Devin by Cognition
Devin von Cognition ist ein autonomer KI-Software-Engineering-Agent, der PRs end-to-end planen, codieren, Tests ausführen, debuggen und versenden kann, indem er eine agenten-native IDE mit Terminal, Editor und Browser verwendet – plus Such- und parallele Cloud-Agenten für größere Aufgaben.
https://www.cognition-labs.com/blog?ref=producthunt&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:May 19, 2026
Was ist Devin by Cognition
Devin ist Cognitions „KI-Software-Ingenieur“, der darauf ausgelegt ist, mehr als nur Code zu vervollständigen, indem er autonome Software-Engineering-Workflows von Anfang bis Ende ausführt. Als kollaborativer Teamkollege für Ingenieurteams kann Devin eine Aufgabe übernehmen, den relevanten Codebasis-Kontext verstehen, Änderungen über Dateien hinweg vornehmen, Befehle und Tests in einer Sandbox-Umgebung ausführen und überprüfbare Ergebnisse (wie Pull-Requests) produzieren, die dem Entwicklungsprozess eines Teams folgen. Cognition hat Devin bei realen Aufgaben – wie dem Beheben von Fehlern in etablierten Codebasen und dem Erstellen und Bereitstellen von Anwendungen – vorgestellt und erweitert das Produkt weiterhin zu einem agenten-nativen IDE-Erlebnis mit Funktionen zur Codebasis-Verständnis und skalierten Ausführung.
Hauptfunktionen von Devin by Cognition
Devin von Cognition ist ein autonomer KI-Software-Engineering-Agent, der entwickelt wurde, um Tickets vom Plan über den Code bis hin zu Tests und Bereitstellung zu bearbeiten, wobei er eher wie ein Teamkollege als ein Chat-Tool agiert. Er kann Codebasen erkunden und verstehen (über Such-/Wiki-ähnliche Indizierung), schrittweise Pläne vorschlagen und ausführen, Befehle und CI ausführen, um sich selbst zu verifizieren, PRs öffnen, auf Überprüfungsfeedback reagieren und Probleme iterativ beheben, bis die Überprüfungen bestanden sind. Jüngste Ergänzungen betonen engere End-to-End-Workflows (Agent-native IDE/Terminal-Übergabe, Code-Review-Unterstützung, Planung und verwaltete parallele Devins), damit Teams gut definierte Engineering-Arbeiten und Untersuchungen auslagern können, während Menschen für Genehmigungs- und Zusammenführungsentscheidungen eingebunden bleiben.
Autonomer End-to-End-Engineering-Kreislauf: Plant, codiert, debuggt, führt Tests/CI aus und liefert Änderungen als PRs – iteriert bei Fehlern und Feedback, bis die Arbeit zur Zusammenführung bereit ist.
Interaktive Planung mit menschlicher Genehmigung: Entwirft im Voraus einen konkreten Schritt-für-Schritt-Plan, den Benutzer vor der Ausführung anpassen können, um Umfang und Ansatz abzustimmen.
Codebasis-Verständnis (Suche/Wiki): Indiziert Repositories, um Fragen zu beantworten, Abhängigkeiten abzubilden, dokumentationsähnliche Zusammenfassungen/Diagramme zu generieren und das Onboarding sowie die Auswirkungsanalyse zu beschleunigen.
PR-Überprüfung und Autofix-Schleife: Unterstützt Überprüfungs-Workflows durch Analyse von Diffs auf wahrscheinliche Probleme und kann PR-Kommentare/CI-Ergebnisse aufnehmen, um Korrekturen und Updates automatisch anzuwenden.
Multi-Agenten-Delegation (Verwaltete Devins): Teilt große Aufgaben in Unteraufgaben auf und führt sie parallel in isolierten VMs aus, während die Schreibvorgänge koordiniert werden, um Konflikte zu reduzieren.
Terminal + lokale zu Cloud-Übergabe: Starten Sie eine Sitzung lokal und übergeben Sie sie an die Cloud-Berechnung, wenn Aufgaben einen Laptop übersteigen, wobei Kontext und Fortschritt erhalten bleiben.
Anwendungsfälle von Devin by Cognition
Modernisierung von Unternehmens-Legacy-Systemen: Modernisiert Legacy-Stacks (z. B. COBOL/älteres Java) über viele Repos hinweg durch Automatisierung repetitiver Migrationsschritte, Validierung und PR-Generierung für die menschliche Überprüfung.
Fehlerreproduktion und -behebung in großen Codebasen: Richtet Umgebungen ein, reproduziert gemeldete Probleme (z. B. Open-Source-Bugs), implementiert Korrekturen und führt Tests durch, um die Korrektheit zu bestätigen, bevor ein PR geöffnet wird.
Sicherheits-/Schwachstellen- und Lint-/CI-Bereinigung: Nimmt statische Analyseergebnisse oder fehlgeschlagene Überprüfungen auf und patcht den Code iterativ, bis CI/Lint bestanden ist, wodurch der Aufwand für Engineering-Teams reduziert wird.
Beschleunigung der Code-Überprüfung für PRs mit hohem Volumen: Hilft Prüfern, komplexe Diffs zu verstehen (einschließlich Kopier-/Verschiebeerkennung und logischer Gruppierung) und kennzeichnet wahrscheinliche Fehler/Warnungen, um die menschliche Aufmerksamkeit zu lenken.
Wiederkehrende Engineering-Operationen über Zeitplanung: Führt wiederholbare Aufgaben nach einem Zeitplan aus (z. B. periodische Überprüfungen, Routine-Updates), wobei der Zustand zwischen den Ausführungen beibehalten wird, sodass jede Sitzung dort fortgesetzt wird, wo sie aufgehört hat.
Funktionsübergreifende Daten-/Operations-Untersuchungen (über spezialisierte Varianten): In Organisationen, die Devin-ähnliche Agenten für Datenarbeiten verwenden, können Teams operative Fragen stellen (z. B. „Warum sind die Anmeldungen zurückgegangen?“) und Analysen/SQL/Dashboards erhalten, ohne Ingenieure von der Kernarbeit abzuziehen.
Vorteile
Reduziert den End-to-End-Engineering-Aufwand durch autonome Abwicklung von Planung→Implementierung→Testen→PR-Iteration.
Verbessert den Durchsatz bei gut definierten, überprüfbaren Aufgaben (Migrationen, Bugfixes, CI-Bereinigung) und kann die Arbeit über verwaltete Agenten parallelisieren.
Integriert sich in reale Engineering-Workflows (PRs, CI, Überprüfungskommentare, Terminal/lokal zu Cloud), wobei Menschen die Kontrolle über Genehmigungen behalten.
Nachteile
Am besten geeignet für klare Anforderungen und überprüfbare Ergebnisse; mehrdeutige/produktkreative Aufgaben erfordern weiterhin eine starke menschliche Führung.
Autonome Ausführung erhöht den Bedarf an sorgfältiger Überprüfung/Governance, um Regressionen oder fehlausgerichtete Änderungen zu vermeiden.
Parallele Agenten können die Koordinationskomplexität erhöhen; Schreibvorgänge müssen typischerweise kontrolliert bleiben, um Konflikte zu vermeiden.
Wie verwendet man Devin by Cognition
1) Zugang zu Devin erhalten: Wenn Ihr Unternehmen bereits mit Cognition zusammenarbeitet, fordern Sie Berechtigungen von Ihrem Administrator oder Cognition an. Melden Sie sich dann bei der Devin Web-App unter app.devin.ai an.
2) Eine Devin-Sitzung starten (Web): Öffnen Sie app.devin.ai und erstellen Sie eine neue Sitzung. Geben Sie eine klare Aufgabenstellung ein (z.B. einen Fehlerbericht, eine Feature-Anfrage, ein Refactoring, eine Migration). Devin erstellt einen Schritt-für-Schritt-Plan, den Sie genehmigen oder anpassen können (Interaktive Planung).
3) Eine Devin-Sitzung starten (Terminal): Verwenden Sie Devin for Terminal, um lokal von Ihrem Terminal aus zu starten. Wenn die Aufgabe Ihren Laptop übersteigt, übergeben Sie dieselbe Sitzung an die Cloud und fahren Sie dort fort.
4) Devin mit Ihrem Engineering-Workflow verbinden (Linear): Weisen Sie Devin-Tickets direkt in Linear zu oder fügen Sie ein Devin-Label hinzu. Für die Automatisierung der Fehlerklassifizierung konfigurieren Sie Ihren Workflow so, dass das Hinzufügen eines „Bug“-Labels Devin automatisch auslöst – keine manuelle Zuweisung erforderlich.
5) (Optional) Observability-/Daten-Tools über MCP verbinden (z.B. Datadog): Verbinden Sie den Datadog MCP, damit Devin während Untersuchungen Protokolle abfragen kann. Dies hilft Devin, Beweise (Protokollbefunde) zusammen mit der Ursachenanalyse auf Code-Ebene einzubeziehen.
6) Devin Fehler end-to-end untersuchen lassen: Wenn ausgelöst (z.B. durch ein Bug-Label), kann Devin relevante Dateien lokalisieren, aktuelle Änderungen überprüfen (z.B. über die Git-Historie) und eine Zusammenfassung an das Ticket zurücksenden: wahrscheinliche Ursache, betroffene Dateien und einen vorgeschlagenen Lösungsansatz.
7) Devin Korrekturen implementieren und CI/Lint bis zum Erfolg handhaben lassen: Devin kann Codeänderungen vornehmen, Prüfungen/Tests durchführen und bei Fehlern iterieren. Es kann auch CI/Lint-Probleme beheben, bis alle Prüfungen bestanden sind, und so die Schleife von der Untersuchung bis zu einer funktionierenden Lösung schließen.
8) Devin Search / DeepWiki für das Verständnis der Codebasis verwenden: Verwenden Sie Devins Tools zum Verständnis der Codebasis, um Repositories zu erkunden. DeepWiki kann Repos automatisch indizieren und Wikis mit Architekturdiagrammen, Links zu Quellen und Zusammenfassungen erstellen, um das Onboarding und die Untersuchung zu beschleunigen.
9) Devin Review zur Skalierung der PR-Überprüfung verwenden: Öffnen Sie einen PR in Devin Review, um Änderungen schneller zu verstehen. Es organisiert Diffs logisch (nicht nur alphabetisch), erkennt Kopier-/Verschiebeoperationen für sauberere Diffs und führt eine KI-Fehlererkennung durch, die Probleme nach Vertrauen/Schweregrad kennzeichnet.
10) Die Agenten-Schleife mit Überprüfungs-Feedback schließen: Hinterlassen Sie während der PR-Überprüfung Kommentare wie gewohnt. Devin kann Überprüfungs-Feedback und CI-Ergebnisse aufnehmen und iterieren, bis der PR genehmigt und zum Mergen bereit ist (einschließlich der automatischen Behebung von Überprüfungs-Kommentaren, wo unterstützt).
11) Verwaltete Devins für parallele Arbeit verwenden (große Aufgaben): Bei großen Projekten lassen Sie Devin die Arbeit in unabhängige Abschnitte unterteilen und mehrere verwaltete Devins parallel starten. Jeder läuft in einer eigenen isolierten VM mit Terminal/Browser/Entwicklungsumgebung, überprüft Änderungen mit Tests und meldet sich zurück.
12) Zeitplanung für wiederkehrende Aufgaben verwenden: Wenn eine Aufgabe wiederholt ausgeführt werden soll (z.B. periodische Prüfungen oder routinemäßige Wartung), weisen Sie Devin an, wiederkehrende Sitzungen zu planen. Devin behält den Zustand zwischen den Ausführungen bei, sodass jede Sitzung dort anknüpfen kann, wo die letzte aufgehört hat.
13) DANA für Datenbank-/Datenfragen verwenden (falls in Ihrem Arbeitsbereich verfügbar): Wählen Sie DANA (einen spezialisierten Devin, optimiert für das Abfragen von Datenbanken, das Analysieren von Daten und das Erstellen von Visualisierungen) aus der Agenten-Auswahl in der Web-App aus oder fragen Sie über Slack mit /dana oder @Devin !dana. DANA kann Fragen mit SQL beantworten, damit das Team die Logik validieren kann.
14) Feedback geben, um die Ergebnisse im Laufe der Zeit zu verbessern: Coachen Sie Devin, indem Sie Feedback im Chat geben und Wissen akzeptieren oder hinzufügen. Sie können auch Feedback über [email protected], Slack Connect (Teams) oder den In-App-Feedback-Button senden; Cognition protokolliert Kundenfeedback, um Verbesserungen voranzutreiben.
Devin by Cognition FAQs
Devin ist ein autonomer KI-Software-Engineering-Agent von Cognition Labs (Cognition). Cognition präsentiert ihn als ein Werkzeug-nutzendes Agent, das Aufgaben planen, Umgebungen einrichten, Code lesen und bearbeiten, Tests durchführen und Änderungen End-to-End innerhalb eines persistenten Arbeitsbereichs ausliefern kann.
Devin by Cognition Video
Beliebte Artikel
Nano Banana SBTI: Was es ist, wie es funktioniert und wie man es im Jahr 2026 einsetzt
Apr 15, 2026
Atoms Review – Der KI-Produkt-Builder, der die digitale Erstellung im Jahr 2026 neu definiert
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Wie man einen echten "Do-It-For-You" KI-Agenten bereitstellt und verwendet (2026 Update)
Apr 3, 2026
OpenAI schaltet Sora App ab: Was die Zukunft der KI-Videogenerierung im Jahr 2026 bereithält
Mar 25, 2026
Neueste KI-Tools ähnlich wie Devin by Cognition
Gait
Gait ist ein Collaboration-Tool, das KI-unterstützte Codegenerierung mit Versionskontrolle integriert und es Teams ermöglicht, KI-generierten Codekontext effizient zu verfolgen, zu verstehen und zu teilen.
invoices.dev
invoices.dev ist eine automatisierte Rechnungsplattform, die Rechnungen direkt aus den Git-Commits der Entwickler generiert und Integrationsmöglichkeiten für GitHub, Slack, Linear und Google-Dienste bietet.
EasyRFP
EasyRFP ist ein KI-gestütztes Edge-Computing-Toolkit, das RFP (Request for Proposal)-Antworten optimiert und eine Echtzeit-Feldphänotypisierung durch Deep-Learning-Technologie ermöglicht.
Cart.ai
Cart.ai ist eine KI-gestützte Dienstleistungsplattform, die umfassende Lösungen zur Automatisierung von Geschäftsprozessen bietet, einschließlich Programmierung, Kundenbeziehungsmanagement, Videobearbeitung, E-Commerce-Setup und benutzerdefinierter KI-Entwicklung mit 24/7 Unterstützung.
Beliebte KI-Tools wie Devin by Cognition
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat ist ein KI-gestützter Codierungsassistent, der Interaktionen in natürlicher Sprache, Echtzeit-Codevorschläge und kontextuelle Unterstützung direkt innerhalb unterstützter IDEs und GitHub.com bietet.
CopilotForXcode
CopilotForXcode ist eine Xcode-Quell-Editor-Erweiterung, die GitHub Copilot, Codeium und ChatGPT integriert, um KI-gestützte Codevorschläge, Chat-Unterstützung und Prompt-to-Code-Funktionalität innerhalb von Xcode bereitzustellen.
BrowserAI
BrowserAI ist eine Open-Source-Bibliothek, die die Ausführung lokaler Large Language Models (LLMs) direkt in Webbrowsern mit WebGPU-Beschleunigung ermöglicht und datenschutzorientierte KI-Funktionen bietet, ohne dass eine Serverinfrastruktur erforderlich ist.
OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI ist ein schlanker Open-Source-Coding-Agent, der in Ihrem Terminal ausgeführt wird und es Entwicklern ermöglicht, natürliche Sprache in Codeausführung zu übersetzen und gleichzeitig ChatGPT-ähnliche Argumentation mit der Möglichkeit, Code auszuführen, Dateien zu bearbeiten und unter Versionskontrolle zu iterieren, bereitzustellen.