Вступ

Devin (від Cognition AI) — це новий автономний інженер-програміст на базі ШІ, який може планувати та виконувати завдання з розробки програмного забезпечення переважно самостійно. Він працює над проектами коду від початку до кінця, використовуючи такі інструменти, як редактор коду, термінал командного рядка та веббраузер для дослідження, написання, тестування та розгортання коду. У демонстраціях та пресі Devin було показано, як він сканує кодову базу, генерує план, редагує файли, запускає тести та створює запити на злиття з дивовижно малою участю людини (medium.com) (www.linkedin.com). Cognition стверджує, що Devin може виконувати «складні інженерні завдання, що вимагають тисяч рішень», запам'ятовуючи контекст на кожному кроці та навіть навчаючись на помилках (medium.com) (www.linkedin.com). Тому ми досліджуємо публічні деталі дизайну та робочого процесу Devin. Це включає те, як Devin розбиває завдання (процес планування), як він буквально працює в середовищі розробника (редактор, термінал, браузер), як він зберігає пам'ять або контекст протягом сеансу кодування, як він самокоригується та ітерує, а також які запобіжні заходи він використовує. Ми також відзначаємо, що не розкрито – наприклад, точні внутрішні механізми моделі не розголошуються, тому деякі обговорення спільноти ґрунтуються на обґрунтованих припущеннях.

Планування та декомпозиція завдань

Коли розробник дає Devin нове завдання, першим кроком є планування, які файли змінити та в якому порядку. Замітки Cognition пояснюють, що Devin використовує під-агента «режиму планування», завданням якого є з'ясувати, які файли в репозиторії є релевантними до завдання (medium.com) (docs.devin.ai). На практиці Devin «досліджує» репозиторій і пропонує план, перш ніж писати будь-який код (docs.devin.ai) (docs.devin.ai). Для складних завдань розробники бачать цей план і можуть його схвалити або скоригувати; якщо режим Агентства увімкнений, Devin автоматично продовжуватиме виконувати свій план, не чекаючи на схвалення (docs.devin.ai) (docs.devin.ai).

За лаштунками Cognition навчала цього агента планування за допомогою навчання з підкріпленням. В одному аналізі команда описує, як давала планувальнику лише інструменти для читання (наприклад, ls, grep або read_file) і винагороджувала його, коли він правильно передбачав набір файлів, які б редагувала людина (medium.com) (medium.com). Результат: планувальник Devin вчиться виконувати паралельні запити до файлової системи (наприклад, одночасно запускати ls та grep у різних каталогах), а потім звужувати перспективні напрямки (medium.com). Штраф за навчання заохочує ефективність, тому агент уникає повного перебору (наприклад, нескінченного grepping всього репозиторію) і замість цього швидко «фіксує» зміни, щойно знаходить ціль (medium.com). Це означає, що планування Devin базується на даних: він вивчив загальні стратегії навігації кодовою базою (як зазначає Cognition, модель була навчена на багатьох репозиторіях та користувацьких запитах) (medium.com) (medium.com).

На рівні користувача ви бачите результат як план кроків. Наприклад, на запит про нову функцію Devin запропонує щось на зразок «змінити файл A для реалізації X, додати тести у файл B, потім оновити конфігурацію C». У демонстраціях, якщо користувач забув вказати деякі деталі, крок плану Devin часто виявляє це та запитує уточнення. В одній демонстрації помічник автоматично додав конфігурацію облікового запису GitHub до плану, хоча користувач не згадував про це явно (www.developersdigest.tech) (www.linkedin.com). Ці кроки планування (запитання, перелік завдань, відображення файлів) виконуються в діалоговому інтерфейсі Devin перед написанням будь-якого коду. Якщо користувач погоджується або увімкнено автосхвалення, Devin переходить до виконання.

Робота в середовищі розробки: редактор, термінал та браузер

Devin працює в ізольованому середовищі розробника. Матеріали Cognition описують його як такий, що має знайомий набір інструментів розробника: термінал командного рядка, редактор коду та веббраузер, які є в його розпорядженні (medium.com) (docs.devin.ai). На практиці, коли Devin працює, все, що він робить, реєструється та відображається у веб-інтерфейсі. Функція «Слідкувати за Devin» виділяє кожну дію (наприклад, редагування файлу або команду оболонки) і навіть дозволяє людині натиснути на іконку, щоб безпосередньо перейти до редактора коду або терміналу, де відбулася ця дія (docs.devin.ai). Наприклад, якщо Devin редагує файл JavaScript, користувач може натиснути, щоб побачити вигляд редактора VSCode зі змінами, або якщо Devin запускає команду оболонки, натиснути, щоб побачити вивід терміналу.

Ви також можете вручну зайти в робочий простір Devin, якщо бажаєте. Нещодавнє оновлення додало кнопку «Використовувати машину Devin», яка відкриває середовище Devin у VSCode через веб (docs.devin.ai). Це означає, що розробник може переглядати файли Devin, виконувати команди або навіть вручну редагувати код у його робочому просторі. (Для тривалих завдань це зручно, якщо ви хочете перевірити щось під час виконання.) В одному прикладі користувач активував це, щоб спостерігати, як Devin створює елементи інтерфейсу: користувач буквально відкрив VSCode Devin, побачив нові файли, написані Devin, і міг досліджувати інтерфейс у реальному часі.

Інструмент браузера дозволяє Devin досліджувати або тестувати речі в Інтернеті. У демонстраціях Devin використовує веб-пошук для пошуку документації або бібліотек, і навіть запускає локальний веб-сервер, щоб перевірити, чи не зламаний його код (наприклад, він направить браузер на localhost, щоб перевірити роботу інтерфейсу). Взагалі, інтерфейс Devin є мультимодальним: він може приймати вхідні дані, такі як текстові підказки, прикріплені зображення дизайну або документи, і навіть фрагменти коду, а також взаємодіє як через чат, так і через ці інструменти розробника (www.developersdigest.tech) (medium.com). Результатом є досвід, набагато ближчий до «колеги, що пише код», ніж статичний чат зі ШІ.

Пам'ять, знання та контекст сесії

Devin відстежує інформацію протягом сесії за допомогою вбудованої системи «Знання». Уявіть Знання як робочий зошит: Devin може зберігати там підказки, інструкції для конкретних проектів або важливий контекст, а потім згадувати їх пізніше. Наприклад, у документації описуються робочі процеси для закріплення певних знань, щоб Devin ніколи їх не забував, наприклад, важливих архітектурних обмежень або посібників зі стилю кодування (docs.devin.ai). Користувачі можуть редагувати або додавати до цього банку знань. Devin також автоматично генеруватиме корисні нотатки: він сканує ваш репозиторій, щоб дізнатися про структуру коду, компоненти та вашу документацію, і автоматично створює підсумок «Знань репозиторію» (docs.devin.ai) (docs.devin.ai). На практиці, після виконання кількох завдань, Devin може сказати: «Я помітив, що ви часто використовуєте React і Redux; пропоную додати це до Знань», і якщо ви схвалите, ця інформація буде збережена.

Під час сесії Devin зберігатиме відповідні знання в робочій пам'яті. Cognition стверджує, що він «згадує відповідний контекст на кожному кроці» (www.linkedin.com). Наприклад, якщо раніше він дізнався, що ви віддаєте перевагу Python 3.11 або що ваш веб-додаток використовує OAuth, він включатиме цю інформацію в підказки за необхідності. Сесія за своєю суттю є довгою та зі станом: ви можете розмовляти з Devin протягом десятків обмінів (хвилин або більше), поки він редагує багато файлів, і він зберігає історію чату. Якщо Devin коли-небудь вийде з ладу, ви можете прокрутити журнал або увімкнути «режим прогресу», щоб побачити кожну його дію.

Якщо ваша сесія закінчується (наприклад, якщо ви зупиняєте завдання або завершуєте роботу), Devin забуває поточний стан цієї машини, і його віртуальна машина наступного разу скидається до базового знімка (docs.devin.ai). За замовчуванням цей базовий стан включає репозиторії, які ви попередньо завантажили у свій робочий простір, тому Devin не потрібно клонувати з нуля кожного разу (docs.devin.ai). (Без налаштування робочого простору кожна сесія починалася б з порожньої машини, тому Cognition наголошує на попередньому налаштуванні вашого репозиторію для швидкості (docs.devin.ai).) Але крім коду, Devin передає знання вперед через свій банк Знань. Він підкаже вам додати уроки або визначення, які здадуться корисними для майбутніх завдань (docs.devin.ai). Протягом кількох сесій це означає, що Devin поступово накопичує пам'ять про конвенції та архітектуру вашого проекту.

На додаток до Знань, Cognition випустила DeepWiki, пов'язаний інструмент, який індексує цілі кодові бази та надає поверх них інтерфейс чату (medium.com). Хоча DeepWiki є окремим продуктом, він вказує на ширшу архітектуру: Devin може запитувати власну або зовнішню вікі коду, щоб відповідати на запитання. На практиці, якщо ви запитаєте Devin щось про код, він може внутрішньо використовувати ті ж системи пошуку, що й DeepWiki, щоб обґрунтувати свої відповіді.

Автономність, ітерація та самокорекція

Devin розроблений як автономний, але з петлями зворотного зв'язку за необхідності. Після планування він виконує кроки один за одним, постійно перевіряючи на наявність помилок. У демонстраціях агент часто дотримується такої схеми: він використовує браузер або документацію, щоб зрозуміти проблему, пише деякий код, запускає його, бачить помилку, а потім шукає, як її виправити – імітуючи цикл налагодження людини (www.developersdigest.tech) (www.linkedin.com). Наприклад, один доповідач показує, як Devin додає форму входу, потім запускає тест інтерфейсу, знаходить помилку та повертається до дослідження, як її виправити. Кожен «хід» Devin — це цикл думай → дій → спостерігай → виправляй.

Численні джерела зазначають, що Devin має вбудовану «самокорекцію» (medium.com) (www.linkedin.com). Дійсно, у блозі Cognition з GPT-5 згадується, що GPT-5 «добре розуміє помилки та самокоригується», що вони виділяють як чудову якість для тривалих завдань (www.linkedin.com). Іншими словами, якщо код Devin не компілюється або не проходить тест, модель (часто GPT-5 або подібна) побачить повідомлення про помилку та миттєво знайде виправлення. Він навіть здатний до циклів повторних спроб: якщо дія частково успішна, Devin може зробити другий прохід. Ці цикли відображаються в інтерфейсі користувача як повторювані послідовності редагування та запуску.

Щоб систематично обробляти збої, Devin використовує поєднання автоматизації та контролю з боку людини. Наприклад, якщо Devin відкриває запит на злиття та отримує помилку CI або коментар до перегляду коду, система Cognition автоматично будитиме Devin від сну і доручатиме йому вирішити проблему (docs.devin.ai) (docs.devinenterprise.com). За замовчуванням Devin реагує на помилки лінтера або коментарі, хоча користувачі можуть це вимкнути. Інтерфейс користувача також відображає його статус та дії в реальному часі, тому розробник може втрутитися в будь-який час. Розробникам рекомендується спостерігати за першими кількома запусками в «режимі реального часу» (де відображається кожен крок), щоб вибудувати довіру, а потім дозволити Devin працювати повністю без участі людини, коли вони будуть впевнені (www.developersdigest.tech).

Безпека, запобіжні заходи та налаштування

Оператори можуть давати Devin чіткі інструкції щодо того, чого не робити. Однією з потужних функцій є «Заборонені дії». Ви можете перерахувати речі, до яких Devin не дозволено торкатися – наприклад, «НЕ надсилати зміни безпосередньо в основну гілку» або «Не редагувати файл X». Система гарантує, що Devin дотримується цих команд, коли вони з'являються в підказці або в Playbook (docs.devin.ai). Згідно з примітками до випуску, Devin тепер надійно обробляє списки заборонених дій, тобто він перевіряє свої дії на відповідність цим правилам. Це допомагає запобігти поширеним помилкам, таким як зміна неправильної гілки або файлу.

Devin також надає різні елементи керування. У Slack або веб-інтерфейсі ви можете наказати Devin «спати» (призупинити роботу) або «архівувати» сесію (docs.devin.ai). Ви можете вибрати, чи вимагає Devin вашого схвалення перед виконанням плану (через налаштування Агентства), чи працює повністю автономно (docs.devin.ai) (docs.devin.ai). Його використання обчислювальних ресурсів вимірюється в одиницях обчислень агента (ACU), а інтерфейс користувача показує попередження, якщо Devin збирається досягти лімітів, щоб ви могли втрутитися або надати більше ресурсів (docs.devin.ai).

Якщо щось все-таки піде не так за лаштунками, Cognition має моніторинг. У попередніх випусках деякі користувачі повідомляли, що сесії Devin «застрягли» або вилітали. Команда зазначає, що ці проблеми були виправлені, і пропонує відшкодування ACU, якщо Devin зависає (docs.devin.ai). Іншими словами, компанія активно вдосконалює систему для забезпечення надійності. Зовнішні аналітики застерігають, що, як і будь-який чат-бот на основі ШІ, Devin іноді може робити помилки або «галюцинувати» код. Рекомендована практика — переглядати його результат так само, як ви б переглядали роботу молодшого розробника. Для безпеки багато команд використовують перегляд коду для комітів Devin та обмежують дозволи Devin (наприклад, за замовчуванням немає прямого доступу до секретів). Поки що публічно описані запобіжні заходи в основному визначаються користувачем (заборонені дії, вимога схвалення плану тощо) та перевірки стану системи, а не вбудовані етичні фільтри.

Що ми (ще) не знаємо

Cognition навмисно залишила деякі деталі внутрішніми, тому деякі частини Devin є непрозорими. Наприклад, точна велика мовна модель, яку він використовує, спочатку не була публічною. Чутки та пізніші дописи свідчать, що Cognition тепер інтегрує GPT-5 в Devin для його ядра планування та міркування (www.linkedin.com), і вони мають попередній агент, заснований на Claude Sonnet 4.5 (docs.devinenterprise.com). Але повна архітектура неясна: Devin, ймовірно, оркеструє кілька моделей і має власне тонке налаштування (як натякає під-агент планування RFT), але ці шари не є відкритими.

Ми також не повністю знаємо межі його пам'яті. Devin стверджує, що «навчається з часом», але як він об'єднує нові знання у свою існуючу мережу (на відміну від простого зберігання їх у банку Знань) – не вказано. Максимальна довжина історії розмов, яку він ефективно використовує, не документована. Коли сесія дуже довга, можливо, раніші частини чату або контексту коду обрізаються за лаштунками. Практично, більшість користувачів тримають підказки та код лаконічними, щоб уникнути перевантаження контексту.

З боку безпеки залишаються деякі невідомі. Наприклад, хоча «заборонені дії» охоплюють визначені користувачем правила, незрозуміло, чи має Devin якісь неявні рівні безпеки (наприклад, виявлення неправильного використання даних, перевірки упередженості або виходи з пісочниці). Оскільки він працює у віртуальній машині, сподіваємося, він не може пошкодити хост-системи, але деталі щодо цього пісочниці не є публічними. Спільнота припускає, що машина Devin, ймовірно, використовує знімки контейнерів (як згадувалося для навчання RL) для ізоляції запусків (medium.com).

Нарешті, багато хто в спільноті спостерігає, як Devin справляється з неоднозначними або відкритими завданнями. Рекламний ролик називає його «повністю автономним», але аналітики зазначають, що йому все ще часто потрібні точні інструкції. Наприклад, якщо підказка користувача розпливчаста, Devin може згенерувати план, який здається розумним, але пропускає важливі граничні випадки. Він може задавати уточнюючі питання в подальшому, але розробники іноді задаються питанням, наскільки добре він розуміє намір, а не просто зіставлення зразків у коді. Ці аспекти когнітивних здібностей Devin покладаються на можливості базової LLM, які ми спостерігаємо лише опосередковано. Коротше кажучи, користувачам слід оцінювати Devin скоріше як висококваліфікованого молодшого інженера, ніж як менеджера продукту – він добре планує, але може не завжди ідеально розуміти ваш намір.

Початок роботи з Devin

Devin в основному орієнтований на інженерні команди, які виконують багато роботи з кодуванням. Він проявляє себе в чітко визначених завданнях: створення функцій за специфікаціями, рефакторинг, написання тестів та виправлення помилок. Менш перевіреним він є у високорівневому дизайні або дуже нечітко визначених проблемах. Для команди розробників програмного забезпечення Devin може допомогти виконувати рутинну роботу, щоб люди зосередилися на творчій архітектурі та нагляді.

Для тих, хто не займається кодуванням, або новачків, Devin все ще може бути корисним, але вимагає певної налаштування. Першим кроком є надання Devin доступу до вашого репозиторію коду (через GitHub, GitLab тощо) і, можливо, підключення його в Slack або Teams. Потім спробуйте просте завдання. Наприклад, запитайте: «Devin, додай нову сторінку для відображення всіх продуктів з нашої бази даних у веб-інтерфейсі, включаючи покриття тестами». Спостерігайте за діалогом фази планування: Devin окреслить, які файли потрібно змінити (наприклад, шаблон HTML, код бекенд-API тощо), і задасть будь-які необхідні питання. Схваліть план (або дозвольте йому автоматично запуститися) і спостерігайте за його виконанням. Використовуйте панель «Слідкувати», щоб бачити кожен крок: ви побачите редагування файлів, команди оболонки (наприклад, запуск пакетів тестів) та знімки браузера інтерфейсу. Якщо Devin зробить помилку або ви захочете внести зміну, просто взаємодійте, як у чаті («Насправді, використовуй цю CSS-тему» або «назва продукту має бути великими літерами»), і Devin почне новий цикл редагування.

Ключовий дієвий крок — ітерувати та переглядати. Завжди перевіряйте код, який створює Devin, і тестуйте його локально. З часом ви можете збагачувати банк Знань: додавайте нотатки, як-от «Наша база даних використовує PostgreSQL 13» або «Ми дотримуємося стилю PSR-12 у PHP». Devin почне враховувати їх у майбутніх сесіях. Також досліджуйте налаштування: вимкніть Агентство, якщо ви завжди хочете перевіряти пропозиції, або увімкніть, якщо довіряєте йому більше. Прив'яжіть Devin до вашого CI для автоматичного перегляду запитів на злиття, але почніть з повідомлень, щоб ви могли спостерігати, як він обробляє зворотний зв'язок.

Зрештою, робочий процес Devin є насиченим і потужним, але він все ще покладається на вас у плані керівництва. Розуміючи, як він планує, використовує інструменти та навчається на відгуках (як детально описано вище), ви можете отримати максимальну віддачу від цього нового класу агентних помічників з кодування. Найкращим наступним кроком для команди, зацікавленої в Devin, є реєстрація на devin.ai та запуск невеликого пілотного проекту: додайте один веб-репозиторій, попросіть Devin реалізувати функцію та дозвольте йому працювати в режимі прогресу. Спостерігайте за повним «слідом мислення» – цей практичний досвід прояснить, як саме Devin поєднує планування, редагування та самокорекцію. Звідти ви можете масштабуватися до більшої кількості завдань та тонко налаштовувати його використання (наприклад, власні плейбуки для вашої галузі). Хоча він все ще розвивається, Devin представляє великий стрибок у інструментах ШІ. Вивчаючи його робочий процес сьогодні, команди можуть підготуватися до ери, коли завдання з кодування справді можна буде ділити з ШІ-колегою.