Cognition.ai a anunțat disponibilitatea generală pentru asistentul său de codare autonom, Devin. Instrumentul este acum disponibil în general pentru echipele de inginerie pentru 500 USD pe lună.
Acesta marchează un moment critic pentru companie, care a prezentat pentru prima dată capabilitățile lui Devin la începutul anului, dar acum a deschis un acces mai larg.
Cognition.ai a oferit următoarele detalii despre lansare:
„Astăzi facem Devin disponibil în general începând de la 500 USD pe lună pentru echipele de inginerie, care include:
– Fără limite de locuri
– Acces la Devin’s Integrare Slack, extensie IDE și API
– Sesiune de integrare și asistență din partea echipei de inginerie Cognition
Toate echipele de inginerie pot începe acum să lucreze cu Devin la app.devin.ai.”
Prin eliminarea prețurilor bazate pe locuri și oferind integrare directă cu Slack și o extensie IDE, Cognition.ai își propune să simplifice întreținerea de rutină a codului și să permită echipelor de dezvoltare să se concentreze pe mai multe strategii. aspecte ale proiectelor software.
Dezvăluirea timpurie și viziunea
Când Cognition.ai a introdus Devin în martie, a prezentat sistemul ca mai mult decât o simplă completare a codului instrument. Acesta l-a descris pe Devin ca pe un inginer de software autonom care scrie, depanează și implementează cod.
Sprijinit de investitori precum Fondul Fondatorilor lui Peter Thiel, Elad Gil și Tony Xu, Devin a reprezentat o schimbare în modul în care AI ar putea gestiona responsabilități de codificare. În loc să ofere pur și simplu sugestii, Devin a fost menit să citească sugestii în limbaj natural, să planifice acțiuni, să scrie cod, să repare erori și să comite modificări.
Această abordare a urmărit să elibereze inginerii umani de treburile repetitive, oferindu-le libertatea. pentru a aborda probleme mai complexe și provocări creative.
Legate: GitHub Copilot adaugă referințe de cod în Visual Studio
Integrarea lui Devin în fluxurile de lucru existente
Începând cu 10 decembrie, Cognition.ai sfătuiește echipele de ingineri să înceapă cu sarcini mai mici și să crească treptat complexitatea.
Compania. sugerează:
„În timp ce Devin poate fi un instrument universal, vă recomandăm să începeți cu:
– Mici erori frontale și cazuri de margine – etichetați Devin în firele Slack
– Crearea de PR-uri de primă schiță pentru sarcinile în așteptare – atribuiți sarcini Devin din lista de sarcini la începutul zilei
– Realizarea de refactorări de cod țintite – utilizați extensia IDE Devin (pentru VSCode și forks) pentru a indicați-l pe Devin către părți ale codului pe care doriți să le editați sau să le actualizați”
Aceste instrucțiuni, împreună cu recomandări pentru „Oferiți lui Devin sarcini pe care știți să le faceți pe tine însuți” și „Spune-i lui Devin cum să-și testeze sau să verifice propria activitate”, reflectă accentul pus de Cognition.ai pe instrucțiunile structurate. Prin împărțirea sarcinilor în părți gestionabile, dezvoltatorii îl pot învăța pe Devin să opereze eficient în mediul lor.
Integrarea Slack permite echipelor să descarce problemele imediat ce sunt raportate, în timp ce extensia IDE face posibilă încorporarea Devin se schimbă mai ușor în fluxul de lucru standard de dezvoltare.
Legate: Meta folosește GPT-4 OpenAI ca modele proprii Llama AI Nu sunt suficient de bune
Exemple practice în proiecte open-source
Pentru a-și demonstra potențialul, Cognition.ai a prezentat sesiuni în care Devin a contribuit la diverse depozite sursă. Un astfel de caz a implicat proiectul Anthropic MCP, în care Devin a identificat și a rezolvat o problemă raportată de utilizator. (Devin sesiunea 1 și 2)
Cognition.ai a declarat: „Ne-a plăcut cum a citit specificațiile MCP în browser pentru a înțelege „negociarea capacității” și le-a testat modificările cap la cap în browser.”
Legate: GitHub Copilot lansează revizuiri de coduri bazate pe inteligență artificială pentru previzualizare publică
Deși soluția finală a necesitat îmbunătățiri iterative și Îndrumare, exemplul a ilustrat modul în care Devin poate naviga prin specificațiile tehnice și valida modificările Cognition.ai oferă detalii pentru mai multe cazuri de testare, în care Devin a fost implementat cu succes:
Pe Zod, o validare populară a schemei TypeScript. bibliotecă care asigură că datele aderă la formate predefinite în timpul rulării, Devin a introdus o nouă caracteristică și a scris teste pentru a-i confirma funcționalitatea. (Sesiunea Devin) A gestionat contribuții similare într-un depozit de client Google Go GitHub, gestionând propagarea erorilor HTTP și testarea unitară și în proiectul Llama Index, unde a remediat o implementare a tokenizatorului. Într-o sesiune de client Google Go GitHub, Devin s-a concentrat pe îmbunătățirea modului în care clientul a gestionat erorile HTTP prin asigurându-se că obiectele de răspuns au fost în continuare propagate chiar și atunci când cererile au eșuat. Deși a fost nevoie de mai multe iterații și a necesitat o curățare manuală după aceea, valoarea principală a venit de la Devin care a scris și rulat în mod autonom testele unitare necesare. (Sesiunea Devin) Testarea acesteia în depozitul Llama Index, Devin a corectat o eroare de implementare a tokenizerului la prima încercare și a furnizat un test unitar corespunzător. Solicitarea unui întreținător pentru o mică ajustare stilistică a fost abordată manual, ilustrând faptul că, în timp ce Devin poate eficientiza sarcinile complexe de codare, este posibil să fie totuși necesare rafinamente umane minore. (Sesiune Devin) În depozitul nanoGPT al lui Andrej Karpathy, Devin chiar a abordat o îmbunătățire a codului cu o singură linie și a efectuat un test țintit pentru a verifica soluția. (Sesiune Devin)
Legate: Modele de codare AI: Alibaba extinde Qwen2.5-Seria Coder în contextul global AI Push
Lecții învățate și prompte Design
În ultimele luni, au apărut rapoarte despre cum Devin poate eșua în mare măsură. În aprilie au apărut detalii despre un scenariu problematic în care Devin a primit instrucțiuni neclare care implică un depozit învechit și o implementare AWS. În loc să redactați documentația așa cum a fost intenționat, Devin a încercat să implementeze întreaga configurație.
Această nealiniere a așteptărilor a evidențiat importanța clarității prompte. După cum s-a raportat, „Devin nu a primit instrucțiunile corecte de către angajatul Cognition.”
Incidentul a subliniat mesajul că sarcini bine definite, proiectarea atentă a sarcinilor și pașii incrementali sunt esențiale pentru obținerea unor rezultate productive.
Cognition.ai încurajează acum clienții să-și perfecționeze instrucțiunile, să defalcă marile întreprinderi și să se asigure că sarcinile date lui Devin se potrivesc cu ceea ce ar face un inginer uman. știi în mod rezonabil cum să realizezi.
Legate: Supermaven se alătură cursorului pentru a concura cu GitHub Copilot în editarea codului AI
Perspectivele industriei și încrederea investitorilor
Dezvoltarea lui Devin a atras deja atenția în comunitatea tehnologică mai largă Un articol Forbes recent a evidențiat cum asistentul AI al Cognition.ai odată a abordat o configurare dificilă a serverului de date la sfârșitul anului 2023, surprinzând chiar și echipa din spatele acesteia.
Forbes l-a citat pe Scott Wu, Cofondatorul și CEO-ul Cognition.ai, care a spus: „Ceea ce am văzut este o oportunitate reală… de a trece de la finalizarea textului la finalizarea sarcinii.”
Această perspectivă se aliniază cu obiectivul general al asistenților de codare AI, care fac mai mult decât sugerează fragmente de cod. Efectuând fluxuri de lucru întregi de la început până la sfârșit, aceste modele promit să modifice diviziunea muncii în ingineria software.
Investițiile și parteneriatele majore, precum și interesul din partea unor organizații precum Ramp și MongoDB, indică faptul că unele întreprinderi deja percepeți Devin ca pe un instrument de creștere a productivității dezvoltatorilor și de reducere a timpului petrecut cu sarcinile banale de întreținere.
Legate: Claude AI Now scrie și scrie Execută cod pe măsură ce Anthropic extinde capacitățile AI
Perspectivele viitoare
În timp ce Cognition.ai nu a împărtășit valori de referință detaliate în anunțul său din 10 decembrie, actualizările anterioare au menționat că Devin a avut performanțe favorabile în comparație cu alte modele precum Claude 2, SWE-Llama-13b și GPT-4 în completarea provocărilor de codificare.
Compania consideră acum că Devin este pregătit pentru o utilizare mai largă. Cu o rată fixă lunară de 500 USD, fără limitări de locuri și asistență integrată, Cognition.ai prezintă Devin ca o opțiune practică și accesibilă pentru echipele de inginerie interesate să exploreze modul în care AI poate ușura sarcina sarcinilor repetitive de codare.
Într-un mediu în care viteza și eficiența contează, decizia Cognition.ai de a face Devin disponibil în general reprezintă un pas important.
Deși abilitățile sale pot fi încă limitate, dovezile din contribuțiile open-source, succesele timpurii în proiectele interne și aprobarea investitorilor semnalează convingerea că asistenții de codare autonomi au un rol de jucat.
Cu instrucțiuni atente, rafinament continuu și supraveghere diligentă, echipele de ingineri pot acum să încorporeze Devin în rutinele lor zilnice și să exploreze un viitor în care unele coduri responsabilitățile trec de la ingineri umani la agenți bazați pe inteligență artificială.
