Anaconda正超越Python包管理的传统边界，收购了Kilo Code——一个拥有超过300万开发者的开源、模型无关的AI编码平台。这笔交易发生在Anaconda今年早些时候收购AI编排公司Outerbounds之后，将AI编码能力纳入其不断壮大的企业AI平台。
此次收购凸显了企业AI领域更广泛的转变。企业不再寻求独立的编码助手，它们需要的是能够端到端支撑AI开发的平台。凭借Kilo，Anaconda将其平台延伸到开发者的IDE中，同时继续构建包含AI编排、治理和生产部署的更完整技术栈。
"我们接触的每家企业都在问同一个问题：如何让我们的构建者以AI现在允许的速度前进，同时又不会失去对交付内容的控制，也不会在合规审计中翻车。"Anaconda CEO David DeSanto表示，"Kilo就是这个问题的起点——在构建者写下第一个提示（prompt）的那一刻。我们的工作是确保从那以后，无论智能体构建出什么，都运行在企业可以信任的基础之上，一直延伸到未来——在企业所需的规模下，这种信任必须成立，且不能在安全性上妥协。"
Kilo为Anaconda提供了一个跨VS Code、JetBrains、网页端和命令行工作的AI编码平台，支持超过500个AI模型，包括商业模型和开放权重模型。它使组织能够自托管该平台，而不必依赖单一AI供应商。Anaconda表示，Kilo每月处理数万亿AI token。
对Anaconda意味着什么？
这笔收购填补了企业AI拼图的又一块。该公司以Python和开源软件闻名，但一直在稳步向企业AI领域扩张。Kilo将AI编码加入其中，为客户提供更多构建AI应用的选择，同时将开发过程保持在同一企业环境内。
通过Outerbounds收购案，为Anaconda带来AI编排能力。Kilo则增添了另一块拼图——它将AI编码带入平台，使Anaconda现在能更早地介入AI开发过程。
"Kilo和Anaconda是罕见的天作之合：几乎没有重叠，我们各自缺少的，对方恰好已经拥有，"Kilo Code联合创始人、GitLab联合创始人兼执行主席Sid Sijbrandij表示。"Kilo拥有大量热情用户，他们享受着使用任意模型和任意供应商的自由，进行着自主智能体工程。Anaconda花了十多年时间建立企业信任——从软件包到安全环境。两者的结合非常互补。我很高兴Kilo被Anaconda收购。"
产品整合的具体细节Anaconda尚未公布。不过，平台用户不应期望短期内有太多变化。预计Kilo将继续以现有产品和支持体系运营，同时公司推进与Anaconda平台的深度整合。
据Anaconda表示，目标是将AI编码体验与其平台已有的受治理软件包和开发环境打通。这些更深层的能力是公司稳步推进的方向，而非当下即可用的功能。
AI编码市场正变得拥挤。但值得注意的是，竞争正在超越"谁拥有最好的编码助手"这一层面。各家公司正试图构建更大的AI开发平台，将编码、治理、编排和部署整合到统一平台中，这样客户就不必自行拼接这些模块。
DeSanto表示，许多企业卡在两个极端之间。一些企业标准化使用单一AI模型供应商以掌控一切；另一些则让开发者随意使用任何AI工具，导致很难在整个组织内追踪安全和合规情况。
Anaconda认为，企业希望拥有为不同任务选择不同模型的灵活性，同时又不放弃可见性或治理能力。随着AI从实验阶段进入生产阶段，这一挑战正变得越来越普遍。
供应商们不再仅仅比拼编码助手或基础模型，而是越来越多地试图构建管理整个AI开发生命周期的平台。收购Kilo是朝着这个方向迈出的又一步，Anaconda正持续从Python和包管理向企业AI开发领域扩张。
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