Archive / post

Blog

لایت‌ال‌ال‌ام Moyai را متن‌باز کرد؛ ایجنت ابری خودمیزبان برای کار کدنویسی در پس‌زمینه

Ramin Eslami2 min readUpdated 07/10/2026
AIopen-sourceLiteLLMcoding-agentsdeveloper-toolsself-hosted
لایت‌ال‌ال‌ام Moyai را متن‌باز کرد؛ ایجنت ابری خودمیزبان برای کار کدنویسی در پس‌زمینه

تیم LiteLLM امروز (۷ اکتبر ۲۰۲۶) اعلام کرد که Moyai — ایجنت ابری کدنویسی‌ای که خودشان هر روز در پروداکشن استفاده می‌کنند — متن‌باز شده است. ایده ساده است: تسک را از اسلک یا مرورگر می‌فرستی، لپ‌تاپت را می‌بندی، و وقتی برمی‌گردی یک پول‌ریکوئست برای ریویو آماده است.

طبق پست رسمی‌شان، قبلاً فقط برای استفاده داخلی صورتحساب ماهانه Devin به حدود ۱۰۱٬۸۷۲ دلار رسیده بود؛ در حالی که Moyai برای همان خروجی تقریباً ۲۱٬۷۰۰ دلار در ۳۱ روز تمام شده — یعنی حدود ۷۹٪ ارزان‌تر. منطق‌شان این بوده: وقتی خودت گیت‌وی مدل داری، چرا باید برای seat و مسیریابیِ کنترل‌نشده پول بدهی، به‌جای اینکه فقط برای inference پرداخت کنی؟

چطور کار می‌کند؟

  • هر سشن یک workspace ابری جدا با ترمینال، فایل‌سیستم و مرورگر می‌گیرد.
  • ایجنت کد را ادیت می‌کند، تست‌ها را اجرا می‌کند و PR می‌سازد — بدون دست زدن به لپ‌تاپ تو.
  • سشن‌ها durable هستند؛ می‌توانی وسط کار از وب‌اپ اصلاح بفرستی یا فردا از اسلک ادامه بدهی.
  • تسک‌های بزرگ می‌توانند به چند worker موازی روی ماشین‌های جدا پخش شوند و بعد جمع شوند.

هر harness، هر مدل

حلقهٔ ایجنت قفل‌شده به یک ابزار نیست. از composer می‌توانی harness را انتخاب کنی: Hermes (پیش‌فرض)، Claude Code، Codex، OpenCode یا Deep Agents. همه درخواست‌های مدل از LiteLLM رد می‌شوند — بیش از ۱۰۰ ارائه‌دهنده — و کلیدها روی سرور می‌مانند؛ سندباکس آن‌ها را نمی‌بیند. بین پیام‌ها هم می‌توانی مدل را عوض کنی و هزینه به هم‌تیمی نسبت داده می‌شود.

ریپو روی گیت‌هاب است (BerriAI/moyai) و دموی لوکال بدون API key هم دارند. جزئیات کامل در پست رسمی LiteLLM.


نظر

این یکی از آن خبرهایی است که حس «بالاخره» می‌دهد. خیلی‌ها ماه‌هاست بین کیف پولِ seat-based ایجنت‌های ابری و دردسر ساختن چیزی شبیه Devinِ خودی گیر کرده‌اند. LiteLLM دقیقاً همان چیزی را که برای خودشان ساخته بودند بیرون داد — نه یک دموی نیمه‌کاره، بلکه همان کدی که در پروداکشن‌شان می‌چرخد.

عدد ۷۹٪ را باید با احتیاط دید (مقایسه داخلی است، نه بنچمارک مستقل)، ولی جهت درست است: کنترل روی routing و مدل‌ها، و پرداخت برای inference به‌جای صندلی. برای تیم‌هایی که همین الان LiteLLM دارند، Moyai مثل قطعهٔ گم‌شده puzzle است. برای بقیه هم حداقل یک الگوی شفاف دارد: harness را جدا کن، سندباکس را جدی بگیر، و کلیدها را از دستِ ایجنت دور نگه دار.

اگر داری ایجنت کدنویسی را وارد جریان واقعی تیم می‌کنی، این ریپو ارزش یک کلون و یک عصر بازی کردن را دارد — حتی اگر فقط ببینی «کار در پس‌زمینه تا PR» در عمل چه شکلی است.