一些关于 Devin 的想法

一些关于 Devin 的想法 很多投资人 & 行业内朋友都来询问怎么看待 Devin 这个产品，发布的第一时间就有关注，并且自己也在 building developer tools，所以来写一些简单的 comments，可能过段时间就打脸。 1. 我更倾向于把 Cognition Labs 这家公司看做是一家类似于 DeepMind 的研究型公司，而不是商业型公司，这两种公司的目标和愿景是不一样的； 2. Devin 发布的演示视频很惊艳，能够处理一些基本的 GitHub Issue，甚至能解决 Upwork 上实际的问题，但是对于更复杂的场景能够解决得多好现在还是未知的 (目前还没有拿到测试资本)，SWE-bench 13% 的指标还是不能直接用在生产环境上 (无干预情况下)； 3. 软件开发是一个复杂的系统性工程，实际的 coding 其实只占其中的很少一部分，理解需求、生成代码、Debugging、优化、部署等等涉及到非常多的环节； 4. Devin 演示的一个亮点是，它所展示的决策树很长 (按照 blog 中提到能有上千个决策节点)，这个要求底层模型有非常强的 reasoning 能力和 long context window，目前看起来 Devin 应该并没有 train 自己的模型 (或者说只是在 reasoning 的某些环节使用了 finetune 的模型)，核心的 reasoning 能力可能还是基于 GPT-4； 5. Devin 的演示中遇到了很多出现 error 需要 debug 的情况，这个相当于是在决策树中需要回退到某个节点，选择其他路径中的某一条，如何判断哪条路径后续是正确的？Devin 在演示的过程中有一个 keyError，解决的办法是添加一个 try catch 来捕获这个 error，这条决策路径不一定是对的，比如说如果前置的代码里面已经有这个 keyError 了，那么后面再捕获这个 error 就没有意义。如果是人来进行决策，就会对可能的清况有一个更详尽的分析 (或者说直觉)； 6. 抛开各种营销号吸引眼球的标题，现在来说 Devin 代替开发者还太早，不过自动驾驶 Day 1 也不是能直接上路驾驶的，L5 级别的自动化软件开发一定是终局； 7. Devin 在用户交互上提供了一些新的探索，不再是调用外部的工具，而是自己维护了一套系统内的 shell, code editor, browser，这样的好处是可以自定义一套 DSL 来操作这些工具。但是如果考虑到现阶段没有办法实现完全的无干预 coding 的话，这套方案是和现在的整个 development workflow 脱离的。 一些私货： 1. Devv 最开始的愿景就是 Redefine development tools and achieve L5 level of automated software development. 为什么没有选择直接做一个 automated coding agent，就是因为当前的技术还不满足构建一个能够在生产环境使用的 coding agent，作为一家商业公司，这个路是很难直接走通的。Devv 的方法是先选择能够落地的、开发者日常最高频和刚需的信息检索这个场景去切入； 2. Devv Agent 当前的目标也不是做一个完全 automated 的 agent，而是在更好地辅助开发者去解决开发流程中遇到的问题，本质上还是在 copilot。 Jiayuan from

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