Devin AI คืออะไร? คุณสมบัติ, ผลทดสอบ, ราคา & คู่มือการปรับใช้

TL;DR

Devin AI เป็นตัวแทนวิศวกรรมซอฟต์แวร์แบบอัตโนมัติที่พัฒนาโดย Cognition ซึ่งสามารถสำรวจรีโพสิทอรี วางแผนการเปลี่ยนแปลง เขียนและทดสอบโค้ด และเตรียม pull request แตกต่างจากเครื่องมือเติมโค้ดในตัวแก้ไข Devin สามารถตรวจสอบรีโพสิทอรี แก้ไขหลายไฟล์ รันคำสั่งและการทดสอบ และเตรียมการเปลี่ยนแปลงที่พร้อมให้รีวิวได้

ในปี 2026 Devin ขยายจากเอเจนต์บนคลาวด์ดั้งเดิมไปเป็น Devin Cloud, Devin Desktop, Devin CLI และสถาปัตยกรรม Devin Fusion ที่ปรับต้นทุนให้เหมาะสม ผู้ใช้เริ่มต้นได้ด้วยระดับฟรี ส่วน Pro เริ่มที่ $20 ต่อเดือน การดีพลอย Devin โดยทั่วไปหมายถึงการเชื่อมต่อรีโพสิทอรี กำหนดค่า สภาพแวดล้อมการรัน กำหนดสิทธิ์ และผนวกรวมผลลัพธ์เข้ากับไปป์ไลน์การรีวิวและดีพลอยที่มีอยู่

คู่มือนี้เหมาะสำหรับนักพัฒนาและหัวหน้าวิศวกรที่เข้าใจ Git และการทดสอบพื้นฐาน อธิบายความสามารถและหลักฐานของ Devin จากนั้นสาธิตวิธีรันโครงการนำร่องในรีโพสิทอรีแบบมีขอบเขต ตัวอย่างคำสั่งสมมติว่าเป็นโปรเจ็กต์ Python และเชลล์ Bash

Key Takeaways

• Devin รองรับเวิร์กโฟลว์วิศวกรรมหลายขั้นตอนตั้งแต่การสำรวจโค้ดและการลงมือทำ ไปจนถึงการทดสอบและการเตรียม pull request
• Devin รองรับเวิร์กโฟลว์แบบโฮสต์และการรันแบบ CLI ภายในเครื่อง CometAPI สามารถขับเคลื่อนเอเจนต์แบบกำหนดเองที่แยกต่างหาก; ทั้ง CLI ภายในเครื่องและ model API ไม่สามารถทำซ้ำแพลตฟอร์มเฉพาะของ Devin ได้
• Devin Fusion ใช้ทั้งโมเดลระดับแนวหน้าและโมเดลขนาดเล็กเพื่อ ลดต้นทุนการรันเอเจนต์ ขณะที่ยังคงประสิทธิภาพการเขียนโค้ดที่แข่งขันได้
• ราคา Devin AI ประกอบด้วย Free, Pro ($20/เดือน), Max ($200/เดือน), Teams (ขั้นต่ำ $80/เดือน โดยที่ที่นั่งนักพัฒนาเต็มราคาที่ $40/เดือนต่อที่นั่ง และนับรวมเข้าขั้นต่ำ) และแผน Enterprise แบบกำหนดเอง
• ผลลัพธ์ SWE-bench ดั้งเดิมในปี 2024 ที่ 13.86% เป็นหมุดหมายทางประวัติศาสตร์ ไม่ใช่เกณฑ์มาตรฐานของแพลตฟอร์ม Devin ปัจจุบัน

What Is Devin AI?

Devin AI เป็นแพลตฟอร์มวิศวกรรมซอฟต์แวร์แบบอัตโนมัติที่สร้างโดย Cognition เปิดตัวในเดือนมีนาคม 2024 Devin ถูกออกแบบให้ก้าวข้ามการแนะนำโค้ด และปฏิบัติงานวิศวกรรมครบวงจรในสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่ควบคุมได้

ผู้ช่วยเขียนโค้ดแบบดั้งเดิมมักช่วยนักพัฒนาเขียนโค้ดในตัวแก้ไข Devin สามารถรับงานระดับสูง ตรวจสอบรีโพสิทอรี สร้างแผน แก้ไขหลายไฟล์ รันคำสั่งและการทดสอบ ตรวจสอบความล้มเหลว และสร้างการติดตั้งที่เสนอให้มนุษย์รีวิว

ประกาศ Devin ดั้งเดิมของ Cognition แสดงการดีบัก การสร้างโค้ด และการแก้ปัญหาหลายขั้นตอน ต่อมามีการเปิดตัวการวางแผนแบบอินเทอร์แอกทีฟ การสำรวจรีโพสิทอรี สภาพแวดล้อมการพัฒนาร่วมกัน และเวิร์กโฟลว์การดีพลอยที่ยืดหยุ่น

Devin เป็นแพลตฟอร์มเอเจนต์ ไม่ใช่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ตัวเดียว ความสามารถของมันมาจากการให้เหตุผลของโมเดลที่ผสานกับการเข้าถึงเครื่องมือ บริบทของรีโพสิทอรี สภาพแวดล้อมการรัน การวางแผน และการยืนยันผล

Devin AI specifications at a glance

ขนาดหน้าต่างบริบทของโมเดลและสเปกของโมเดลพื้นฐานแต่ละตัว ไม่ควรถูกสับสนว่าเป็นข้อจำกัดสากลของผลิตภัณฑ์ Devin

Devin ยังเปิดเผย REST API สำหรับการทำอัตโนมัติของเซสชันและเวิร์กโฟลว์ ขอบเขต Organization และ Enterprise มีความสามารถและข้อกำหนดสิทธิ์ที่แตกต่างกัน; การเข้าถึง Platform API แยกจากการซื้อ model API

How Does Devin AI Work?

Devin ใช้วงจรรันเอเจนต์: ตีความวัตถุประสงค์ วางแผนงาน เลือกเครื่องมือ ตรวจสอบฐานโค้ด แก้ไขไฟล์ รันทดสอบ ประเมินข้อเสนอแนะ และทำซ้ำ ผลลัพธ์สุดท้ายมักเป็น pull request ที่พร้อมรีวิว ไม่ใช่การปล่อยสู่โปรดักชันอัตโนมัติ

Workflow: Task / GitHub issue → การวางแผนและการให้เหตุผลของโมเดล → การค้นหาโค้ดเบส การทำงานในเทอร์มินัลและเบราว์เซอร์ → การตรวจสอบและทำซ้ำ → Pull request → การรีวิวโดยมนุษย์ → การดีพลอยผ่าน CI/CD

From Repository Understanding to Pull Request

Devin จะตรวจสอบรีโพสิทอรีระบุไฟล์และ dependency ที่เกี่ยวข้อง และพัฒนาแผนตามผลลัพธ์ที่ร้องขอ จากนั้นแก้ไขโค้ด รันคำสั่งและการทดสอบ และตรวจสอบความล้มเหลว เวิร์กโฟลว์จบลงด้วย pull request ที่เสนอซึ่งมีการเปลี่ยนแปลงและผลการตรวจสอบสำหรับการรีวิวโดยมนุษย์; การทดสอบผ่านไม่ได้แทนที่การตรวจสอบความต้องการทางธุรกิจ

Devin Fusion and multi-model orchestration

Devin Fusion ผสานโมเดลระดับแนวหน้ากับโมเดลที่ถูกกว่า การตัดสินใจที่ยากขึ้นใช้โมเดลที่แข็งแรงกว่า ขณะที่งานโค้ดและการสำรวจทั่วไปใช้โมเดลขนาดเล็กกว่า การประหยัดขึ้นกับงาน

คำอธิบาย Fusion อย่างเป็นทางการมอบหมายการตัดสินใจหลักและการแก้ไขสำคัญให้กับโมเดลหลัก ขณะที่การสำรวจ การอ่าน และการรันทดสอบดำเนินการโดยโมเดลผู้ช่วยที่ถูกกว่า

What Are Devin AI’s Main Features?

ในการใช้งานจริง งานที่มีขอบเขตชัดเจน เช่น อัปเกรด dependency การย้ายข้อมูลซ้ำได้ การแก้บักแบบเจาะจง เพิ่มทดสอบ และ refactor ขนาดเล็ก จะประเมินได้ง่ายกว่า ผลลัพธ์จะประเมินยากขึ้นเมื่อความต้องการทางธุรกิจคลุมเครือหรือความสำเร็จขึ้นกับการตัดสินใจของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

Who Should Use Devin AI?

Devin มีประโยชน์มากที่สุดสำหรับนักพัฒนาและทีมวิศวกรรมที่มี backlog ชัดเจน รีโพสิทอรีเข้าถึงได้ และมีผู้รีวิวการเปลี่ยนแปลงที่ได้ ผลงานที่เหมาะคืองานที่มีขอบเขตและสามารถมอบหมายได้ ขณะที่ผู้ดูแลสามารถใช้โครงการนำร่องเพื่อประเมินว่าอัตโนมัติช่วยลดงานลงมือทำที่ซ้ำซ้อนโดยไม่เพิ่มภาระการรีวิวหรือไม่

งานเริ่มต้นที่ดี ได้แก่ อัปเกรด dependency แก้บักขนาดเล็ก ทดสอบ regression อัปเดตเอกสาร และการย้ายข้อมูลซ้ำได้ เลือกงานที่มีเกณฑ์ความสำเร็จตรวจสอบได้: การทดสอบที่ล้มเหลวควรผ่าน เอ็นด์พอยต์ควรส่งผลลัพธ์ที่คาดหวัง หรือการย้ายข้อมูลควรรักษาพฤติกรรมเดิม ทำให้งานแรกเล็กพอให้ผู้รีวิวเข้าใจ diff ทั้งหมด

ก่อนเริ่ม ให้จัดเตรียมการเข้าถึงรีโพสิทอรี คำสั่งติดตั้งและทดสอบ เอกสารที่เกี่ยวข้อง และขอบเขตที่ชัดเจน ระบุไฟล์ที่เอเจนต์สามารถเปลี่ยน สิทธิ์ที่สามารถใช้ และการกระทำที่ต้องได้รับอนุมัติ ยืนยันว่าสภาพแวดล้อมสามารถทำซ้ำปัญหาได้ และทีมสามารถตรวจสอบล็อก ผลการทดสอบ และการเปลี่ยนแปลงโค้ดที่เสนอ

งานที่มีการตัดสินใจผลิตภัณฑ์ที่ยังไม่ชัดเจน เกณฑ์การยอมรับไม่ชัด หรือมีการแลกเปลี่ยนสถาปัตยกรรมใหญ่ๆ ต้องการการชี้แจงจากมนุษย์ก่อน แยกเป้าหมายกว้างๆ ออกเป็นขั้นตอนที่ทดสอบได้อย่างอิสระ และคงการอนุมัติโดยมนุษย์สำหรับการปล่อยโปรดักชัน ประเมินโครงการนำร่องโดยใช้การเปลี่ยนแปลงที่ยอมรับแล้ว ค่าใช้จ่ายรวม เวลารีวิว และ regression รวมถึงความพยายามที่ไม่สำเร็จ ขยายเฉพาะเมื่อผลลัพธ์คุ้มค่ากับการประสานงานและค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานเพิ่มเติม

How Does Devin AI Perform on Coding Benchmarks?

ประสิทธิภาพของ Devin ควรถูกประเมินแยกกันระหว่างผลการแก้ปัญหาจากอดีตและการวัดประสิทธิภาพเอเจนต์แบบ end-to-end รุ่นใหม่ เกณฑ์สำหรับรุ่น งาน และระดับความช่วยเหลือที่แตกต่างกันไม่สามารถเปรียบเทียบกันได้โดยตรง

Devin’s original SWE-bench results

ในการประเมินของ Cognition เดือนมีนาคม 2024 Devin แก้ไขได้ 13.86% ของ 570 อีชชู SWE-bench ที่สุ่มตัวอย่างภายใต้การตั้งค่าเอเจนต์อัตโนมัติ ค่า baseline แบบไม่มีผู้ช่วยรายงานที่ 1.96% ขณะที่ baseline แบบ Claude 2 ช่วยเหลือถึง 4.80% การทดลองแยกต่างหาก 100 อีชชูที่มีแบบทดสอบ ground-truth รายงานที่ 23.00%

ตัวเลขเหล่านี้เป็นผลลัพธ์ทางประวัติศาสตร์จากการตั้งค่าการประเมินเฉพาะ และไม่ควรถูกเปรียบเทียบตรงๆ กับลีดเดอร์บอร์ดเอเจนต์เขียนโค้ดในปัจจุบัน

แผนภาพเกณฑ์ดั้งเดิมของ Cognition’s original benchmark chart แสดงผลลัพธ์ทางประวัติศาสตร์พร้อม baseline แบบมีผู้ช่วย ถูกนำมาแสดงโดยไม่ปรับแก้; เงื่อนไขแตกต่างจากการประเมินเอเจนต์ในปัจจุบัน

ผลลัพธ์เหล่านี้สะท้อนการพัฒนายุคแรกของเอเจนต์ที่สำรวจรีโพและดีบัก; ไม่ควรใช้เป็นการเปรียบเทียบลีดเดอร์บอร์ด ณ ปัจจุบัน

Devin Fusion performance in 2026

ผลลัพธ์ Coding Agent Index 1.5 ต่อไปนี้ถูกแสดงโดย Cognition และระบุว่าเป็นการทดสอบอิสระโดย Artificial Analysis คะแนนอ้างถึงการกำหนดค่าเอเจนต์ และต้นทุนอ้างถึงการรันเบนช์มาร์กครบถ้วน ไม่ใช่ราคาต่อโทเค็นของ API

ผลลัพธ์ Fusion ที่เผยแพร่ระบุการวัด Coding Agent Index 1.5 โดย Artificial Analysis เป็นผลลัพธ์ภายนอก ไม่ใช่การทดสอบสำหรับบทความนี้ สรุปผลิตภัณฑ์ไม่ได้ระบุสภาพแวดล้อมที่ทำซ้ำได้ครบถ้วน งบประมาณการรัน หรือจำนวนครั้ง ดังนั้นตารางจึงรองรับการเปรียบเทียบต้นทุน–คะแนนแบบจำกัด มากกว่าการจัดอันดับประสิทธิภาพสากล

การจับคู่ Fable 5.1 ลดต้นทุนที่รายงานลง 36.1% พร้อมคะแนนลดลง 0.5 จุด; การจับคู่ Astra 6 ลดต้นทุน 39.2% พร้อมคะแนนลดลง 2.7 จุด นักพัฒนาสามารถเข้าถึง Claude Fable 5.1 API ใน CometAPI และ GPT-6 Astra API ใน CometAPI ได้แยกต่างหาก เส้นทาง API เหล่านี้แตกต่างจากการกำหนดค่าเอเจนต์ที่ทดสอบ และไม่ได้รับสืบทอดคะแนนเบนช์มาร์กดังกล่าว

Practical evaluation metrics

• อัตราสำเร็จของงานและอัตรา PR ที่ถูก merge
• ค่าใช้จ่ายของเอเจนต์ต่อการเปลี่ยนแปลงที่ยอมรับ
• เวลาการรีวิวโดยมนุษย์และความถี่ของการแก้ไข
• อัตราการทดสอบผ่านและ regression หลัง merge
• เวลา end-to-end ตั้งแต่อีชชูถึงดีพลอย

คะแนนเบนช์มาร์กแตกต่างตามโมเดล งาน การเข้าถึงเครื่องมือ ขีดจำกัดเวลา และการตั้งค่าการประเมิน ทีมควรติดตามการเปลี่ยนแปลงที่ยอมรับ เวลารีวิว ค่าใช้จ่ายต่อการเปลี่ยนแปลงที่ยอมรับ และ regression หลัง merge

Devin AI vs Claude Code vs Codex

Devin AI advantages

Devin เหมาะกับองค์กรที่มอบหมายอีชชูแบบมีขอบเขตและรวบรวมการเปลี่ยนแปลงที่รีวิวได้ผ่านกระบวนการวิศวกรรมแบบโฮสต์

Interactive coding workflows

Claude Code และ Codex มักเหมาะกับโค้ดดิ้งแบบอินเทอร์แอกทีฟสูง การลงมือทำแบบวนซ้ำ การดีบัก และการกำกับอย่างใกล้ชิดโดยนักพัฒนา

Team selection criteria

ใช้งานในรีโพสิทอรีและเกตคุณภาพเดียวกันเมื่อประเมินเครื่องมือ เลือกจากคุณภาพของการเปลี่ยนแปลงที่ merge ภาระการรีวิว ต้นทุน และเวลา นอกจากคะแนนลีดเดอร์บอร์ดเดียว

How Much Does Devin AI Cost in 2026?

Cognition ปรับราคาบริการตนเองในเดือนเมษายน 2026 แผนแยกความแตกต่างระหว่างสิทธิ์ที่รวมไว้กับการใช้งานแบบคิดตามปริมาณ และค่าใช้จ่ายจริงขึ้นกับกิจกรรม

แผน Teams มีขั้นต่ำรายเดือน $80 โดยที่นั่งนักพัฒนาเต็มราคาที่ $40 ต่อเดือนต่อที่นั่ง คิดเป็นส่วนหนึ่งของขั้นต่ำแทนที่จะบวกเพิ่มเสมอ เช่น สองที่นั่งเต็มราคา $80/เดือน ขณะที่สามที่นั่งราคา $120/เดือน มีที่นั่ง flex ฟรีด้วย โดยการใช้งานจะดึงจากเครดิต on-demand ที่แชร์

ตาม เอกสารการเรียกเก็บเงิน Enterprise ของ Cognition ลูกค้า Enterprise ถูกคิดเป็น Agent Compute Units (ACUs) ด้วยอัตราตามสัญญา ตรงกันข้ามกับแผนบริการตนเองที่ใช้โควตาที่รวมไว้และการคิดเงินเป็นดอลลาร์สำหรับการใช้งานเพิ่มเติม ค่าใช้จ่ายจริงขึ้นกับการเลือกโมเดล ความซับซ้อนของงาน และการบริโภค

Total cost drivers

• เวลาการรันเอเจนต์และการลองใหม่
• การใช้โมเดลระดับแนวหน้ากับการกำหนดค่า Fusion
• เวลาแก้ไขและรีวิวโดยมนุษย์
• โครงสร้างพื้นฐานการทดสอบ CI/CD และการมอนิเตอร์

How to Deploy Devin AI: Step-by-Step Guide

Devin มีหลายวิธีในการเริ่มหรือกำกับงาน: Cloud, Desktop, CLI, @Devin ใน Slack หรือ Microsoft Teams, automations และ Review สิ่งเหล่านี้เป็นอินเทอร์เฟซและเวิร์กโฟลว์ ไม่ใช่โมเดลโฮสติ้งที่แทนกันได้ Devin Mobile เป็นช่องทางเข้าถึงอีกทาง: หน้าทางการ ปัจจุบันเปิดให้เข้าคิวเพื่อเข้าถึงก่อน โดยเซสชันรันบนคลาวด์ ไกด์ด้านล่างเน้นการตั้งค่ารีโพสิทอรีสำหรับเวิร์กโฟลว์ Cloud และ CLI ภายในเครื่อง การรัน CLI ภายในเครื่องไม่ได้หมายความว่าบริการ AI พื้นฐานทั้งหมดถูกโฮสต์ภายในเครื่อง ดู ภาพรวมผลิตภัณฑ์ทางการ และ เอกสารเวิร์กโฟลว์

Step 1: Create a Devin account

ไปที่ เว็บไซต์ทางการของ Devin และเลือกแผนที่เหมาะกับโครงการนำร่อง กำหนดบทบาทการอนุญาตและการอนุมัติก่อนเชื่อมต่อทรัพยากรโปรดักชัน

Step 2: Connect a Git repository

ใน Settings > Connections เชื่อมต่อผู้ให้บริการซอร์สคอนโทรลและเลือกรีโพสิทอรีที่ Devin สามารถเข้าถึง ผู้ดูแลระบบ Enterprise ต้องให้สิทธิ์การเข้าถึงรีโพขององค์กรด้วย ทำตาม ขั้นตอนตั้งค่าสภาพแวดล้อมทางการ และยืนยันว่า Devin สามารถโคลนรีโพที่เลือกก่อนมอบหมายการเปลี่ยนแปลง

Step 3: Prepare the development environment

จัดเตรียมคำสั่งติดตั้ง สร้าง ทดสอบ และตั้งค่าสภาพแวดล้อม ตัวอย่างทั่วไปของ Python:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt
python -m pytest tests/ -q

เหล่านี้เป็นตัวอย่างคำสั่งโปรเจ็กต์ ไม่ใช่คำสั่งบริการ Devin ที่บังคับ ไวยากรณ์การเปิดใช้งานบน Windows จะแตกต่างกัน

Step 4: Give Devin a bounded task

Repository: example-org/customer-api
Task: Fix the incorrect HTTP status for a missing customer.
Requirements:
1. Find the endpoint and error handler.
2. Return 404 for missing records.
3. Preserve successful responses.
4. Add regression tests.
5. Run relevant tests.
6. Prepare a PR with a change summary.
Constraints: Do not modify the schema, credentials, or production deployment.
Completion: A reviewed PR with passing tests.

Step 5: Review the changes

ตรวจสอบ diff ผลการทดสอบ การอัปเดต dependency และสมมติฐาน ใช้ lint การทดสอบแบบรวม ความปลอดภัย และการรีวิวเดียวกับที่ใช้กับ pull request ที่มนุษย์เขียน

Step 6: Validate the PR and prepare a release

name: Validate Application
on:
  pull_request:
    branches: [main]
permissions:
  contents: read
jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-python@v5
        with:
          python-version: "3.12"
      - run: pip install -r requirements.txt
      - run: pytest tests/ -q

นี่คือตัวอย่างการตรวจสอบ PR ของ Python; ไม่ได้ทำการดีพลอยโปรดักชัน ใช้ขั้นตอนการปล่อยที่ได้รับอนุมัติแยกต่างหากสำหรับการดีพลอยโปรดักชัน พร้อมด้วยการสังเกตการณ์และแผนย้อนกลับ

How to Install and Use Devin CLI Locally

Devin CLI ทำงานร่วมกับรีโพภายในเครื่องและเครื่องมือในขณะที่ใช้บริการ Devin ที่รองรับ ไม่ควรถูกอธิบายว่าเป็นการโฮสต์ด้วยตนเองของน้ำหนักโมเดลเฉพาะของ Devin

ตรวจสอบสคริปต์และนโยบายขององค์กรก่อนรันตัวติดตั้งจากระยะไกล

Step 1: Install Devin CLI

ติดตั้ง Devin CLI บน macOS หรือ Linux:

curl -fsSL https://cli.devin.ai/install.sh | bash

Step 2: Start a local session

cd ~/projects/my-app
devin

ทำการยืนยันตัวตนเมื่อมีการร้องขอ

Step 3: Plan before editing

/plan
Review authentication and propose a minimal expired-session fix.
Do not edit files until the plan is agreed.

โหมด /ask อาจช่วยในการสำรวจแบบอ่านอย่างเดียวได้เช่นกัน

Step 4: Run tests and inspect changes

ดำเนินการตามแผนที่อนุมัติ รันทดสอบ และตรวจสอบ git diff เลือกการควบคุมสิทธิ์และการอนุมัติตามความเสี่ยงของรีโพสิทอรี

Step 5: Hand off to Devin Cloud

/handoff open a PR

เอกสาร Devin CLI ครอบคลุมการติดตั้ง การยืนยันตัวตน และการ handoff ไปคลาวด์ การ handoff สำเร็จจะสร้างเซสชันบนคลาวด์; ตรวจสอบสถานะก่อนปิดงานภายในเครื่อง

Which Devin AI Deployment Option Should You Choose?

สำหรับความต้องการแยกตัวเข้มงวด ให้ยืนยันการจัดการดีพลอยระดับองค์กรกับ Cognition แทนที่จะสมมติว่าแผนสมัครสมาชิกบางอย่างรวมการรันแบบ self-hosted เต็มรูปแบบ

Can CometAPI Replace or Complement Devin AI?

Devin เป็นแพลตฟอร์มเอเจนต์วิศวกรรมที่จัดการให้; CometAPI ให้การเข้าถึง API ของโมเดล AI ที่รองรับเพื่อสร้างแอปพลิเคชันแบบกำหนดเอง เป็นผลิตภัณฑ์แยกกัน นักพัฒนาสามารถสร้างบริการตรวจโค้ดหรือเอกสารรีโพเฉพาะทางโดยใช้ model API โดยไม่ต้องทำซ้ำรันไทม์เฉพาะของ Devin

นักพัฒนาสามารถเข้าถึง Claude Fable 5 API สำหรับตัวอย่างด้านล่าง นี่คือคำขอโมเดลที่ส่งคืนข้อเสนอรีวิว; มันไม่ได้ตรวจรีโพ รันทดสอบ หรือสร้าง pull request ด้วยตัวเอง

Step 1: Obtain a CometAPI key

สร้างข้อมูลรับรองและเก็บไว้ในตัวแปรสภาพแวดล้อม ไม่ใช่ในซอร์สโค้ด

Step 2: Install the Python client

python -m pip install --upgrade openai
export COMETAPI_KEY="your_api_key"

Step 3: Request a code review

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-fable-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You review code and propose minimal fixes."},
        {"role": "user", "content": "Review: def divide(a,b): return a/b; suggest tests."},
    ],
)
print(response.choices[0].message.content)

ตัวอย่างใช้ claude-fable-5 เป็นรหัสโมเดลที่ระบุไว้ และเส้นทาง chat-completions ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ต้องใช้บัญชี CometAPI ที่เปิดใช้งาน คีย์ที่ถูกต้อง และเครดิตที่มีอยู่ คำขอสำเร็จจะพิมพ์ข้อความรีวิว; ตรวจสอบข้อความนั้น และเขียนและรันทดสอบแยกกัน เอเจนต์อัตโนมัติยังต้องการการเรียกคืนข้อมูล เครื่องมือการรัน สถานะถาวร และการควบคุมสิทธิ์

CometAPI รองรับทั้ง Chat Completions และ Responses APIs ที่เข้ากันได้กับ OpenAI Chat Completions ใช้ messages ขณะที่ Responses รองรับอินพุตมัลติโหมด การให้เหตุผล เอาต์พุตเชิงโครงสร้าง สตรีมมิ่ง การค้นเว็บ และเครื่องมือฟังก์ชัน การรองรับที่แท้จริงขึ้นกับโมเดลที่เลือก

What Are the Limitations of Devin AI?

Task Ambiguity and Scope Control

เอเจนต์อาจสร้างโค้ดที่ดูสมเหตุสมผลขณะที่เข้าใจพฤติกรรมทางธุรกิจผิด งานที่กว้างยังสนับสนุนการลองซ้ำ การขยายขอบเขต และการเปลี่ยนแปลงที่รีวิวได้ยาก กำหนดเกณฑ์การยอมรับ จัดบริบทที่เกี่ยวข้อง และแบ่งงานใหญ่เป็นแพ็กงานเล็กที่ทดสอบได้ ตั้งขอบเขตไฟล์และเวลา ตรวจสอบความคืบหน้าตามจุดที่ตกลง และหยุดเพื่อชี้แจงเมื่อผลลัพธ์ยังคลุมเครือ

Production security

เอเจนต์อาจโต้ตอบกับไฟล์ ความลับ บริการ และคำสั่ง ใช้หลักการสิทธิ์น้อยที่สุด การแยก และจุดตรวจอนุมัติ

Cost variability

ระยะเวลาเซสชัน การลองใหม่ การเลือกโมเดล และการยืนยันผล ส่งผลต่อค่าใช้จ่าย กำหนดงบประมาณและติดตามผลลัพธ์

Human accountability

ทีมซอฟต์แวร์ยังคงรับผิดชอบต่อสถาปัตยกรรม ความปลอดภัย การปฏิบัติตามข้อกำหนด ความถูกต้องทางธุรกิจ และการปล่อย

Conclusion

Devin AI พัฒนาเป็นแพลตฟอร์มวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ครอบคลุมเอเจนต์แบบโฮสต์ CLI ภายในเครื่อง เวิร์กโฟลว์ร่วมมือ และการปรับต้นทุนด้วยหลายโมเดล คุณค่าชัดเจนที่สุดในงานที่มีขอบเขตและตรวจสอบได้ เช่น การแก้บัก การย้ายข้อมูล การทดสอบ และการเตรียม pull request

ผลลัพธ์ Fusion ชี้ว่าออเคสเตรชันหลายโมเดลสามารถเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนได้ แต่การประหยัดไม่ได้แทนที่การทดสอบและรีวิว เริ่มด้วยโครงการนำร่องในรีโพที่จำกัด วัดผลลัพธ์งานที่ยอมรับ และขยายเมื่อ throughput วิศวกรรมดีขึ้น นักพัฒนาที่ต้องการอัตโนมัติแบบกำหนดเองสามารถสำรวจโมเดลที่รองรับโดย CometAPI แยกต่างหาก

FAQ

Why can Devin not see a connected repository?

การเชื่อมต่อเพียงอย่างเดียวอาจไม่ให้สิทธิ์แก่องค์กรเป้าหมาย สำหรับการตั้งค่า Enterprise ผู้ดูแลระบบต้องกำหนดรีโพให้กับองค์กรก่อนการกำหนดค่าสภาพแวดล้อม ตรวจสอบองค์กรและสิทธิ์รีโพที่เลือก จากนั้นยืนยันว่าเซสชันใหม่สามารถโคลนรีโพได้ คู่มือ การตั้งค่าสภาพแวดล้อม แยกขั้นตอนการเข้าถึงเหล่านี้ออกจากกัน

Will a Devin session change the next session’s environment?

การเปลี่ยนแปลงในเซสชันจะไม่อัปเดตสแนปช็อตสภาพแวดล้อมที่บันทึกโดยอัตโนมัติ ถือว่าการติดตั้งเฉพาะกิจเป็นชั่วคราวจนกว่าจะอัปเดตกำหนดค่าสภาพแวดล้อมและสร้างสแนปช็อตใหม่ หากเซสชันซ้ำล้มเหลวใน dependency เดิม ให้แก้ไขบลูปรินต์แทนที่จะติดตั้งซ้ำในพรอมต์ของงาน

How should teams measure a Devin pilot with failed tasks?

ใช้งานที่มอบหมายทั้งหมดเป็นตัวหาร รวมถึงงานที่ล้มเหลวและยกเลิก ติดตามการเปลี่ยนแปลงที่ยอมรับ ค่าใช้จ่ายเอเจนต์รวม และนาทีการรีวิวโดยมนุษย์แยกกัน เปรียบเทียบงานที่มีความยากคล้ายกัน และบันทึกว่าแต่ละความพยายามล้มเหลวเพราะอะไร; การตัดงานที่ไม่สำเร็จออกอาจทำให้ต้นทุนต่อการเปลี่ยนแปลงที่ยอมรับดูต่ำเกินจริง

How can a custom API review avoid exposing private code?

ส่งส่วนโค้ดที่เล็กที่สุดที่ตอบคำถามรีวิว ลบข้อมูลรับรองและข้อมูลส่วนบุคคล และบังคับตรวจสอบการเข้าถึงรีโพก่อนการเรียกคืน ยืนยันข้อกำหนดการจัดการข้อมูลของผู้ให้บริการที่เลือกก่อนส่งโค้ดเฉพาะทาง แอปพลิเคชันแบบกำหนดเองต้องบังคับใช้การควบคุมเหล่านี้เอง; คีย์ model API ไม่ได้ให้การอนุญาตรีโพโดยอัตโนมัติ