Devin by Cognition
Devin de Cognition est un agent d'ingénierie logicielle IA autonome capable de planifier, de coder, d'exécuter des tests, de déboguer et de livrer des PR de bout en bout à l'aide d'un IDE natif d'agent avec terminal, éditeur et navigateur, ainsi que des agents de recherche et des agents cloud parallèles pour les tâches plus importantes.
https://www.cognition-labs.com/blog?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:May 19, 2026
Qu'est-ce que Devin by Cognition
Devin est « l'ingénieur logiciel IA » de Cognition, conçu pour faire plus que l'autocomplétion de code en exécutant de manière autonome des flux de travail d'ingénierie logicielle réels du début à la fin. Positionné comme un coéquipier collaboratif pour les équipes d'ingénierie, Devin peut prendre une tâche, comprendre le contexte pertinent de la base de code, apporter des modifications à travers les fichiers, exécuter des commandes et des tests dans un environnement sandboxé, et produire des résultats révisables (tels que des pull requests) qui suivent le processus de développement d'une équipe. Cognition a présenté Devin sur des tâches de style réel (comme la correction de bugs dans des bases de code établies et la création et le déploiement d'applications) tout en continuant à étendre le produit à une expérience IDE native d'agent avec des fonctionnalités visant à la compréhension de la base de code et à l'exécution à grande échelle.
Caractéristiques principales de Devin by Cognition
Devin by Cognition est un agent autonome d'ingénierie logicielle basé sur l'IA, conçu pour prendre en charge les tickets, de la planification au code, aux tests et au déploiement, fonctionnant comme un coéquipier plutôt qu'un outil de discussion. Il peut explorer et comprendre les bases de code (via l'indexation de type recherche/wiki), proposer et exécuter des plans étape par étape, exécuter des commandes et des CI pour s'auto-vérifier, ouvrir des PR, répondre aux commentaires de révision et corriger itérativement les problèmes jusqu'à ce que les vérifications soient réussies. Les ajouts récents mettent l'accent sur des flux de travail de bout en bout plus étroits (transfert IDE/terminal natif à l'agent, assistance à la révision de code, planification et Devins parallèles gérés) afin que les équipes puissent déléguer des tâches d'ingénierie et des investigations bien définies tout en gardant les humains dans la boucle pour les décisions d'approbation et de fusion.
Boucle d'ingénierie autonome de bout en bout: Planifie, code, débogue, exécute des tests/CI et livre les modifications sous forme de PR, itérant sur les échecs et les retours jusqu'à ce que le travail soit prêt à être fusionné.
Planification interactive avec approbation humaine: Élabore un plan concret étape par étape que les utilisateurs peuvent modifier pour aligner la portée et l'approche avant l'exécution.
Compréhension de la base de code (Recherche/Wiki): Indexe les dépôts pour répondre aux questions, cartographier les dépendances, générer des résumés/diagrammes de style documentation et accélérer l'intégration et l'analyse d'impact.
Révision de PR et boucle de correction automatique: Prend en charge les flux de travail de révision en analysant les différences pour les problèmes probables et peut prendre en compte les commentaires de PR/résultats CI pour appliquer automatiquement les correctifs et les mises à jour.
Délégation multi-agents (Devins gérés): Décompose les grandes tâches en sous-tâches et les exécute en parallèle dans des VM isolées, tout en coordonnant les écritures pour réduire les conflits.
Terminal + transfert local vers le cloud: Démarrez une session localement et transférez-la vers le cloud lorsque les tâches dépassent les capacités d'un ordinateur portable, en préservant le contexte et la progression.
Cas d'utilisation de Devin by Cognition
Modernisation des systèmes hérités d'entreprise: Modernise les piles héritées (par exemple, COBOL/Java plus ancien) sur de nombreux dépôts en automatisant les étapes de migration répétitives, la validation et la génération de PR pour examen humain.
Reproduction et correction de bugs dans de grandes bases de code: Met en place des environnements, reproduit les problèmes signalés (par exemple, les bugs open-source), implémente des correctifs et exécute des tests pour confirmer l'exactitude avant d'ouvrir une PR.
Nettoyage de la sécurité/vulnérabilité et du lint/CI: Prend les résultats d'analyse statique ou les vérifications échouées et corrige itérativement le code jusqu'à ce que le CI/lint passe, réduisant ainsi la charge de travail des équipes d'ingénierie.
Accélération de la révision de code pour les PR à volume élevé: Aide les réviseurs à comprendre les différences complexes (y compris la détection de copie/déplacement et le regroupement logique) et signale les bugs/avertissements probables pour concentrer l'attention humaine.
Opérations d'ingénierie récurrentes via la planification: Exécute des tâches répétables selon un calendrier (par exemple, des vérifications périodiques, des mises à jour de routine), en maintenant l'état entre les exécutions afin que chaque session reprenne là où elle s'est arrêtée.
Investigations de données/opérations transversales (via des variantes spécialisées): Dans les organisations utilisant des agents de type Devin pour le travail de données, les équipes peuvent poser des questions opérationnelles (par exemple, « pourquoi les inscriptions ont-elles chuté ? ») et obtenir des analyses/SQL/tableaux de bord sans détourner les ingénieurs de leur travail principal.
Avantages
Réduit la charge de travail d'ingénierie de bout en bout en gérant de manière autonome la planification→l'implémentation→les tests→l'itération de PR.
Améliore le débit sur les tâches bien définies et vérifiables (migrations, corrections de bugs, nettoyage CI) et peut paralléliser le travail via des agents gérés.
S'intègre aux flux de travail d'ingénierie réels (PR, CI, commentaires de révision, terminal/local vers le cloud), en gardant les humains en contrôle des approbations.
Inconvénients
Convient mieux aux exigences claires et aux résultats vérifiables ; les tâches ambiguës/créatives de produit nécessitent toujours une forte direction humaine.
L'exécution autonome augmente le besoin d'une révision/gouvernance minutieuse pour éviter les régressions ou les modifications mal alignées.
Les agents parallèles peuvent ajouter de la complexité de coordination ; les écritures doivent généralement rester contrôlées pour éviter les conflits.
Comment utiliser Devin by Cognition
1) Obtenir l'accès à Devin: Si votre entreprise travaille déjà avec Cognition, demandez les autorisations à votre administrateur ou à Cognition. Connectez-vous ensuite à l'application web Devin à l'adresse app.devin.ai.
2) Démarrer une session Devin (web): Ouvrez app.devin.ai et créez une nouvelle session. Fournissez une invite de tâche claire (par exemple, un rapport de bug, une demande de fonctionnalité, une refactorisation, une migration). Devin rédigera un plan étape par étape que vous pourrez approuver ou ajuster (Planification interactive).
3) Démarrer une session Devin (terminal): Utilisez Devin pour Terminal pour démarrer localement depuis votre terminal. Lorsque la tâche dépasse les capacités de votre ordinateur portable, transférez la même session vers le cloud et continuez là-bas.
4) Connecter Devin à votre flux de travail d'ingénierie (Linéaire): Attribuez des tickets Devin directement dans Linear ou ajoutez une étiquette Devin. Pour l'automatisation du tri des bugs, configurez votre flux de travail de manière à ce que l'ajout d'une étiquette « Bug » déclenche Devin automatiquement, sans aucune attribution manuelle.
5) (Facultatif) Connecter des outils d'observabilité/de données via MCP (par exemple, Datadog): Connectez le MCP Datadog afin que Devin puisse interroger les journaux pendant les investigations. Cela aide Devin à inclure des preuves (résultats de journaux) à côté de l'analyse des causes profondes au niveau du code.
6) Laisser Devin enquêter sur les bugs de bout en bout: Lorsqu'il est déclenché (par exemple, par une étiquette Bug), Devin peut localiser les fichiers pertinents, inspecter les modifications récentes (par exemple, via l'historique git) et publier un résumé sur le ticket : cause profonde probable, fichiers affectés et approche de correction suggérée.
7) Demander à Devin d'implémenter les correctifs et de gérer CI/lint jusqu'à ce que tout soit vert: Devin peut apporter des modifications au code, exécuter des vérifications/tests et itérer sur les échecs. Il peut également résoudre les problèmes CI/lint jusqu'à ce que toutes les vérifications soient réussies, bouclant ainsi la boucle de l'investigation à un correctif fonctionnel.
8) Utiliser Devin Search / DeepWiki pour la compréhension de la base de code: Utilisez les outils de compréhension de la base de code de Devin pour explorer les dépôts. DeepWiki peut indexer automatiquement les dépôts et produire des wikis avec des diagrammes d'architecture, des liens vers les sources et des résumés pour accélérer l'intégration et l'investigation.
9) Utiliser Devin Review pour la révision de PR à grande échelle: Ouvrez une PR dans Devin Review pour comprendre les modifications plus rapidement. Il organise les différences logiquement (pas seulement par ordre alphabétique), détecte les opérations de copie/déplacement pour des différences plus propres, et exécute une détection de bugs par IA qui étiquette les problèmes par confiance/gravité.
10) Fermer la boucle de l'agent avec les commentaires de révision: Pendant la révision de la PR, laissez des commentaires comme vous le feriez normalement. Devin peut prendre en compte les commentaires de révision et les résultats de CI et itérer jusqu'à ce que la PR soit approuvée et prête à être fusionnée (y compris la correction automatique des commentaires de révision lorsque cela est pris en charge).
11) Utiliser des Devins gérés pour le travail parallèle (grandes tâches): Pour les grands projets, demandez à Devin de diviser le travail en morceaux indépendants et de lancer plusieurs Devins gérés en parallèle. Chacun s'exécute dans sa propre VM isolée avec un environnement terminal/navigateur/développement, vérifie les modifications avec des tests et rend compte.
12) Utiliser la planification pour les tâches récurrentes: Si une tâche doit être exécutée de manière répétée (par exemple, des vérifications périodiques ou une maintenance de routine), demandez à Devin de planifier des sessions récurrentes. Devin maintient l'état entre les exécutions afin que chaque session puisse reprendre là où la précédente s'était arrêtée.
13) Utiliser DANA pour les questions de base de données/données (si disponible dans votre espace de travail): Sélectionnez DANA (un Devin spécialisé optimisé pour l'interrogation de bases de données, l'analyse de données et la création de visualisations) dans le sélecteur d'agents de l'application web, ou posez une question depuis Slack en utilisant /dana ou @Devin !dana. DANA peut répondre aux questions avec SQL inclus afin que l'équipe puisse valider la logique.
14) Fournir des commentaires pour améliorer les résultats au fil du temps: Coachez Devin en donnant des commentaires dans le chat et en acceptant ou en ajoutant des connaissances. Vous pouvez également envoyer des commentaires via [email protected], Slack Connect (Teams) ou le bouton de commentaires intégré à l'application ; Cognition enregistre les commentaires des clients pour stimuler les améliorations.
FAQ de Devin by Cognition
Devin est un agent autonome d'ingénierie logicielle basé sur l'IA de Cognition Labs (Cognition). Cognition le présente comme un agent utilisant des outils capable de planifier des tâches, de configurer des environnements, de lire et de modifier du code, d'exécuter des tests et de livrer des modifications de bout en bout dans un espace de travail persistant.
Vidéo de Devin by Cognition
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