，特别是在 AI 使用量快速增长的情况下。Cline 的透明定价让企业能够准确预算和控制 AI 支出，避免了订阅模式中隐藏的成本陷阱。
最后是供应商独立性。通过支持多个 AI 模型提供商和灵活的部署选项，Cline 减少了企业对任何单一供应商的依赖。这种灵活性在快速变化的 AI 市场中特别宝贵。
Pace Capital 的参与也反映了对这种模式的认可。作为 Cline 种子轮的领投方，他们见证了开源策略在企业市场中的实际效果。
从更宏观的角度看，Cline 的成功代表了软件行业的一个重要趋势：在快速发展的技术领域，透明度和用户控制往往比短期的利润优化更有价值。这种长期主义的方法，可能正是在 AI 时代获得可持续竞争优势的关键。
未来展望：重塑软件开发的基础设施在技术层面，Cline 正在推动多个重要方向的发展。首先是多模态能力的集成，他们正在探索如何将计算机视觉和语音交互融入编程工作流。其次是更智能的上下文管理，通过动态内容管理、AST 分析和记忆系统，让 AI agent 能够处理更大规模、更复杂的项目。
在应用层面，我们已经看到 Cline 开始超越传统编程的边界。非技术用户使用它进行工作流自动化，财务专业人士用它创建分析模型，营销人员用它管理社交媒体内容。这种扩展表明，AI agent 的价值不仅在于替代传统编程，更在于让更多人能够享受程序化思维的强大力量。
从行业影响看，Cline 的成功可能催化整个软件工具行业的模式转变。如果透明定价和用户控制确实能够建立更强的客户忠诚度和更可持续的商业模式，我们可能会看到更多公司采用类似的策略。
更深层的影响在于对软件开发本质的重新定义。当 AI agent 能够处理大部分实现细节时，人类开发者的角色将更多转向架构设计、需求分析和创意思考。这种分工的优化可能会大幅提升整个行业的生产力。
Saoud 对未来的愿景很明确：”我们希望构建开源基础和构建模块，用于在超出软件开发或 VS Code 扩展范围的地方引入类似 Cline 的功能。这将为那些最终能够很好地互补的事物打开大门，但永远不会是非此即彼的选择。”
这种愿景如果实现，将意味着我们正在见证软件工具生态系统的根本性重构。在这个新的生态系统中，AI agent 不是替代人类的威胁，而是放大人类创造力的工具。透明度、用户控制和开源协作，将成为构建可信赖 AI 系统的基本原则。
对于整个软件开发行业来说，Cline 的成功故事提供了一个重要的参考：在 AI 时代，最成功的公司可能不是那些拥有最先进技术的公司，而是那些能够建立最符合用户长期利益的商业模式的公司。这种对齐，将成为在快速变化的技术环境中保持竞争优势的关键因素。
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