Wprowadzenie

Devin (od Cognition AI) to nowy autonomiczny inżynier oprogramowania AI, który potrafi planować zadania związane z tworzeniem oprogramowania i w dużej mierze samodzielnie je realizować. Działa kompleksowo przy projektach kodowania, wykorzystując narzędzia takie jak edytor kodu, powłoka wiersza poleceń i przeglądarka internetowa do wyszukiwania, pisania, testowania i wdrażania kodu. W demonstracjach i publikacjach Devin był pokazywany jako skanujący bazę kodu, generujący plan, edytujący pliki, uruchamiający testy i tworzący pull requesty z zaskakująco niewielkim wkładem człowieka (medium.com) (www.linkedin.com). Cognition twierdzi, że Devin potrafi sprostać „złożonym zadaniom inżynieryjnym wymagającym tysięcy decyzji”, przypominając sobie kontekst na każdym kroku, a nawet ucząc się na błędach (medium.com) (www.linkedin.com). Dlatego przyglądamy się publicznym szczegółom projektu i przepływu pracy Devina. Obejmuje to sposób, w jaki Devin rozbija zadania (proces planowania), jak dosłownie działa w środowisku programistycznym (edytor, terminal, przeglądarka), jak zachowuje pamięć lub kontekst w trakcie sesji kodowania, jak się samokoryguje i iteruje, oraz jakie zabezpieczenia lub środki ostrożności stosuje. Zwracamy również uwagę na to, co nie zostało ujawnione – na przykład dokładne wewnętrzne elementy modelu są niejawne, więc niektóre dyskusje społecznościowe opierają się na dobrze uzasadnionych domysłach.

Planowanie i dekompozycja zadań

Gdy programista przydziela Devinowi nowe zadanie, pierwszym krokiem jest zaplanowanie, które pliki i w jakiej kolejności mają zostać zmienione. Notatki Cognition wyjaśniają, że Devin wykorzystuje pod-agenta „trybu planowania”, którego zadaniem jest określenie, które pliki w repozytorium są istotne dla danego zadania (medium.com) (docs.devin.ai). W praktyce Devin „bada” repozytorium i proponuje plan przed napisaniem jakiegokolwiek kodu (docs.devin.ai) (docs.devin.ai). W przypadku złożonych zadań, programiści widzą ten plan i mogą go zatwierdzić lub skorygować; jeśli tryb Agency jest włączony, Devin automatycznie przystąpi do realizacji swojego planu bez czekania na zatwierdzenie (docs.devin.ai) (docs.devin.ai).

Za kulisami Cognition przeszkoliło tego agenta planującego za pomocą uczenia ze wzmocnieniem. W jednej z analiz zespół opisuje, że dał planiście tylko narzędzia tylko do odczytu (takie jak ls, grep lub read_file) i nagradzał go, gdy poprawnie przewidywał zestaw plików, które edytowałby człowiek (medium.com) (medium.com). Rezultat: Planista Devina uczy się wydawać równoległe zapytania do systemu plików (np. uruchamianie ls i grep na różnych katalogach jednocześnie), a następnie zawęża obiecujące ścieżki (medium.com). Kara za trening zachęca do efektywności, więc agent unika metody brutalnej siły (np. niekończącego się przeszukiwania całego repozytorium) i zamiast tego szybko „zatwierdza”, gdy znajdzie cel (medium.com). Oznacza to, że planowanie Devina jest oparte na danych: nauczył się on ogólnych strategii nawigacji po bazie kodu (jak zauważa Cognition, model był trenowany na wielu repozytoriach i zapytaniach użytkowników) (medium.com) (medium.com).

Na poziomie użytkownika widzisz rezultat jako zarys kroków. Na przykład, w przypadku nowej prośby o funkcję Devin zasugeruje coś w stylu „modyfikuj plik A, aby zaimplementować X, dodaj testy w pliku B, a następnie zaktualizuj konfigurację C.” W demonstracjach, jeśli użytkownik zapomniał określić jakieś szczegóły, krok planu Devina często to wychwytuje i prosi o wyjaśnienie. W jednej z demonstracji asystent automatycznie dodał konfigurację konta GitHub do planu, mimo że użytkownik nie wspomniał o tym wyraźnie (www.developersdigest.tech) (www.linkedin.com). Te kroki planowania (zadawanie pytań, lista zadań, mapowanie plików) są wykonywane w interfejsie dialogowym Devina, zanim zostanie napisany jakikolwiek kod. Jeśli użytkownik się zgodzi lub automatyczne zatwierdzenie jest włączone, Devin przechodzi do wykonania.

Praca w środowisku programistycznym: Edytor, Terminal i Przeglądarka

Devin działa w piaskownicowym środowisku programistycznym. Materiały Cognition opisują to jako posiadające znajomy zestaw narzędzi deweloperskich: terminal powłoki, edytor kodu i przeglądarkę internetową, wszystko do jego dyspozycji (medium.com) (docs.devin.ai). W praktyce, gdy Devin działa, wszystko, co robi, jest logowane i widoczne w interfejsie użytkownika webowego. Widok „Śledź Devina” podświetla każdą akcję (taką jak edycja pliku lub polecenie powłoki), a nawet pozwala człowiekowi kliknąć ikonę, aby bezpośrednio przejść do edytora kodu lub terminala, gdzie ta akcja miała miejsce (docs.devin.ai). Na przykład, jeśli Devin edytuje plik JavaScript, użytkownik może kliknąć, aby zobaczyć widok edytora VSCode ze zmianami, lub jeśli Devin uruchamia polecenie powłoki, kliknąć, aby zobaczyć wyjście terminala.

Możesz również ręcznie wejść do obszaru roboczego Devina, jeśli chcesz. Ostatnia aktualizacja dodała przycisk „Użyj Maszyny Devina”, który otwiera środowisko Devina w VSCode przez przeglądarkę (docs.devin.ai). Oznacza to, że programista może podglądać pliki Devina, uruchamiać polecenia, a nawet ręcznie edytować kod w jego obszarze roboczym. (W przypadku długo trwających zadań jest to wygodne, jeśli chcesz coś sprawdzić w trakcie ich wykonywania.) W jednym przykładzie użytkownik aktywował tę funkcję, aby obserwować, jak Devin tworzy elementy interfejsu użytkownika: użytkownik dosłownie otworzył VSCode Devina, zobaczył nowe pliki, które Devin napisał, i mógł na żywo eksplorować interfejs użytkownika.

Narzędzie przeglądarki pozwala Devinowi wyszukiwać lub testować rzeczy w Internecie. W demonstracjach Devin jest pokazywany, jak używa wyszukiwarki internetowej do wyszukiwania dokumentacji lub bibliotek, a nawet uruchamia lokalny serwer internetowy, aby sprawdzić, czy jego kod nie jest uszkodzony (np. skieruje przeglądarkę na localhost, aby zweryfikować działanie interfejsu użytkownika). Podsumowując, interfejs Devina jest multimodalny: może przyjmować dane wejściowe, takie jak podpowiedzi tekstowe, załączone obrazy projektowe lub dokumenty, a nawet fragmenty kodu, i wchodzi w interakcje zarówno poprzez czat, jak i te narzędzia deweloperskie (www.developersdigest.tech) (medium.com). Rezultatem jest doświadczenie znacznie bliższe „koledze piszącemu kod” niż statycznej rozmowie z AI.

Pamięć, Wiedza i Kontekst Sesji

Devin śledzi informacje w trakcie sesji, używając wbudowanego systemu „Wiedzy”. Pomyśl o Wiedzy jak o notatniku obszaru roboczego: Devin może tam przechowywać wskazówki, instrukcje specyficzne dla projektu lub ważny kontekst, a następnie przywoływać je później. Na przykład, dokumentacja opisuje przepływy pracy, aby przypiąć pewne elementy wiedzy, tak aby Devin nigdy o nich nie zapomniał, takie jak ważne ograniczenia architektoniczne lub wytyczne dotyczące stylu kodowania (docs.devin.ai). Użytkownicy mogą edytować lub dodawać do tego banku wiedzy. Devin automatycznie generuje pomocne notatki: skanuje twoje repozytorium, aby dowiedzieć się o strukturze kodu, komponentach i twojej dokumentacji, a następnie automatycznie tworzy podsumowanie „Wiedzy o Repo” (docs.devin.ai) (docs.devin.ai). W praktyce, po wykonaniu kilku zadań, Devin może powiedzieć „Zauważyłem, że często używasz Reacta i Reduxa; sugeruję dodanie tego do Wiedzy”, a jeśli zatwierdzisz, informacja ta zostanie zapisana.

Podczas sesji Devin będzie przechowywał istotną wiedzę w pamięci operacyjnej. Cognition twierdzi, że „przypomina sobie istotny kontekst na każdym kroku” (www.linkedin.com). Na przykład, jeśli wcześniej nauczył się, że preferujesz Python 3.11 lub że twoja aplikacja internetowa używa OAuth, wprowadzi te informacje do podpowiedzi, gdy zajdzie taka potrzeba. Sesja jest z natury długa i stanowa: możesz rozmawiać z Devinem przez dziesiątki tur (minuty lub więcej), podczas gdy on edytuje wiele plików, a on zachowuje historię czatu. Jeśli Devin kiedykolwiek się zepsuje, możesz przewinąć log lub włączyć „tryb postępu”, aby zobaczyć każdą podjętą przez niego akcję.

Jeśli twoja sesja się zakończy (na przykład, jeśli zatrzymasz zadanie lub zakończysz pracę), Devin zapomina stan działania tej maszyny, a jego maszyna wirtualna resetuje się do podstawowego snapshotu następnym razem (docs.devin.ai). Domyślnie ten stan podstawowy obejmuje repozytoria, które wstępnie załadowałeś do swojego obszaru roboczego, więc Devin nie musi klonować od zera za każdym razem (docs.devin.ai). (Bez konfiguracji obszaru roboczego, każda sesja zaczynałaby się od pustej maszyny, więc Cognition podkreśla znaczenie wstępnej konfiguracji repozytorium dla szybkości (docs.devin.ai).) Ale poza kodem, Devin przenosi wiedzę za pośrednictwem swojego banku Wiedzy. Zaproponuje dodanie lekcji lub definicji, które wydają się przydatne do przyszłych zadań (docs.devin.ai). W ciągu wielu sesji oznacza to, że Devin stopniowo buduje pamięć o konwencjach i architekturze twojego projektu.

Oprócz Wiedzy, Cognition wydało DeepWiki, powiązane narzędzie, które indeksuje całe bazy kodu i udostępnia interfejs czatu na ich podstawie (medium.com). Chociaż DeepWiki jest oddzielnym produktem, sugeruje szerszą architekturę: Devin może odpytywać własną lub zewnętrzną wiki kodu, aby odpowiadać na pytania. W praktyce, jeśli zapytasz Devina o coś na temat kodu, może on wewnętrznie używać tych samych systemów wyszukiwania co DeepWiki, aby ugruntować swoje odpowiedzi.

Autonomia, Iteracja i Samokorekcja

Devin został zaprojektowany, aby być autonomicznym, ale z pętlami sprzężenia zwrotnego, gdy są potrzebne. Po zaplanowaniu, wykonuje kroki jeden po drugim, nieustannie sprawdzając błędy. W demonstracjach agent często podąża tym wzorcem: używa przeglądarki lub dokumentacji, aby zrozumieć problem, pisze kod, uruchamia go, widzi błąd, a następnie szuka sposobu na jego naprawienie – naśladując cykl debugowania ludzkiego (www.developersdigest.tech) (www.linkedin.com). Na przykład, jeden z prezenterów pokazuje, jak Devin dodaje formularz logowania, następnie uruchamia test front-endu, znajduje błąd i wraca do badania, jak go naprawić. Każda „tura” Devina to pętla myśl → działaj → obserwuj → koryguj.

Wiele źródeł zauważa, że Devin ma wbudowaną „samokorekcję” (medium.com) (www.linkedin.com). Rzeczywiście, blog Cognition z GPT-5 wspomina, że GPT-5 „dobrze rozumie błędy i sam się koryguje”, co podkreślają jako świetne dla długich zadań (www.linkedin.com). Innymi słowy, jeśli kod Devina się nie skompiluje lub nie przejdzie testu, model (często GPT-5 lub podobny) zobaczy komunikat o błędzie i na bieżąco znajdzie rozwiązanie. Jest nawet zdolny do pętli ponownych prób: jeśli akcja częściowo się powiedzie, Devin może wykonać drugie przejście. Te pętle są widoczne w interfejsie użytkownika jako powtarzające się sekwencje edytowania i uruchamiania.

Aby systematycznie radzić sobie z awariami, Devin wykorzystuje połączenie automatyzacji i nadzoru ludzkiego. Na przykład, jeśli Devin otworzy pull request i otrzyma błąd CI lub komentarz do przeglądu kodu, system Cognition automatycznie wybudzi Devina ze snu i spowoduje, że zajmie się problemem (docs.devin.ai) (docs.devinenterprise.com). Domyślnie Devin reaguje na błędy lintowania lub komentarze, chociaż użytkownicy mogą to wyłączyć. Interfejs użytkownika również w czasie rzeczywistym wyświetla jego status i działania, dzięki czemu programista może w każdej chwili interweniować. Programistom zaleca się obserwowanie kilku pierwszych uruchomień w „trybie na żywo” (gdzie każdy krok jest wyświetlany) w celu zbudowania zaufania, a następnie, gdy nabiorą pewności, pozwolenie Devinowi na pełne działanie w trybie bezgłowym (www.developersdigest.tech).

Bezpieczeństwo, Zabezpieczenia i Personalizacja

Operatorzy mogą dawać Devinowi wyraźne instrukcje dotyczące tego, czego nie ma robić. Jedną z potężnych funkcji są „Zabronione Akcje”. Możesz sporządzić listę rzeczy, których Devinowi nie wolno dotykać – na przykład: „NIE pushuj bezpośrednio do main” lub „Nie edytuj pliku X.” System dba o to, aby Devin przestrzegał tych poleceń, gdy pojawiają się one w podpowiedzi lub w Playbooku (docs.devin.ai). Według informacji o wydaniu, Devin teraz niezawodnie obsługuje listy zabronionych akcji, co oznacza, że sprawdza swoje działania pod kątem tych zasad. Pomaga to zapobiegać typowym błędom, takim jak modyfikowanie złej gałęzi lub pliku.

Devin oferuje również różne kontrolki. W Slacku lub interfejsie webowym możesz kazać Devinowi „spać” (wstrzymać pracę) lub „archiwizować” sesję (docs.devin.ai). Możesz wybrać, czy Devin wymaga twojej zgody przed wykonaniem planu (poprzez ustawienie Agency), czy działa w pełni autonomicznie (docs.devin.ai) (docs.devin.ai). Jego zużycie obliczeniowe jest mierzone w Jednostkach Obliczeniowych Agenta (ACU), a interfejs użytkownika wyświetla ostrzeżenia, jeśli Devin zbliża się do limitów, dzięki czemu możesz interweniować lub przydzielić więcej zasobów (docs.devin.ai).

Jeśli coś pójdzie nie tak za kulisami, Cognition ma wdrożone monitorowanie. We wcześniejszych wersjach niektórzy użytkownicy zgłaszali, że sesje Devina „zawieszały się” lub ulegały awarii. Zespół zauważa, że te problemy zostały naprawione i oferuje zwroty ACU, jeśli Devin się zawiesi (docs.devin.ai). Innymi słowy, firma aktywnie instrumentuje system pod kątem niezawodności. Zewnętrzni analitycy ostrzegają, że, podobnie jak każda AI oparta na czacie, Devin może czasem popełniać błędy lub „halucynować” kod. Zalecaną praktyką jest przeglądanie jego wyników tak, jakbyś przeglądał pracę młodszego programisty. Dla bezpieczeństwa, wiele zespołów używa przeglądów kodu dla commitów Devina i ogranicza jego uprawnienia (np. brak domyślnego bezpośredniego dostępu do sekretów). Dotychczas, publicznie opisane zabezpieczenia to głównie definicje użytkownika (zabronione akcje, wymaganie zatwierdzenia planu itp.) oraz kontrole stanu systemu, a nie wbudowane filtry etyczne.

Czego (jeszcze) nie wiemy

Cognition celowo zachowało niektóre szczegóły wewnątrz firmy, więc części Devina są nieprzejrzyste. Na przykład, dokładny duży model językowy, którego używa, nie był początkowo publiczny. Plotki i późniejsze posty sugerują, że Cognition integruje obecnie GPT-5 z Devinem jako jego rdzeń planowania i rozumowania (www.linkedin.com), a także posiadają agenta podglądu opartego na Claude Sonnet 4.5 (docs.devinenterprise.com). Jednak pełna architektura jest niejasna: Devin prawdopodobnie orkiestruje wiele modeli i ma niestandardowe dostrajanie (jak sugeruje pod-agent planowania RFT), ale te warstwy nie są otwarte.

Nie znamy również w pełni limitów jego pamięci. Devin twierdzi, że „uczy się z czasem”, ale sposób, w jaki łączy nową wiedzę z istniejącą siecią (w porównaniu do samego przechowywania jej w banku Wiedzy), jest nieokreślony. Maksymalna długość historii konwersacji, którą efektywnie wykorzystuje, nie jest udokumentowana. Gdy sesja jest bardzo długa, możliwe jest, że wcześniejsze części kontekstu czatu lub kodu zostają usunięte w tle. Praktycznie, większość użytkowników zachowuje zwięzłość podpowiedzi i kodu, aby uniknąć przeciążenia kontekstem.

Jeśli chodzi o bezpieczeństwo, pozostają pewne niewiadome. Na przykład, chociaż „zabronione akcje” obejmują reguły określone przez użytkownika, nie jest jasne, czy Devin ma jakieś niejawne warstwy bezpieczeństwa (takie jak wykrywanie niewłaściwego użycia danych, kontrola stronniczości czy ucieczki z piaskownicy). Ponieważ działa w maszynie wirtualnej, można mieć nadzieję, że nie może uszkodzić systemów hosta, ale szczegóły dotyczące tej piaskownicy nie są publiczne. Społeczność wnioskuje, że maszyna Devina prawdopodobnie używa migawek kontenerów (jak wspomniano przy treningu RL) do izolowania uruchomień (medium.com).

Wreszcie, wielu członków społeczności obserwuje, jak Devin radzi sobie z niejednoznacznymi lub otwartymi zadaniami. Materiały sprzedażowe nazywają go „w pełni autonomicznym”, ale analitycy zauważają, że nadal często potrzebuje precyzyjnych instrukcji. Na przykład, jeśli podpowiedź użytkownika jest niejasna, Devin może wygenerować plan, który wydaje się rozsądny, ale pomija ważne przypadki brzegowe. Może zadawać pytania wyjaśniające w dalszych krokach, ale programiści czasem zastanawiają się, na ile dobrze rozumie intencje, a na ile po prostu dopasowuje wzorce w kodzie. Te aspekty poznania Devina opierają się na możliwościach bazowego LLM, które obserwujemy jedynie pośrednio. Krótko mówiąc, użytkownicy powinni oceniać Devina bardziej jako wysoko wykwalifikowanego młodszego inżyniera niż menedżera produktu – dobrze planuje, ale może nie zawsze doskonale rozumieć twoje intencje.

Rozpoczęcie pracy z Devinem

Devin jest skierowany głównie do zespołów inżynierskich, które wykonują dużo pracy związanej z kodowaniem. Doskonale sprawdza się w jasno zdefiniowanych zadaniach: tworzeniu funkcji na podstawie specyfikacji, refaktoryzacji, pisaniu testów i naprawianiu błędów. Jest mniej sprawdzony w projektowaniu na wysokim poziomie lub w przypadku bardzo źle zdefiniowanych problemów. Dla zespołu programistycznego Devin może pomóc w eliminowaniu rutynowych zadań, dzięki czemu ludzie mogą skupić się na kreatywnej architekturze i nadzorze.

Dla osób niekodujących lub początkujących Devin może być nadal użyteczny, ale wymaga pewnej konfiguracji. Pierwszym krokiem jest udzielenie Devinowi dostępu do twojego repozytorium kodu (poprzez GitHub, GitLab itp.) i ewentualnie podłączenie go w Slacku lub Teams. Następnie spróbuj wykonać proste zadanie. Na przykład, zapytaj: „Devin, dodaj nową stronę do wyświetlania wszystkich produktów z naszej bazy danych w interfejsie użytkownika webowego, wraz z pokryciem testowym.” Obserwuj dialog w fazie planowania: Devin nakreśli, które pliki należy zmienić (np. szablon HTML, kod API backendu itp.) i zada wszelkie potrzebne pytania. Zatwierdź plan (lub pozwól mu działać automatycznie) i obserwuj jego wykonanie. Użyj panelu „Śledź”, aby zobaczyć każdy krok: zobaczysz edycje plików, polecenia powłoki (takie jak uruchamianie zestawów testów) i zrzuty ekranu przeglądarki interfejsu użytkownika. Jeśli Devin popełni błąd lub chcesz wprowadzić zmianę, po prostu wejdź w interakcję tak, jak w czacie („Właściwie, użyj tego motywu CSS” lub „nazwa produktu powinna być pisana wielkimi literami”), a Devin rozpocznie kolejną pętlę edycji.

Kluczowym krokiem do podjęcia działania jest iterowanie i przeglądanie. Zawsze sprawdzaj kod, który Devin produkuje, i testuj go lokalnie. Z czasem możesz wzbogacić bank Wiedzy: dodaj notatki takie jak „Nasza baza danych używa PostgreSQL 13” lub „Stosujemy styl PSR-12 w PHP”. Devin zacznie je uwzględniać w przyszłych sesjach. Zapoznaj się również z ustawieniami: wyłącz Agency, jeśli zawsze chcesz zatwierdzać propozycje, lub włącz, jeśli bardziej mu ufasz. Połącz Devina ze swoim CI w celu automatycznego przeglądu pull requestów, ale zacznij od powiadomień, aby móc obserwować, jak radzi sobie z opiniami.

Ostatecznie, przepływ pracy Devina jest złożony i potężny, ale nadal zależy od twojego wskazówek. Rozumiejąc, jak planuje, używa narzędzi i uczy się z informacji zwrotnych (jak szczegółowo opisano powyżej), możesz maksymalnie wykorzystać tę nową klasę asystenta kodowania opartego na agencie. Najlepszym kolejnym krokiem dla zespołu zainteresowanego Devinem jest zarejestrowanie się na devin.ai i przeprowadzenie małego pilotażu: dodanie jednego repozytorium webowego, poproszenie Devina o zaimplementowanie funkcji i uruchomienie go w trybie postępu. Obserwuj pełny ślad „myślenia” – to praktyczne doświadczenie wyjaśni dokładnie, jak Devin łączy planowanie, edytowanie i samokorekcję. Stamtąd możesz skalować do większej liczby zadań i precyzyjnie dostosować jego użycie (na przykład, niestandardowe playbooki dla twojej domeny). Mimo że wciąż ewoluuje, Devin stanowi duży skok w narzędziach AI. Ucząc się dziś jego przepływu pracy, zespoły mogą przygotować się na erę, w której zadania kodowania mogą być naprawdę dzielone z kolegą z zespołu AI.