Devin by Cognition
CognitionのDevinは、自律型AIソフトウェアエンジニアリングエージェントであり、ターミナル、エディタ、ブラウザを備えたエージェントネイティブIDE、さらに大規模なタスクのための検索機能と並列クラウドエージェントを使用して、計画、コーディング、テストの実行、デバッグ、PRのエンドツーエンドの出荷を行うことができます。
https://www.cognition-labs.com/blog?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年05月19日
Devin by Cognitionとは
Devinは、Cognition社の「AIソフトウェアエンジニア」であり、コードの自動補完以上のことを行うように設計されており、実際のソフトウェアエンジニアリングワークフローを最初から最後まで自律的に実行します。エンジニアリングチームの協力的なチームメイトとして位置づけられているDevinは、タスクを受け取り、関連するコードベースのコンテキストを理解し、ファイル全体に変更を加え、サンドボックス環境でコマンドとテストを実行し、チームの開発プロセスに従ったレビュー可能な出力（プルリクエストなど）を生成できます。Cognition社は、既存のコードベースのバグ修正やアプリケーションの構築とデプロイといった実世界のタスクでDevinを披露してきました。同時に、コードベースの理解とスケーリングされた実行を目的とした機能を備えたエージェントネイティブIDEエクスペリエンスへと製品を拡張し続けています。
Devin by Cognitionの主な機能
CognitionのDevinは、計画からコード、テスト、デプロイまでチケットを処理するように設計された自律型AIソフトウェアエンジニアリングエージェントであり、チャットツールではなくチームメイトのように機能します。コードベースを探索および理解し（検索/Wikiスタイルのインデックス作成を介して）、段階的な計画を提案および実行し、コマンドとCIを実行して自己検証し、PRを開き、レビューフィードバックに応答し、チェックが合格するまで問題を繰り返し修正できます。最近の追加では、より緊密なエンドツーエンドのワークフロー（エージェントネイティブのIDE/ターミナルハンドオフ、コードレビュー支援、スケジューリング、および管理された並列Devin）が強調されており、チームは承認とマージの決定のために人間を関与させながら、適切にスコープされたエンジニアリング作業と調査をオフロードできます。
エンドツーエンドの自律型エンジニアリングループ: 計画、コーディング、デバッグ、テスト/CIの実行、およびPRとしての変更の出荷—作業がマージ可能になるまで、失敗とフィードバックに基づいて反復します。
人間による承認を伴うインタラクティブな計画: ユーザーが実行前にスコープとアプローチを調整できるように、具体的な段階的計画を事前に作成します。
コードベースの理解（検索/Wiki）: リポジトリをインデックス化して質問に答え、依存関係をマッピングし、ドキュメントスタイルの要約/図を生成し、オンボーディングと影響分析を高速化します。
PRレビューと自動修正ループ: 発生しうる問題について差分を分析することでレビューワークフローをサポートし、PRコメント/CI結果を拾って修正と更新を自動的に適用できます。
マルチエージェント委任（管理されたDevin）: 大規模なタスクをサブタスクに分割し、並列の隔離されたVMで実行しながら、競合を減らすために書き込みを調整します。
ターミナル + ローカルからクラウドへのハンドオフ: ローカルでセッションを開始し、タスクがラップトップの能力を超える場合にクラウドコンピューティングにハンドオフし、コンテキストと進行状況を保持します。
Devin by Cognitionのユースケース
エンタープライズレガシーモダナイゼーション: 反復的な移行ステップ、検証、および人間によるレビューのためのPR生成を自動化することにより、多くのリポジトリにわたるレガシースタック（COBOL/古いJavaなど）を最新化します。
大規模コードベースでのバグの再現と修正: 環境をセットアップし、報告された問題（オープンソースのバグなど）を再現し、修正を実装し、PRを開く前にテストを実行して正確性を確認します。
セキュリティ/脆弱性およびリンター/CIのクリーンアップ: 静的解析の結果または失敗したチェックを受け取り、CI/リンターが合格するまでコードを繰り返しパッチ適用し、エンジニアリングチームの労力を削減します。
大量のPRのコードレビューの加速: レビュー担当者が複雑な差分（コピー/移動検出と論理的グループ化を含む）を理解するのを助け、人間が注意を払うべき可能性のあるバグ/警告にフラグを立てます。
スケジューリングによる定期的なエンジニアリング運用: 定期的なチェック、ルーチンアップデートなどの反復可能なタスクをスケジュールに基づいて実行し、各セッションが中断したところから継続するように実行間で状態を維持します。
部門横断的なデータ/運用調査（特殊なバリアントを介して）: データ作業にDevinのようなエージェントを使用している組織では、チームは運用上の質問（「なぜサインアップが減少したのか？」など）をし、エンジニアをコア作業から引き離すことなく分析/SQL/ダッシュボードを取得できます。
メリット
計画→実装→テスト→PR反復を自律的に処理することで、エンドツーエンドのエンジニアリングの労力を削減します。
適切にスコープされた検証可能なタスク（移行、バグ修正、CIクリーンアップ）のスループットを向上させ、管理されたエージェントを介して作業を並列化できます。
実際のエンジニアリングワークフロー（PR、CI、レビューコメント、ターミナル/ローカルからクラウド）と統合し、人間が承認を制御できるようにします。
デメリット
明確な要件と検証可能な結果に最適です。曖昧な/製品創造的なタスクには、依然として強力な人間の指示が必要です。
自律実行は、回帰や不適切な変更を避けるために、慎重なレビュー/ガバナンスの必要性を高めます。
並列エージェントは調整の複雑さを増す可能性があります。競合を防ぐためには、書き込みは通常、制御されたままでなければなりません。
Devin by Cognitionの使い方
1) Devinへのアクセスを取得する: 貴社がすでにCognitionと提携している場合は、管理者またはCognitionに権限をリクエストしてください。その後、app.devin.aiでDevinウェブアプリにサインインします。
2) Devinセッションを開始する（ウェブ）: app.devin.aiを開き、新しいセッションを作成します。明確なタスクプロンプト（例：バグレポート、機能リクエスト、リファクタリング、移行）を提供します。Devinは、承認または調整するためのステップバイステップの計画を作成します（インタラクティブプランニング）。
3) Devinセッションを開始する（ターミナル）: Devin for Terminalを使用して、ターミナルからローカルで開始します。タスクがラップトップの処理能力を超える場合は、同じセッションをクラウドに引き渡し、そこで続行します。
4) Devinをエンジニアリングワークフローに接続する（Linear）: LinearでDevinチケットを直接割り当てるか、Devinラベルを追加します。バグトリアージの自動化には、ワークフローを設定して、「Bug」ラベルを追加するとDevinが自動的にトリガーされるようにします。手動での割り当ては不要です。
5) (オプション) MCP経由で可観測性/データツールを接続する（例：Datadog）: Datadog MCPを接続して、Devinが調査中にログをクエリできるようにします。これにより、Devinはコードレベルの根本原因分析とともに証拠（ログの発見）を含めることができます。
6) Devinにバグをエンドツーエンドで調査させる: トリガーされると（例：Bugラベルによって）、Devinは関連ファイルを特定し、最近の変更を検査し（例：git履歴経由）、チケットに要約を投稿できます。考えられる根本原因、影響を受けるファイル、提案された修正アプローチなどです。
7) Devinに修正を実装させ、CI/lintがグリーンになるまで処理させる: Devinはコード変更を行い、チェック/テストを実行し、失敗を繰り返すことができます。また、すべてのチェックが合格するまでCI/lintの問題にも対処し、調査から機能する修正までのループを閉じることができます。
8) コードベースの理解のためにDevin Search / DeepWikiを使用する: Devinのコードベース理解ツールを使用してリポジトリを探索します。DeepWikiはリポジトリを自動的にインデックス化し、アーキテクチャ図、ソースへのリンク、要約を含むWikiを生成して、オンボーディングと調査をスピードアップできます。
9) Devin Reviewを使用してPRレビューをスケールする: Devin ReviewでPRを開き、変更をより速く理解します。論理的にdiffを整理し（単なるアルファベット順ではない）、よりクリーンなdiffのためにコピー/移動操作を検出し、信頼度/重大度別に問題をラベル付けするAIバグ検出を実行します。
10) レビューフィードバックでエージェントループを閉じる: PRレビュー中に、通常どおりコメントを残します。DevinはレビューフィードバックとCI結果を拾い上げ、PRが承認されマージ準備が整うまで（サポートされている場合はレビューコメントの自動修正を含む）反復します。
11) 並行作業のために管理されたDevinを使用する（大規模タスク）: 大規模なプロジェクトの場合、Devinに作業を独立したチャンクに分割させ、複数の管理されたDevinを並行して起動させます。それぞれが独自の隔離されたVMでターミナル/ブラウザ/開発環境を実行し、テストで変更を検証し、報告します。
12) 定期的なタスクにスケジューリングを使用する: タスクを繰り返し実行する必要がある場合（例：定期的なチェックやルーチンメンテナンス）、Devinに定期的なセッションをスケジュールするように指示します。Devinは実行間で状態を維持するため、各セッションは前回のセッションが中断したところから再開できます。
13) DANAを使用してデータベース/データに関する質問をする（ワークスペースで利用可能な場合）: ウェブアプリのエージェントピッカーからDANA（データベースのクエリ、データの分析、視覚化に最適化された専門のDevin）を選択するか、Slackから/danaまたは@Devin !danaを使用して質問します。DANAはSQLを含む質問に回答できるため、チームはロジックを検証できます。
14) 時間の経過とともに結果を改善するためにフィードバックを提供する: チャットでフィードバックを提供し、Knowledgeを受け入れたり追加したりしてDevinを指導します。また、[email protected]、Slack Connect（Teams）、またはアプリ内フィードバックボタンを通じてフィードバックを送信することもできます。Cognitionは顧客のフィードバックを記録して改善を推進します。
Devin by Cognitionのよくある質問
Devinは、Cognition Labs（Cognition）が開発した自律型AIソフトウェアエンジニアリングエージェントです。Cognitionは、これをツールを使用するエージェントとして提示しており、永続的なワークスペース内でタスクの計画、環境設定、コードの読み書き、テストの実行、変更のエンドツーエンドでの出荷が可能です。
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