Entire Inc.是一家开发者平台初创公司,由前GitHub首席执行官Thomas Dohmke创立。该公司近日发布了一款分布式Git网络的预览版,旨在让AI编程智能体在克隆和推送代码时,不再受到集中式托管平台速率限制的制约。
该预览版目前以候补名单形式开放申请,活跃节点覆盖美国、欧盟及澳大利亚地区。开发者只需一步操作,即可将现有GitHub仓库镜像至Entire平台。代码仍保留在GitHub上,而智能体则通过就近的Entire区域镜像进行克隆和拉取操作,将智能体产生的高并发读取流量分流出去,从而避免触发访问上限。
Dohmke认为,随着智能体规模不断扩大,集中式Git托管已成为瓶颈。他表示,大量智能体和开发者同时访问单一服务器,会导致速率限制、高延迟乃至服务中断等问题。
Entire表示,其已对Git后端进行全面重构,以应对高并发、大规模的智能体活动,且早期测试显示吞吐量表现优异。在一项测试中,网络从单个仓库中实现了每小时约57万次克隆,测试中200个模拟客户端分别在法兰克福、巴黎、伦敦和都柏林节点上执行浅克隆操作。
在另一项推送测试中,系统对单个仓库维持了每秒586次推送,折算为每小时约210万次。在混合测试中,模拟智能体实际运行时交替进行克隆与推送操作,系统持续维持了每秒约470次操作的吞吐量。该公司计划将Git后端及上述基准测试套件一并开源。
Dohmke对此表示:"从设计初衷来看,Git本就是为分布式而生的。在智能体时代,集中式Git托管已成为根本性的制约——数以亿计的智能体和开发者涌向中央服务器,带来的是速率限制、高延迟,乃至服务中断。今天,我们开始兑现Git最初的承诺,打造一个由分布式节点构成、未来将实现完全去中心化并开源的全球互联网络。"
新建公共及私有仓库的原生托管功能预计将在未来数月内上线。Entire还计划推动网络的完全去中心化,使代码能够存储在对应区域内,以帮助开发者满足数据本地化与数据主权方面的合规要求。
Entire成立至今仅五个月。今年2月,公司以3亿美元估值完成了6000万美元种子轮融资。Dohmke曾在微软旗下的GitHub担任首席执行官长达四年,于2025年8月离职并创办Entire。该平台的核心是一个语义记忆层,用于捕捉每次智能体会话、提示词及工具调用记录,并将其存入仓库中与代码并列保存。
在发布网络预览版的同时,Entire还详细介绍了依托这一历史记录所构建的多项功能。"Entire Blame"功能可追溯某行代码背后的智能体会话、提示词及决策过程;"Entire Review"功能支持将一个分支同时提交给多个智能体进行并行审查,实现基于意图的代码评审;代码与语义搜索功能则允许开发者查询代码的编写原因,而不仅仅是查看改动内容。目前,Entire已与Claude Code、Codex、Cursor、Factory AI及GitHub Copilot等主流编程智能体完成集成。
Dohmke表示,会话日志已成为软件开发中第二重要的产出物,理应与代码一同存入仓库。他补充说,将这些记忆与仓库绑定,能够防止智能体重复犯错,并帮助开发者验证所构建的内容及其背后的原因。
目前,Entire在美国、澳大利亚、德国、印度和荷兰等九个国家拥有逾40名员工,预计年底前将扩充至60人。
Q&A
Q1:Entire发布的分布式Git网络有什么优势?
A:Entire的分布式Git网络专为AI智能体时代设计,核心优势在于突破集中式Git托管的速率限制瓶颈。通过在美国、欧盟、澳大利亚等地区部署镜像节点,智能体可从最近的节点克隆和拉取代码,分散高并发读写压力。测试数据显示,该网络可实现每小时约57万次克隆、每小时约210万次推送,大幅提升了智能体高频操作场景下的稳定性与效率。
Q2:Entire Blame和Entire Review是什么功能?
A:Entire Blame是一项代码溯源功能,能够显示某行代码背后对应的智能体会话、提示词及决策过程,帮助开发者了解代码的生成逻辑。Entire Review则支持将代码分支同时提交给多个智能体并行审查,实现基于意图的智能代码评审。这两项功能均依托Entire平台的语义记忆层,该层会将每次智能体会话与工具调用记录存入代码仓库。
Q3:Entire公司的背景和融资情况如何?
A:Entire由前GitHub首席执行官Thomas Dohmke于2025年2月创立,Dohmke此前在微软旗下的GitHub担任CEO长达四年。公司成立之初即完成了6000万美元种子轮融资,估值达3亿美元。目前公司在全球九个国家拥有逾40名员工,并计划年底前扩充至60人。Entire的核心技术是语义记忆层,用于记录智能体的完整操作历史。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI在与多家新闻机构的版权诉讼中陷入困境。以《纽约时报》为首的原告指控OpenAI在长达两年时间里向法庭撒谎,刻意隐瞒其已对ChatGPT日志进行大规模搜索的事实。据悉,OpenAI实际上已拥有包含1000万和7800万条记录的日志样本,并曾用于研究版权内容过滤器,却对外声称无法进行此类搜索。原告据此提出制裁动议,要求法院追责。OpenAI则否认相关指控,坚称其立场基于合理使用原则。
斯坦福与UC伯克利提出LLM-as-a-Verifier框架,通过提取AI模型内部概率分布生成连续评分,在代码、机器人、医疗领域均达到最优性能,且无需额外训练。
美国加州大学圣地亚哥分校研究团队在《自然》期刊发表研究成果:外科医生通过远程操控宇树G1仿人机器人,成功完成两例活体猪胆囊切除手术,创下全球首例。与造价数十至数百万美元的达芬奇手术机器人相比,仿人机器人成本更低、体积更小,未来有望部署于农村、战地乃至太空等资源匮乏的医疗场景。但目前仍存在需频繁重新校准、机械臂活动范围受限等挑战。
字节跳动Seed团队发现AI智能体在真实环境中学习的进步曲线精确遵循对数S形规律,R?达0.998,且前沿模型的学习速度每三个月翻倍。