Devin by Cognition
Cognition 的 Devin 是一款自主 AI 軟體工程代理，可以使用帶有終端機、編輯器和瀏覽器的代理原生 IDE，以及用於大型任務的搜索和並行雲代理，端到端地規劃、編碼、運行測試、調試和發布 PR。
https://www.cognition-labs.com/blog?ref=producthunt&utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2026年05月19日
什麼是 Devin by Cognition
Devin 是 Cognition 的「AI 軟體工程師」，旨在通過自主執行從頭到尾的真實軟體工程工作流程，而不僅僅是自動完成程式碼。Devin 定位為工程團隊的協作隊友，可以接收任務、理解相關程式碼庫上下文、跨文件進行更改、在沙盒環境中運行命令和測試，並生成符合團隊開發流程的可審查輸出（例如拉取請求）。Cognition 已經在實際任務中展示了 Devin 的能力——例如修復現有程式碼庫中的錯誤以及構建和部署應用程式——同時繼續將產品擴展到具有程式碼庫理解和規模化執行功能的代理原生 IDE 體驗。
Devin by Cognition 的主要功能
Cognition 的 Devin 是一款自主 AI 軟體工程代理，旨在處理從計畫到程式碼、測試再到部署的任務，其運作方式更像是一位隊友，而非聊天工具。它能夠探索和理解程式碼庫（透過搜尋/維基風格索引）、提出並執行逐步計畫、執行命令和 CI 進行自我驗證、開啟 PR、回應審查意見，並迭代修復問題直到檢查通過。最近的更新強調更緊密的端到端工作流程（代理原生 IDE/終端機交接、程式碼審查協助、排程和託管的平行 Devins），以便團隊可以卸載範圍明確的工程工作和調查，同時讓人們參與核准和合併決策。
端到端自主工程循環: 計畫、編碼、偵錯、執行測試/CI，並以 PR 形式發布變更——針對失敗和回饋進行迭代，直到工作準備好合併。
經人工核准的互動式計畫: 預先草擬具體的逐步計畫，使用者可以在執行前修改以調整範圍和方法。
程式碼庫理解（搜尋/維基）: 索引儲存庫以回答問題、映射依賴項、生成文件風格的摘要/圖表，並加速入職和影響分析。
PR 審查和自動修復循環: 透過分析差異以查找可能的問題來支援審查工作流程，並可以接收 PR 評論/CI 結果以自動應用修復和更新。
多代理委託（託管的 Devins）: 將大型任務分解為子任務，並在平行的隔離虛擬機中執行它們，同時協調寫入以減少衝突。
終端機 + 本地到雲端交接: 在本地啟動會話，並在任務超出筆記型電腦能力時將其交接給雲端計算，同時保留上下文和進度。
Devin by Cognition 的使用案例
企業舊系統現代化: 透過自動化重複的遷移步驟、驗證和 PR 生成以供人工審查，對多個儲存庫中的舊系統（例如 COBOL/舊版 Java）進行現代化。
大型程式碼庫中的錯誤重現和修復: 設定環境、重現報告的問題（例如開源錯誤）、實施修復並執行測試以確認正確性，然後再開啟 PR。
安全/漏洞和 Lint/CI 清理: 接收靜態分析結果或失敗的檢查，並迭代修補程式碼直到 CI/Lint 通過，從而減少工程團隊的繁瑣工作。
高流量 PR 的程式碼審查加速: 幫助審查人員理解複雜的差異（包括複製/移動檢測和邏輯分組），並標記可能的錯誤/警告以集中人工注意力。
透過排程進行重複的工程操作: 按排程執行可重複的任務（例如定期檢查、例行更新），並在執行之間保持狀態，以便每個會話都能從上次中斷的地方繼續。
跨職能數據/操作調查（透過專門變體）: 在使用類似 Devin 的代理進行數據工作的組織中，團隊可以提出操作問題（例如「為什麼註冊人數下降了？」），並獲得分析/SQL/儀表板，而無需讓工程師離開核心工作。
優點
透過自主處理計畫→實施→測試→PR 迭代，減少端到端工程繁瑣工作。
提高範圍明確、可驗證任務（遷移、錯誤修復、CI 清理）的吞吐量，並可透過託管代理實現工作平行化。
與實際工程工作流程（PR、CI、審查意見、終端機/本地到雲端）整合，讓人們掌握核准控制權。
缺點
最適合明確的需求和可驗證的結果；模糊/產品創意任務仍需要強大的人工指導。
自主執行增加了仔細審查/治理的需求，以避免回歸或不一致的變更。
平行代理可能會增加協調複雜性；寫入通常必須保持受控以防止衝突。
如何使用 Devin by Cognition
1) 取得 Devin 的使用權限: 如果您的公司已經與 Cognition 合作，請向您的管理員或 Cognition 請求權限。然後在 app.devin.ai 登入 Devin 網路應用程式。
2) 開始 Devin 會話（網路版）: 打開 app.devin.ai 並創建一個新會話。提供清晰的任務提示（例如，錯誤報告、功能請求、重構、遷移）。Devin 將為您起草一個分步計劃，供您批准或調整（互動式規劃）。
3) 開始 Devin 會話（終端機版）: 使用 Devin for Terminal 從您的終端機本地啟動。當任務超出您筆記型電腦的能力時，將相同的會話轉移到雲端並在那裡繼續。
4) 將 Devin 連接到您的工程工作流程 (Linear): 直接在 Linear 中將工單分配給 Devin 或添加 Devin 標籤。對於錯誤分類自動化，配置您的工作流程，以便添加「錯誤」標籤會自動觸發 Devin——無需手動分配。
5) (可選) 通過 MCP 連接可觀察性/數據工具（例如 Datadog）: 連接 Datadog MCP，以便 Devin 可以在調查期間查詢日誌。這有助於 Devin 在程式碼級別的根本原因分析旁邊包含證據（日誌發現）。
6) 讓 Devin 端到端地調查錯誤: 當被觸發時（例如，通過錯誤標籤），Devin 可以定位相關文件，檢查最近的更改（例如，通過 git 歷史記錄），並將摘要發布回工單：可能的根本原因、受影響的文件和建議的修復方法。
7) 讓 Devin 實施修復並處理 CI/lint 直到通過: Devin 可以進行程式碼更改、運行檢查/測試，並迭代失敗。它還可以處理 CI/lint 問題，直到所有檢查都通過，從調查到工作修復形成閉環。
8) 使用 Devin Search / DeepWiki 進行程式碼庫理解: 使用 Devin 的程式碼庫理解工具來探索儲存庫。DeepWiki 可以自動索引儲存庫並生成包含架構圖、源代碼連結和摘要的維基，以加速入職和調查。
9) 使用 Devin Review 擴展 PR 審查: 在 Devin Review 中打開 PR 以更快地理解更改。它按邏輯（而不僅僅是字母順序）組織差異，檢測複製/移動操作以獲得更清晰的差異，並運行 AI 錯誤檢測，根據置信度/嚴重性標記問題。
10) 通過審查反饋關閉代理循環: 在 PR 審查期間，像往常一樣留下評論。Devin 可以獲取審查反饋和 CI 結果並迭代，直到 PR 獲得批准並準備好合併（包括在支援的情況下自動修復審查評論）。
11) 使用託管 Devin 進行並行工作（大型任務）: 對於大型專案，讓 Devin 將工作分解為獨立的塊，並並行啟動多個託管 Devin。每個都在自己的隔離 VM 中運行，具有終端機/瀏覽器/開發環境，通過測試驗證更改，並報告結果。
12) 使用排程進行重複性任務: 如果任務需要重複運行（例如，定期檢查或例行維護），請告訴 Devin 排程重複會話。Devin 在運行之間保持狀態，因此每個會話都可以從上次結束的地方繼續。
13) 使用 DANA 處理資料庫/數據問題（如果您的工作區中可用）: 從網路應用程式中的代理選擇器中選擇 DANA（一個專門用於查詢資料庫、分析數據和創建視覺化的 Devin 優化版本），或從 Slack 使用 /dana 或 @Devin !dana 提問。DANA 可以回答包含 SQL 的問題，以便團隊可以驗證邏輯。
14) 提供反饋以隨著時間的推移改進結果: 通過在聊天中提供反饋並接受或添加知識來指導 Devin。您還可以通過 [email protected]、Slack Connect (Teams) 或應用程式內的反饋按鈕發送反饋；Cognition 會記錄客戶反饋以推動改進。
Devin by Cognition 常見問題
Devin 是 Cognition Labs (Cognition) 推出的一款自主 AI 軟體工程師代理。Cognition 將其定位為一個工具型代理，能夠在持久的工作空間中規劃任務、設定環境、讀取和編輯程式碼、執行測試，並端到端地交付變更。
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