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HuggingFace 放榜 Agent 流量排名：Claude Code 和 Codex 吃掉大半，Clement Delangue 喊话开源工具"该上桌了"
40 万 AI Agent 正在薅 HuggingFace 的流量
7 月 2 日，Hugging Face 的机器学习图书馆员 Daniel van Strien 发布了一条推文，宣布了一个看似平淡、实则掀了桌子的消息：Hugging Face 公开了一份名为 huggingface/agent-usage 的数据集，统计了各个 AI 编程 Agent 在 Hugging Face Hub 上的流量份额，按月更新。
这条推文发出不到 8 小时，收获了 2 万次浏览、40 个赞和 12 次转发。真正让它进入公共讨论的是两件事：AI 领域知名信息策展人 @_akhaliq 的转发，以及 Hugging Face 联合创始人兼 CEO Clement Delangue 的一条引用推文——"为什么开源工具在这个榜单上这么低？@steipete @thdxr @Teknium @badlogicgames，我们得改善开源平台和开源模型之间的集成！"这条推文本身获得了 94 个赞和 11 次转发。
数据揭示了什么？Claude Code 和 OpenAI Codex 以绝对优势占据前两名，各自拥有约 4 万独立用户和近 5000 万次请求。而开源 Agent 工具——Cline、Aider、Continue 等——在榜单上几乎看不到影子。更值得关注的是，37% 的 Agent 流量仍被标记为"unknown"，也就是说，还有大量未注册的 Agent 工具在悄悄调用 Hub 的 API。
五组数据看懂 Agent 流量版图
Claude Code 和 Codex 是 Hub 上最大的两个 Agent 用户。 根据配套博客文章，Claude Code 拥有约 4 万独立用户和 4900 万次请求，Codex 紧随其后。两者的用户数和请求量远远甩开后面的所有工具。
请求份额不等于用户份额。 数据集同时提供了 pct_requests（请求份额）和 pct_users（用户份额）两个维度。一个请求份额 30% 但用户份额只有 8% 的工具，说明是少量用户在跑重度自动化流水线；反之则意味着大量用户每个人只做一点点。
37% 的 Agent 流量无法识别。 任何未在 Hugging Face 注册的 Agent 工具都会被计入 unknown。这意味着真实的市场版图可能比当前榜单呈现的要分散得多——或者，也可能更集中。
数据从 2026 年 4 月开始追踪。 agent/ 用户代理标签于 2026 年 4 月 3 日上线，不同工具接入检测的时间各不相同，因此 4 月的数据反映的是上线过程而非真实的相对使用量。Hugging Face 建议从 5 月数据开始做同比比较。
每日数据可以捕捉发布脉冲和周末效应。 除了月度汇总，数据集还提供每日颗粒度数据，能看出新工具上线时的流量尖峰、工作日与周末的使用差异等月度数据会抹平的细节。
把命令行改写成 Agent 能读懂的格式
这份流量榜单的背后，是 Hugging Face 在过去几个月里围绕 Agent 做的一系列基础设施改造。
2026 年 4 月，Hugging Face 开始通过 huggingface_hub Python 库追踪 Agent 流量。检测机制简单但巧妙：hf CLI 会读取 Agent 工具设置的环境变量——CLAUDECODE 或 CLAUDE_CODE 代表 Claude Code、CODEX_SANDBOX 代表 Codex、此外还有 Cursor、Gemini、Pi 以及通用标签 AI_AGENT。每个请求的 User-Agent 中都会带上 agent/<工具名> 标签，从而实现流量归因。
6 月 4 日，Hugging Face 的 Célina Hanouti 和 Lucain Pouget（Wauplin）发布了一篇题为"Designing the hf CLI as an agent-optimized way to work with the Hub"的博客文章，详细介绍了他们如何将 hf CLI 改造为同时服务人类和 Agent 的工具。
核心洞察是：人类和 Agent 对同一个命令的输出需求完全不同。人类想要 ANSI 颜色、居中对齐的表格、截断到终端宽度的文本、绿色的 ✅ 和进度条。Agent 想要完全相反的东西：不要 ANSI、不要截断、每个值完整输出、结构紧凑以减少 token 消耗、不能有交互式提示。
解决方案是一套自动检测加双轨输出系统。当 hf 检测到 Agent 环境变量时，同一命令会自动切换输出格式——人类看到的是对齐表格加"使用 --no-truncate 查看完整数据"的提示，Agent 收到的是完整的 TSV 格式、ISO 时间戳、全部标签、无任何截断。
除此之外，hf CLI 还做了三个对 Agent 友好的关键设计：每个命令执行后给出下一步提示，精确到参数（"Hint: Use hf jobs logs 6f3a1c2e9b to fetch the logs"），为 Agent 提供了一条不需要自己摸索的"轨道"；所有可能在 Agent 模式下卡住的交互式确认全部改为快速失败加解决方案提示；命令可重复执行——hf repos create --exist-ok 在仓库已存在时不会报错，重试上传也安全。
博客还公布了一组基准测试数据。在 18 个非平凡的 Hub 任务上——不是"下载一个文件"这种级别，而是聚合组织模型、检查仓库文件大小、按规则上传文件夹、跨仓库复制文件、提交包含许可证的 PR、创建仓库加分支加标签、同步和清理存储桶等——使用 hf CLI 的 Agent 比手搓 curl 或 Python SDK 的 Agent 少用了最多 6 倍的 token。具体来说，Claude Code 用 hf CLI 的成功率为 0.94，而不用 CLI 的对照组不仅 token 用量多了 1.3 到 1.6 倍，成功率也降到了 0.84。
换句话说，Hugging Face 不只是被动地观测 Agent 如何使用它的平台——它正在主动变成 Agent 最友好的 AI 基础设施。
Delangue 喊话：开源工具为什么这么低？
这份数据在 AI 社区引发的最大波澜，来自 Clement Delangue 的引用推文。
"为什么开源工具在这个榜单上这么低？"这位掌管着全球最大开源 AI 平台、拥有 43 万粉丝的 CEO 直接点名了 Cursor 的 Peter Steinberger（@steipete）、Cline 的 Derek（@thdxr）、Nous Research 的 Teknium（@Teknium）和 RoboVM 的 Mario Zechner（@badlogicgames），呼吁改善开源平台和开源模型之间的集成。这条推文在社区中激起强烈共鸣——94 个赞和 11 次转发表明，很多人注意到了这个"房间里的大象"。
Hugging Face 的同时 Lucain Pouget（Wauplin）——huggingface_hub 库的维护者——给出了一个更激进的判断："Hot-take：前 3 名将在未来 3 个月内被开源 harness 取代。"他暗示即将到来的开源替代方案将改变当前的格局。
韩国 AI 开发者 Serio_ai 在引用推文中用韩文列出了他对榜单的观察，翻译过来包括六个要点：Claude Code 和 Codex 的份额相当大；Cursor 几乎全部通过 CLI 使用，应用端使用率极低；AntiGravity 的数据低得令人心疼；OpenClaw 的使用率出人意料地高；Hermes 几乎不存在；其余的更加惨淡。他推测 Agent 工具的使用率差异可能与它们的用途定位有关。
Alex Strick van Linschoten——ML/AI 工程师、ZenML 和 Kitaru AI 的研究者——则提出了一个更根本的问题："Agent 使用量占总使用量的比例是多少？这才是真正值得关注的东西，以及它的趋势线。"Daniel van Strien 在回复中指向了 6 月 4 日的博客文章，其中已经有一些初步数字。
这些反应指向同一个方向：在 2026 年 AI 编程工具爆发式增长的背景下，Hugging Face 作为最具代表性的开源 AI 平台，其 Agent 流量数据成为了观察这场军备竞赛的一个独特窗口——而窗口里看到的画面，对开源工具来说并不乐观。
Agent 正在成为新一代平台的基础用户
这份数据集的价值远不止于一份排行榜。
首先，它标志着"Agent 即用户"的范式正在被正式承认。过去，平台方衡量的是人类开发者的行为；现在，Claude Code 和 Codex 这样的 Agent 工具正在以独立用户的身份搜索模型、构建和推送数据集、训练模型、启动 Spaces——这正是 van Strien 推文的核心信息。当一个平台开始专门为 Agent 做数据统计、做 CLI 适配、甚至发博客介绍 benchmark 结果时，Agent 已经从"一种用法"变成了"一个用户群体"。
其次，"unknown" 那 37% 是最大的变量。如果其中大部分是开源工具——比如尚未注册的 Cline、Aider、Continue——那么当前的排名可能严重低估了开源工具的实际影响力。反之，如果其中主要是商业工具或企业内部的定制 Agent，那么市场的集中度可能比表面看到的更高。Hugging Face 提供了一个极低的注册门槛（一个 PR 即可），未来几个月的注册动态将直接改写这份榜单。
第三，Delangue 的公开喊话不是随口一说。Hugging Face 作为开源 AI 生态的枢纽，天然希望开源工具占据领先位置。但数据不讲情面——Claude Code 和 Codex 是用封闭模型驱动封闭工具的典型代表，却在"薅"着开源平台的流量。这种张力反映了一个更深层的问题：当开源平台和开源模型之间缺乏原生集成优化时，即使是最信仰开源的开发者，在生产力工具的诱惑面前也会选择闭源方案。
展望未来，可能的三条路径是：Wauplin 所预测的，开源 harness 在 3 个月内完成逆袭；或者闭源 Agent 通过平台深度集成进一步拉大差距，形成"Agent 越强→用得越多→数据越多→Agent 越强"的飞轮；又或者，"unknown" 那 37% 揭开面纱后，呈现出的是一个远比 Claude Code vs Codex 二元对立更丰富的竞争图谱。
无论是哪种走向，Hugging Face 的选择是明确的：它不选边站，而是把数据公开，让社区自己看。在 AI 基础设施的下一轮竞争中，透明本身可能就是一种立场。
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