Giới thiệu

Devin (từ Cognition AI) là một kỹ sư phần mềm AI tự chủ mới có khả năng lập kế hoạch các tác vụ phát triển phần mềm và thực hiện chúng phần lớn một mình. Nó hoạt động từ đầu đến cuối trên các dự án mã, sử dụng các công cụ như trình chỉnh sửa mã, shell dòng lệnh và trình duyệt web để nghiên cứu, viết, kiểm tra và triển khai mã. Trong các bản demo và thông tin báo chí, Devin đã được chứng minh là có khả năng quét codebase, tạo kế hoạch, chỉnh sửa tệp, chạy thử nghiệm và tạo pull request với rất ít sự can thiệp của con người đến bất ngờ (trang medium.com) (trang www.linkedin.com). Cognition tuyên bố Devin có thể xử lý “các tác vụ kỹ thuật phức tạp đòi hỏi hàng ngàn quyết định,” ghi nhớ ngữ cảnh ở mỗi bước và thậm chí học hỏi từ những sai lầm (trang medium.com) (trang www.linkedin.com). Do đó, chúng tôi khám phá các chi tiết công khai về thiết kế và quy trình làm việc của Devin. Điều này bao gồm cách Devin phân tích tác vụ (quá trình lập kế hoạch của nó), cách nó thực sự hoạt động trong môi trường phát triển (trình chỉnh sửa, terminal, trình duyệt), cách nó giữ bộ nhớ hoặc ngữ cảnh trong suốt phiên mã hóa, cách nó tự sửa lỗi và lặp lại, và các biện pháp bảo vệ hoặc an toàn mà nó sử dụng. Chúng tôi cũng lưu ý những gì không được tiết lộ – ví dụ, các chi tiết nội bộ mô hình chính xác không được công bố, vì vậy một số thảo luận cộng đồng dựa trên suy đoán có cơ sở.

Lập kế hoạch và Phân tích tác vụ

Khi một nhà phát triển giao cho Devin một nhiệm vụ mới, bước đầu tiên là lập kế hoạch những tệp nào cần thay đổi và theo thứ tự nào. Các ghi chú của Cognition giải thích rằng Devin sử dụng một tác nhân phụ “chế độ lập kế hoạch” có nhiệm vụ tìm ra những tệp nào trong kho lưu trữ có liên quan đến tác vụ (trang medium.com) (tài liệu devin.ai). Trong thực tế, Devin “điều tra” kho lưu trữ và đề xuất một kế hoạch trước khi viết bất kỳ mã nào (tài liệu devin.ai) (tài liệu devin.ai). Đối với các tác vụ phức tạp, các nhà phát triển xem kế hoạch này và có thể phê duyệt hoặc điều chỉnh nó; nếu chế độ Agency được bật, Devin sẽ tự động tiếp tục kế hoạch của mình mà không cần chờ phê duyệt (tài liệu devin.ai) (tài liệu devin.ai).

Phía sau hậu trường, Cognition đã đào tạo tác nhân lập kế hoạch này bằng cách học tăng cường. Trong một phân tích, nhóm mô tả việc chỉ cung cấp cho bộ lập kế hoạch các công cụ chỉ đọc (như ls, grep hoặc read_file) và thưởng cho nó khi nó dự đoán đúng tập hợp các tệp mà con người sẽ chỉnh sửa (trang medium.com) (trang medium.com). Kết quả: Bộ lập kế hoạch của Devin học cách phát hành truy vấn hệ thống tệp song song (ví dụ: chạy ls và grep trên các thư mục khác nhau cùng lúc) và sau đó thu hẹp các khả năng hứa hẹn (trang medium.com). Hình phạt trong quá trình đào tạo khuyến khích hiệu quả, vì vậy tác nhân tránh việc dò tìm toàn bộ (ví dụ: grepping toàn bộ kho lưu trữ không ngừng) và thay vào đó nhanh chóng “cam kết” khi tìm thấy mục tiêu (trang medium.com). Điều này có nghĩa là việc lập kế hoạch của Devin dựa trên dữ liệu: nó đã học được các chiến lược điều hướng codebase chung (như Cognition lưu ý, mô hình được đào tạo trên nhiều kho lưu trữ và truy vấn người dùng) (trang medium.com) (trang medium.com).

Ở cấp độ người dùng, bạn sẽ thấy kết quả dưới dạng dàn ý các bước. Ví dụ, với một yêu cầu tính năng mới, Devin sẽ đề xuất điều gì đó như “sửa đổi tệp A để triển khai X, thêm thử nghiệm vào tệp B, sau đó cập nhật cấu hình C.” Trong các bản demo, nếu người dùng quên chỉ định một số chi tiết, bước lập kế hoạch của Devin thường nhận ra và nhắc nhở làm rõ. Trong một bản demo, trợ lý tự động thêm cấu hình tài khoản GitHub vào kế hoạch mặc dù người dùng không đề cập rõ ràng (trang developersdigest.tech) (trang www.linkedin.com). Các bước lập kế hoạch này (đặt câu hỏi, liệt kê tác vụ, ánh xạ tệp) đều được thực hiện trong giao diện hội thoại của Devin trước khi bất kỳ mã nào được viết. Nếu người dùng đồng ý hoặc tính năng tự động phê duyệt được bật, Devin sẽ chuyển sang thực thi.

Làm việc trong môi trường Phát triển: Trình chỉnh sửa, Terminal và Trình duyệt

Devin hoạt động trong một môi trường phát triển được sandbox. Các tài liệu của Cognition mô tả nó có một bộ công cụ phát triển quen thuộc: một terminal shell, trình chỉnh sửa mã và trình duyệt web đều có sẵn cho nó (trang medium.com) (tài liệu devin.ai). Trên thực tế, khi Devin chạy, mọi thứ nó làm đều được ghi lại và hiển thị trong giao diện người dùng web. Chế độ xem “Theo dõi Devin” làm nổi bật từng hành động (chẳng hạn như chỉnh sửa tệp hoặc lệnh shell) và thậm chí cho phép con người nhấp vào một biểu tượng để chuyển trực tiếp vào trình chỉnh sửa mã hoặc terminal nơi hành động đó xảy ra (tài liệu devin.ai). Ví dụ, nếu Devin chỉnh sửa một tệp JavaScript, người dùng có thể nhấp để xem chế độ xem trình chỉnh sửa VSCode với các thay đổi, hoặc nếu Devin chạy một lệnh shell, nhấp để xem đầu ra terminal.

Bạn cũng có thể tự mình truy cập vào không gian làm việc của Devin nếu muốn. Một bản cập nhật gần đây đã thêm nút “Sử dụng máy của Devin” mở môi trường của Devin trong VSCode qua web (tài liệu devin.ai). Điều này có nghĩa là một nhà phát triển có thể xem các tệp của Devin, chạy lệnh hoặc thậm chí chỉnh sửa mã thủ công trong không gian làm việc của nó. (Đối với các tác vụ chạy dài, điều này tiện lợi nếu bạn muốn kiểm tra điều gì đó đang diễn ra.) Trong một ví dụ, người dùng đã kích hoạt tính năng này để xem Devin tạo các yếu tố giao diện người dùng: người dùng thực sự đã mở VSCode của Devin, xem các tệp mới mà Devin đã viết và có thể khám phá giao diện người dùng trực tiếp.

Công cụ trình duyệt cho phép Devin nghiên cứu hoặc kiểm tra mọi thứ trên Internet. Trong các bản demo, Devin được thấy sử dụng tìm kiếm web để tra cứu tài liệu hoặc thư viện, và thậm chí chạy máy chủ web cục bộ để kiểm tra xem mã của nó có bị lỗi không (ví dụ: nó sẽ trỏ trình duyệt đến localhost để xác minh giao diện người dùng hoạt động). Nhìn chung, giao diện của Devin là đa phương thức: nó có thể nhận các đầu vào như lời nhắc văn bản, hình ảnh thiết kế hoặc tài liệu đính kèm, và thậm chí cả đoạn mã, và nó tương tác thông qua cả trò chuyện và các công cụ phát triển này (trang developersdigest.tech) (trang medium.com). Kết quả là một trải nghiệm gần giống với “một đồng nghiệp đang viết mã” hơn là một cuộc trò chuyện tĩnh với AI.

Bộ nhớ, Kiến thức và Ngữ cảnh phiên làm việc

Devin theo dõi thông tin trong suốt một phiên làm việc bằng cách sử dụng hệ thống “Kiến thức” tích hợp. Hãy coi Kiến thức như một cuốn sổ làm việc: Devin có thể lưu trữ các mẹo, hướng dẫn cụ thể của dự án hoặc ngữ cảnh quan trọng ở đó, và nhớ lại sau này. Ví dụ, tài liệu mô tả các quy trình làm việc để ghim một số kiến thức nhất định để Devin không bao giờ quên, chẳng hạn như các ràng buộc kiến trúc quan trọng hoặc hướng dẫn phong cách mã hóa (tài liệu devin.ai). Người dùng có thể chỉnh sửa hoặc thêm vào ngân hàng kiến thức này. Devin cũng sẽ tự động tạo các ghi chú hữu ích: nó quét kho lưu trữ của bạn để tìm hiểu về cấu trúc mã, các thành phần và tài liệu của bạn, và tự động xây dựng bản tóm tắt “Kiến thức kho lưu trữ” (tài liệu devin.ai) (tài liệu devin.ai). Trong thực tế, sau khi bạn đã chạy một vài tác vụ, Devin có thể nói “Tôi nhận thấy bạn thường sử dụng React và Redux; tôi đề nghị thêm điều đó vào Kiến thức,” và nếu bạn chấp thuận, thông tin đó sẽ được lưu lại.

Trong một phiên làm việc, Devin sẽ giữ kiến thức liên quan trong bộ nhớ làm việc. Cognition tuyên bố nó “ghi nhớ ngữ cảnh liên quan ở mỗi bước” (trang www.linkedin.com). Ví dụ, nếu trước đó nó đã học được rằng bạn thích Python 3.11 hoặc ứng dụng web của bạn sử dụng OAuth, nó sẽ đưa thông tin đó vào các lời nhắc khi cần. Phiên làm việc vốn dĩ dài và có trạng thái: bạn có thể nói chuyện với Devin hàng chục lượt (phút hoặc hơn) trong khi nó chỉnh sửa nhiều tệp, và nó giữ lại lịch sử trò chuyện. Nếu Devin gặp sự cố, bạn có thể cuộn nhật ký hoặc bật “chế độ tiến độ” để xem mọi hành động nó đã thực hiện.

Nếu phiên làm việc của bạn kết thúc (ví dụ, nếu bạn dừng tác vụ hoặc kết thúc), Devin quên trạng thái hoạt động của máy đó, và máy ảo của nó sẽ đặt lại về ảnh chụp nhanh cơ sở vào lần tới (tài liệu devin.ai). Theo mặc định, trạng thái cơ sở này bao gồm các kho lưu trữ bạn đã tải trước vào không gian làm việc của mình, vì vậy Devin không cần phải clone từ đầu mỗi lần (tài liệu devin.ai). (Nếu không có thiết lập không gian làm việc, mỗi phiên sẽ bắt đầu với một máy trống, vì vậy Cognition nhấn mạnh việc cấu hình trước kho lưu trữ của bạn để tăng tốc độ (tài liệu devin.ai).) Nhưng ngoài mã, Devin vẫn mang kiến thức đi xa hơn thông qua ngân hàng Kiến thức của nó. Nó sẽ nhắc bạn thêm các bài học hoặc định nghĩa có vẻ hữu ích cho các tác vụ trong tương lai (tài liệu devin.ai). Sau nhiều phiên làm việc, điều này có nghĩa là Devin dần dần xây dựng một bộ nhớ về các quy ước và kiến trúc của dự án của bạn.

Ngoài Kiến thức, Cognition đã phát hành DeepWiki, một công cụ liên quan lập chỉ mục toàn bộ codebase và cung cấp giao diện trò chuyện trên đó (trang medium.com). Mặc dù DeepWiki là một sản phẩm riêng biệt, nó gợi ý kiến trúc rộng lớn hơn: Devin có thể truy vấn wiki của chính nó hoặc một wiki mã bên ngoài để trả lời các câu hỏi. Trong thực tế, nếu bạn hỏi Devin điều gì đó về mã, nó có thể nội bộ sử dụng cùng hệ thống truy xuất như DeepWiki để làm nền tảng cho câu trả lời của nó.

Khả năng tự chủ, Lặp lại và Tự sửa lỗi

Devin được thiết kế để tự chủ, nhưng có các vòng lặp phản hồi khi cần. Sau khi lập kế hoạch, nó thực hiện từng bước một, liên tục kiểm tra lỗi. Trong các bản demo, tác nhân thường tuân theo mô hình này: nó sử dụng trình duyệt hoặc tài liệu để hiểu vấn đề, viết một số mã, chạy nó, thấy lỗi, và sau đó tìm cách khắc phục – mô phỏng một chu trình gỡ lỗi của con người (trang developersdigest.tech) (trang www.linkedin.com). Ví dụ, một người trình bày cho thấy Devin thêm một form đăng nhập, sau đó chạy thử nghiệm front-end, tìm thấy một lỗi, và quay lại nghiên cứu cách khắc phục lỗi đó. Mỗi “lượt” của Devin là một vòng lặp suy nghĩ → hành động → quan sát → sửa chữa.

Nhiều nguồn tin lưu ý rằng Devin có tính năng “tự sửa lỗi” tích hợp sẵn (trang medium.com) (trang www.linkedin.com). Thật vậy, blog của Cognition với GPT-5 đề cập rằng GPT-5 “giỏi trong việc hiểu lỗi và tự điều chỉnh” mà họ nhấn mạnh là rất tốt cho các tác vụ dài (trang www.linkedin.com). Nói cách khác, nếu mã của Devin không biên dịch hoặc thất bại trong một thử nghiệm, mô hình (thường là GPT-5 hoặc tương tự) sẽ thấy thông báo lỗi và tìm ra cách khắc phục ngay lập tức. Nó thậm chí có khả năng thực hiện vòng lặp thử lại: nếu một hành động thành công một phần, Devin có thể thực hiện lần thứ hai. Các vòng lặp này hiển thị trong giao diện người dùng dưới dạng chuỗi chỉnh sửa và chạy lặp lại.

Để xử lý lỗi một cách có hệ thống, Devin sử dụng kết hợp giữa tự động hóa và sự giám sát của con người. Ví dụ, nếu Devin mở một pull request và nhận được lỗi CI hoặc bình luận đánh giá mã, hệ thống của Cognition sẽ tự động đánh thức Devin khỏi trạng thái ngủ và yêu cầu nó giải quyết vấn đề (tài liệu devin.ai) (tài liệu devinenterprise.com). Theo mặc định, Devin phản hồi các lỗi lint hoặc bình luận, mặc dù người dùng có thể tắt tính năng này. Giao diện người dùng cũng làm nổi bật trạng thái và hành động của nó theo thời gian thực, vì vậy một nhà phát triển có thể can thiệp bất cứ lúc nào. Các nhà phát triển được khuyến khích xem vài lần chạy đầu tiên ở “chế độ trực tiếp” (nơi mỗi bước được hiển thị) để xây dựng lòng tin, sau đó để Devin chạy hoàn toàn không giao diện khi đã tự tin (trang developersdigest.tech).

An toàn, Rào chắn và Tùy chỉnh

Người vận hành có thể cung cấp cho Devin các hướng dẫn rõ ràng về những gì không được làm. Một tính năng mạnh mẽ là “Hành động bị cấm”. Bạn có thể liệt kê những điều Devin không được phép chạm vào – ví dụ, “KHÔNG được push trực tiếp lên main” hoặc “Không chỉnh sửa tệp X.” Hệ thống đảm bảo Devin tôn trọng các lệnh này khi chúng xuất hiện trong lời nhắc hoặc trong một Playbook (tài liệu devin.ai). Theo ghi chú phát hành, Devin hiện xử lý các danh sách hành động bị cấm một cách đáng tin cậy, nghĩa là nó kiểm tra các hành động của mình dựa trên các quy tắc đó. Điều này giúp ngăn chặn các lỗi phổ biến như sửa đổi sai nhánh hoặc tệp.

Devin cũng cung cấp nhiều điều khiển khác nhau. Trong Slack hoặc giao diện người dùng web, bạn có thể yêu cầu Devin “ngủ” (tạm dừng công việc) hoặc “lưu trữ” một phiên làm việc (tài liệu devin.ai). Bạn có thể chọn liệu Devin có yêu cầu phê duyệt của bạn trước khi thực hiện một kế hoạch (thông qua cài đặt Agency) hay chạy hoàn toàn tự chủ (tài liệu devin.ai) (tài liệu devin.ai). Mức sử dụng điện toán của nó được đo bằng Đơn vị tính toán tác nhân (ACU), và giao diện người dùng hiển thị cảnh báo nếu Devin sắp đạt đến giới hạn, vì vậy bạn có thể can thiệp hoặc cấp thêm tài nguyên (tài liệu devin.ai).

Nếu có điều gì đó không ổn xảy ra phía sau hậu trường, Cognition có hệ thống giám sát. Trong các bản phát hành trước, một số người dùng đã báo cáo các phiên làm việc của Devin bị “kẹt” hoặc gặp sự cố. Nhóm lưu ý rằng những vấn đề đó đã được khắc phục và hoàn tiền ACU nếu Devin bị treo (tài liệu devin.ai). Nói cách khác, công ty đang tích cực thiết bị hóa hệ thống để đảm bảo độ tin cậy. Các nhà phân tích bên ngoài cảnh báo rằng, giống như bất kỳ AI dựa trên trò chuyện nào, Devin đôi khi có thể tạo ra lỗi hoặc mã “ảo giác”. Thực hành được khuyến nghị là xem xét đầu ra của nó như bạn xem xét công việc của một nhà phát triển cấp dưới. Để an toàn, nhiều nhóm sử dụng đánh giá mã trên các commit của Devin và hạn chế quyền của Devin (ví dụ: không có quyền truy cập trực tiếp vào bí mật theo mặc định). Cho đến nay, các rào chắn được mô tả công khai chủ yếu là do người dùng định nghĩa (các hành động bị cấm, yêu cầu phê duyệt kế hoạch, v.v.) và kiểm tra tình trạng hệ thống, chứ không phải các bộ lọc đạo đức tích hợp.

Những gì chúng ta (chưa) biết

Cognition đã cố tình giữ một số chi tiết nội bộ, vì vậy các phần của Devin vẫn còn bí ẩn. Ví dụ, mô hình ngôn ngữ lớn chính xác mà nó sử dụng ban đầu không được công khai. Tin đồn và các bài đăng sau này cho thấy Cognition hiện tích hợp GPT-5 vào Devin cho lõi lập kế hoạch và suy luận của nó (trang www.linkedin.com), và họ có một tác nhân xem trước dựa trên Claude Sonnet 4.5 (tài liệu devinenterprise.com). Nhưng kiến trúc đầy đủ vẫn chưa rõ ràng: Devin có thể phối hợp nhiều mô hình và có tinh chỉnh tùy chỉnh (như được gợi ý bởi tác nhân phụ lập kế hoạch RFT), nhưng các lớp đó không được mã nguồn mở.

Chúng ta cũng không biết hoàn toàn giới hạn bộ nhớ của nó. Devin tuyên bố “học hỏi theo thời gian,” nhưng cách nó hợp nhất kiến thức mới vào mạng lưới hiện có (so với chỉ lưu trữ nó trong ngân hàng Kiến thức) không được chỉ rõ. Độ dài tối đa của lịch sử hội thoại mà nó sử dụng hiệu quả không được ghi lại. Khi một phiên làm việc rất dài, có thể các phần trước của ngữ cảnh trò chuyện hoặc mã bị cắt bớt phía sau hậu trường. Trên thực tế, hầu hết người dùng giữ các lời nhắc và mã ngắn gọn để tránh quá tải ngữ cảnh.

Về mặt an toàn, một số điều chưa biết vẫn còn. Ví dụ, trong khi “các hành động bị cấm” bao gồm các quy tắc do người dùng chỉ định, không rõ liệu Devin có bất kỳ lớp an toàn ngầm nào không (như phát hiện lạm dụng dữ liệu, kiểm tra thành kiến hoặc thoát khỏi sandbox). Vì nó chạy trong một VM, người ta hy vọng nó không thể làm hỏng hệ thống máy chủ, nhưng chi tiết về việc sandbox đó không được công khai. Cộng đồng suy luận rằng máy của Devin có thể sử dụng ảnh chụp nhanh container (như đã đề cập cho quá trình đào tạo RL) để cách ly các lần chạy (trang medium.com).

Cuối cùng, nhiều người trong cộng đồng đang theo dõi để xem Devin xử lý các tác vụ mơ hồ hoặc không có giới hạn rõ ràng như thế nào. Lời chào hàng gọi nó là “hoàn toàn tự chủ,” nhưng các nhà phân tích lưu ý rằng nó vẫn thường cần các hướng dẫn chính xác. Ví dụ, nếu lời nhắc của người dùng mơ hồ, Devin có thể tạo ra một kế hoạch có vẻ hợp lý nhưng bỏ qua các trường hợp ngoại lệ quan trọng. Nó có thể hỏi các câu hỏi làm rõ trong các lần theo dõi, nhưng các nhà phát triển đôi khi tự hỏi liệu nó có hiểu ý định tốt hay chỉ khớp mẫu trên mã. Các khía cạnh này của nhận thức Devin dựa vào khả năng của LLM cơ bản, mà chúng ta chỉ quan sát gián tiếp. Tóm lại, người dùng nên đánh giá Devin như một kỹ sư cấp dưới có kỹ năng cao hơn là một quản lý sản phẩm – nó lập kế hoạch tốt, nhưng có thể không phải lúc nào cũng nắm bắt hoàn hảo ý định của bạn.

Bắt đầu với Devin

Devin chủ yếu hướng đến các đội ngũ kỹ thuật thực hiện nhiều công việc mã hóa. Nó tỏa sáng trong các tác vụ được xác định rõ ràng: xây dựng tính năng từ thông số kỹ thuật, tái cấu trúc, viết thử nghiệm và sửa lỗi. Nó ít được chứng minh ở các thiết kế cấp cao hoặc các vấn đề rất không rõ ràng. Đối với một đội ngũ phần mềm, Devin có thể giúp giải quyết công việc thường ngày để con người tập trung vào kiến trúc sáng tạo và giám sát.

Đối với những người không phải là lập trình viên hoặc người mới, Devin vẫn có thể hữu ích nhưng đòi hỏi một số thiết lập. Bước đầu tiên là cấp quyền truy cập cho Devin vào kho lưu trữ mã của bạn (qua GitHub, GitLab, v.v.) và có thể kết nối nó trong Slack hoặc Teams. Sau đó, hãy thử một tác vụ đơn giản. Ví dụ, hỏi: “Devin, thêm một trang mới để liệt kê tất cả sản phẩm từ cơ sở dữ liệu của chúng tôi vào giao diện người dùng web, bao gồm cả phạm vi kiểm thử.” Hãy xem đoạn hội thoại ở giai đoạn lập kế hoạch: Devin sẽ phác thảo những tệp nào cần thay đổi (ví dụ: mẫu HTML, mã API backend, v.v.) và đặt bất kỳ câu hỏi cần thiết nào. Phê duyệt kế hoạch (hoặc để nó tự động chạy), và xem nó thực thi. Sử dụng bảng “Theo dõi” để xem từng bước: bạn sẽ thấy các chỉnh sửa tệp, lệnh shell (như chạy bộ thử nghiệm) và ảnh chụp nhanh trình duyệt của giao diện người dùng. Nếu Devin mắc lỗi hoặc bạn muốn thay đổi, chỉ cần tương tác như bạn vẫn làm trong trò chuyện (“Thực ra, hãy sử dụng chủ đề CSS này” hoặc “tiêu đề sản phẩm nên viết hoa”), và Devin sẽ bắt đầu một vòng lặp chỉnh sửa khác.

Bước hành động chính là lặp lại và xem xét. Luôn kiểm tra mã Devin tạo ra và thử nghiệm cục bộ. Theo thời gian, bạn có thể làm phong phú ngân hàng Kiến thức: thêm các ghi chú như “Cơ sở dữ liệu của chúng tôi sử dụng PostgreSQL 13” hoặc “Chúng tôi tuân theo phong cách PSR-12 trong PHP”. Devin sẽ bắt đầu tích hợp những điều này vào các phiên làm việc trong tương lai. Cũng hãy khám phá các cài đặt: tắt Agency nếu bạn muốn luôn kiểm tra các đề xuất, hoặc bật nếu bạn tin tưởng nó hơn. Liên kết Devin với CI của bạn để tự động đánh giá pull request, nhưng hãy bắt đầu với thông báo để bạn có thể xem cách nó xử lý phản hồi.

Cuối cùng, quy trình làm việc của Devin dày đặc và mạnh mẽ, nhưng nó vẫn phụ thuộc vào bạn để hướng dẫn. Bằng cách hiểu cách nó lập kế hoạch, sử dụng công cụ và học hỏi từ phản hồi (như đã trình bày chi tiết ở trên), bạn có thể tận dụng tối đa lớp trợ lý viết mã dựa trên tác nhân mới này. Bước tiếp theo tốt nhất cho một đội ngũ quan tâm đến Devin là đăng ký trên trang devin.ai và chạy một dự án thử nghiệm nhỏ: thêm một kho lưu trữ web, yêu cầu Devin triển khai một tính năng và để nó chạy ở chế độ tiến độ. Quan sát toàn bộ dấu vết “suy nghĩ” – trải nghiệm thực tế đó sẽ làm rõ chính xác cách Devin kết nối việc lập kế hoạch, chỉnh sửa và tự sửa lỗi với nhau. Từ đó, bạn có thể mở rộng quy mô sang nhiều tác vụ hơn và tinh chỉnh cách sử dụng nó (ví dụ: các playbook tùy chỉnh cho lĩnh vực của bạn). Mặc dù vẫn đang phát triển, Devin đại diện cho một bước nhảy vọt lớn trong công cụ AI. Bằng cách tìm hiểu quy trình làm việc của nó ngày nay, các đội ngũ có thể chuẩn bị cho một kỷ nguyên mà các tác vụ mã hóa thực sự có thể được chia sẻ với một đồng đội AI.