Factory

TL;DR

它到底是个什么

Factory 由 Matan Grinberg 与 Eno Reyes 于 2023 年创立，总部旧金山，做的是企业级 AI 编程 Agent 平台。产品里的 Agent 叫 Droids。

它的自我定位是「self-improving software development（自我改进的软件研发）」，核心主张有三条：

1. 覆盖完整 SDLC，而不是单次代码改动——构建、测试、维护都在系统内。
2. 单一可治理的系统，而不是「把一堆零散工具和独立 Agent 缝起来」。
3. 主权智能（sovereign intelligence）：企业自己决定这个软件工厂怎么学、用哪些模型、跑在哪里。

2026 年 4 月 Factory 发布 Factory 2.0，把平台从「单个编码 Agent」推进到「软件工厂」；09-15 完成 2 亿美元融资。官方公告中 Grinberg 的表述是：

「在全球最大的企业里，我们看到的是从单个编码 Agent，转向作为整个软件公司运转核心基础的软件工厂。」

核心能力

Droids：面向任务的自治 Agent

官方口径是 Droids 服务于「构建、测试和维护软件」，客户包括 Nvidia、Blackstone、Royal Bank of Canada、Palo Alto Networks、Adobe、T-Mobile。平台声称已被数十万开发者使用。

Factory Router：任务级模型路由

这是 Factory 最值得关注的能力，也是它与「给 Agent 配一个固定模型」这类做法的根本差别。

• 按任务级别自动选择模型，而不是整个会话用一个模型；
• 官方称在保持前沿性能的同时把 token 开销降低 60% 以上；
• 与 Cognition 的 Devin Fusion 是同一思路的不同实现——前沿模型做规划与审查、便宜模型做执行。

待核实：60% 这个数字为官方口径，测试任务集、基线模型与质量判定标准均未披露。

Agent Effectiveness：AI 投入的可度量性

企业采购 AI 最难的从来不是「买不买」，而是「花了钱到底换回什么」。Agent Effectiveness 的设计目标就是让企业看清 AI 投入产生的可测量价值。

这一层的稀缺性常被低估。当榜单分差已经小到不足以构成采购理由，「每任务成本」与「ROI 度量」才会真正决定谁能进短名单。

部署形态：云 / 本地 / 完全气隙

气隙是被低估的一条护城河。 金融、国防、医疗这类客户代码与数据根本不能出内网，云 Agent 直接出局；而一旦进入，切换成本极高。代价是依赖外网的闭源模型在气隙下不可用，实际可选模型范围需在 POC 阶段逐项确认。

价格

待核实：Factory 未公开任何价格档位，也未说明计费单位（按席位 / 按任务 / 按 token）。采购前必须走销售流程，预算测算周期会被显著拉长。

真实任务实测（基于公开资料归纳）

本节为基于公开报道的整理归纳，非 AI 之家 第一手实测。Factory 无自助试用，独立评测数据亦未公开。

可交叉验证的三类信号：

1. 客户名单：Nvidia、Blackstone、RBC、Palo Alto Networks、Adobe、T-Mobile（官方公告与 Reuters 均提及）。
2. 资本定价：五个月内估值从 15 亿到 50 亿美元，Reuters 明确将 Cognition、Cursor 列为其竞争对手。
3. 能力自述：Router 省 60%+ token、气隙部署、Agent Effectiveness——三项均无第三方验证。

结论：能力主张强，验证材料弱。 在签合同前，务必用你自己的仓库跑一轮 POC，重点测三件事——气隙下的可用模型清单、Router 在你任务分布上的真实节省、Agent Effectiveness 的度量口径是否与你内部的工程指标对得上。

上手 5 分钟

Factory 无公开的自助开通路径，实际流程是：

1. 通过 factory.com 联系销售，说明部署形态（云 / 本地 / 气隙）与规模。
2. 进入 POC：选定真实仓库与任务集，明确验收指标。
3. POC 期间必测：气隙可用模型清单、Router 实际节省比例、Agent Effectiveness 口径、审计日志完整性。
4. 确认计费单位与 SLA（公开资料均无，必须在合同阶段锁定）。
5. 上线后按「先只读、再建议、最后自动」的节奏放开权限。

同类对比

国内使用注意事项

• 结算：无人民币对公结算通道，需海外主体与海外付款。
• 部署：无国内节点。若选托管云，需评估数据出境合规；若必须数据不出境，只能走本地 / 气隙形态，但这对运维能力要求很高。
• 合规：企业级 AI 编码工具涉及源代码出境与出口管制问题，金融、国企、公共部门在选型前应先过一遍内部合规。
• 替代路线：国内团队更现实的组合是 OpenHands 自托管，或 扣子 Coze 这类国产平台加自建编排。

避坑清单

1. 别按官方的 60% token 节省做预算。 无测试条件披露，把它当上界而非期望值。
2. 定价必须在合同阶段锁定计费单位。 按席位、按任务、按 token 三种口径在高用量下差异极大。
3. 气隙环境先确认模型清单。 「支持气隙」不等于「你想要的模型在气隙下可用」。
4. 要求把 SLA 写进合同。 公开资料完全没有可用性承诺。
5. POC 用你最乱的仓库，不要用精选任务。 Router 的准确率在模糊需求与半坏测试集上会显著下降。
6. 留意案例的独立性。 本轮投资方 Blackstone 同时列在客户名单中。

适合 / 不适合

适合

• 受监管行业（金融、医疗、公共部门）需要气隙或本地部署的工程组织
• 已有数百人研发团队、需要统一治理 AI 编码行为的企业
• 需要把 AI 投入换算成可汇报 ROI 的工程管理层
• 希望自主选择底层模型、不愿被单一厂商绑定的团队

不适合

• 个人开发者与小团队（无自助试用、无公开定价）
• 只想找「更好的代码补全」的开发者
• 需要中文界面、国内部署或对公人民币结算的团队
• 预算必须提前精确测算的项目

FAQ

Factory 和 Devin 有什么区别？ 两者都主打自治编码 Agent，但落点不同：Devin 从「单个自主工程师」起家，按 ACU 计费，有公开的 Artificial Analysis 指数成绩与 Desktop/CLI 订阅档；Factory 从「企业级软件工厂」切入，强调跨 SDLC 的统一治理、任务级模型路由与 ROI 度量，并支持完全气隙部署。Devin 更容易上手试用，Factory 更适合已有规模的工程组织做统一采购。

Factory 能自己选模型吗？ 可以。官方明确把「控制软件工厂学什么、用哪些模型、跑在哪里」作为核心卖点，Factory Router 负责任务级自动路由。但具体支持哪些模型供应商、气隙环境下可用哪些，公开资料未列清单，需在 POC 阶段确认。

国内团队能用 Factory 吗？ 技术上无阻断，但现实门槛高：英文界面、海外对公付款、无国内节点，且受出口管制与数据出境合规约束。更现实的路线是 OpenHands 自托管或国产平台加自建编排。

「软件工厂」是不是只是营销词？ 有一半是。营销成分在于把已有 Agent 能力重新包装；实质变化在于组织单位从「给人配工具」变成「给流程配执行体」，治理点随之从提示词转移到模型选择、部署位置与 ROI 度量。判断是不是真变化，看企业是否真的把预算科目从研发工具挪到了 IT 基建。

相关阅读

• 资讯：Factory 完成 2 亿美元融资、估值 50 亿美元 · AI 编程周报 2026-09-17
• 同类工具：Devin · OpenHands · Claude Code · Cursor
• 平台类：扣子 Coze · OpenAI Agents API
• 概念：Agentic Coding · MCP · BYOK

Long-tail quick picks

Open-source alternatives

需要开源且能自托管的，优先看 OpenHands——它是目前最接近「自治编码 Agent + 自托管」组合的开源方案，气隙场景下比 Factory 更容易落地。

Free tier

Factory 没有免费档，也没有自助试用路径。想低成本验证「自治 Agent 能不能干活」，先用 Devin 的 Free/Pro 桌面档，或用 Claude Code 的 BYOK 按量付费起步。

China availability

国内可用性低：无中文界面、无国内节点、需海外对公付款，且源代码出境需过合规。国产替代路线见 扣子 Coze 与 OpenHands 自托管。

来源

• Factory raises $200M at $5B valuation — Factory 官方公告
• AI coding agent startup Factory triples valuation to $5 billion — Reuters（The Star 转载）
• Factory Raises $200 Million at a $5 Billion Valuation — Business Wire（Morningstar）
• Factory Raises $200M at $5B Valuation — Ventureburn
• AI Coding Agent Startup Factory Triples Valuation to $5 Billion — Startup Times

待核实：Factory 未公开定价、ARR 与 SLA；「降低 60% 以上 token 开销」为官方口径，评测条件未披露；本轮投资方 Blackstone 同时列于客户名单。本卡由 AI 之家 编辑部基于公开资料整理，非厂商付费内容，亦非第一手实测。