Contoh Agen AI untuk Teknik: Devin vs Replit vs Lindy

Anda telah melihat istilah di mana-mana tahun ini, tetapi sebagian besar daftar "contoh agen AI" mencampuradukkan chatbot dukungan pelanggan dengan alat pengodean otonom seolah-olah mereka menyelesaikan masalah yang sama. Mereka tidak. Bagi tim teknik, agen adalah perangkat lunak yang merencanakan tugas, menjalankannya di lingkungan nyata (shell, browser, sistem file), dan melaporkan kembali dengan hasil yang selesai, bukan saran yang masih harus Anda ambil tindakan. Di bawah ini adalah empat agen yang benar-benar dibangun untuk pekerjaan teknik, apa yang setiap agen lakukan dengan benar, dan di mana model masih memerlukan manusia dalam loop.

Perbedaan ini penting karena mode kegagalan berbeda. Asisten yang membuat kesalahan membuang waktu Anda membaca saran yang buruk. Agen yang membuat kesalahan dapat membuka pull request terhadap cabang utama Anda, memasang dependensi yang Anda tidak setujui, atau membakar budget "unit komputasi" pada tugas yang tidak akan pernah selesai. Cakupan lebih penting daripada kemampuan.

Anda akan melihat semua empat contoh di bawah ini berada di sudut berbeda dari peta yang sama. Dua bertindak langsung pada kodebase (Devin, Replit Agent). Satu bertindak pada pekerjaan proses di sekitar rekayasa tanpa menyentuh kode (Lindy). Satu adalah agen tujuan umum yang mampu menulis kode tetapi tidak dibangun di sekitar repo sama sekali (Manus). Memilih sudut yang salah untuk tugas Anda adalah alasan paling umum pilot melambat.

Devin: Dibangun untuk Mengirim PR, Bukan untuk Mengobrol

Devin, dari Cognition, berjalan di sandbox cloud-nya sendiri dengan shell, browser, dan editor. Anda menugaskan padanya tiket (migrasi, perbaikan bug, pemeliharaan terjadwal) dan ia merencanakan pekerjaan, menulis kode, menjalankan tes, dan membuka PR untuk ditinjau. Ini dibatasi secara sempit dengan tujuan: tidak ada slide deck, tidak ada penelitian open-ended, hanya tugas teknik dengan keluaran kode.

Cognition melaporkan tingkat penggabungan PR Devin meningkat dari 34% menjadi 67% selama setahun, dan bahwa Devin sekarang menulis 89% komitnya sendiri. Itu adalah peningkatan nyata, dan itu juga angka yang bernilai dibaca dengan hati-hati: PR yang digabungkan masih melalui peninjau manusia. Agen tidak mengganti tinjauan, ia mengubah tampilan tinjauan, dari "apakah Anda menulis ini dengan benar" menjadi "apakah rencana agen itu masuk akal untuk kodebase ini."

Bagian yang mudah dilewatkan dalam demo: Devin melakukan yang lebih baik pada kodebase yang telah dikerjakan sebelumnya. Ia mempelajari konvensi dan keputusan sebelumnya melalui sesi berulang daripada dimulai dari awal setiap kali. Di repo yang tidak pernah disentuhnya, harapkan beberapa tugas pertama terlihat lebih seperti periode orientasi daripada keluaran instan.

Di mana ia menghasilkan harga tagnya adalah pada volume. Pitch Cognition sendiri adalah menjalankan banyak Devin secara paralel pada satu migrasi besar, masing-masing mengambil sepotong pekerjaan dan melaporkan kembali dengan PR yang dapat ditinjau, dengan integrasi yang terhubung ke GitHub, Linear, Slack, dan Datadog sehingga pekerjaan muncul di mana tim Anda sudah terlihat. Itu adalah kasus penggunaan yang berbeda dari "ganti satu insinyur." Ini lebih dekat dengan "bersihkan migrasi 400-file dalam seminggu alih-alih kuartal."

Dengan harga sekitar $500 per pengguna per bulan ditambah penggunaan di atasnya, Devin dihargai untuk tim dengan pekerjaan migrasi atau pemeliharaan berulang yang dapat mereka tunjukkan ke angka, bukan untuk pengembang solo menguji airnya.

Replit Agent: Dari Prompt ke Aplikasi yang Diterapkan, Tanpa Setup Lokal

Replit Agent berada di dalam IDE berbasis browser Replit. Berikan padanya prompt dan ia membuat scaffolding aplikasi full-stack, menghubungkan database, menulis dan menjalankan kode, dan menerapkannya, semuanya tanpa Anda menyentuh terminal atau mengkonfigurasi hosting. Itu adalah agen tercepat di daftar ini dari "ide" ke "sesuatu yang dapat diklik pengguna."

Komprominya adalah cakupan. Replit Agent paling kuat untuk aplikasi web yang dibangun di dalam lingkungan Replit sendiri. Minta sesuatu yang memerlukan VPC, penyebaran on-prem, atau tugas yang padat file, dan Anda berada di luar apa yang dirancangnya, itu wilayah Manus, bukan ini. Penetapan harga berbasis kredit dan berbasis upaya, yang berarti build yang kompleks dapat biaya lebih dari yang Anda tebak sebelum dijalankan.

Tier Starter gratis memberikan Anda kredit agen harian terbatas untuk menguji alur kerja sebelum membayar apa pun. Core, di $18 hingga $20 per bulan, menambahkan kredit penggunaan dan hingga dua jalannya agen paralel; Pro, di $90 hingga $100 per bulan, menaikkan itu menjadi sepuluh agen paralel, berguna jika lebih dari satu orang di tim kecil ingin membuat prototipe pada saat yang bersamaan tanpa antri di belakang satu sama lain.

Untuk prototipe, alat internal, atau proof of concept yang Anda butuhkan berjalan sebelum rapat, ini adalah agen yang membawa Anda ke sana tanpa percakapan infrastruktur terpisah.

Lindy: Seperti Apa Agen Itu Ketika Tidak Menyentuh Kode

Tidak setiap agen yang berdekatan dengan teknik menulis kode. Lindy menjalankan pekerjaan admin berulang: triage inbox, penjadwalan rapat, email tindak lanjut, dapat dijangkau melalui iMessage atau SMS serta aplikasi web. Manajer teknik mungkin mengarahkannya pada tindak lanjut insiden atau permintaan status berulang daripada tinjauan kode.

Ini layak dimasukkan tepatnya karena itu adalah contoh tipe yang berlawanan. Lindy tidak memiliki konsep pull request atau test suite. Ini mengotomatisasi pekerjaan proses di sekitar rekayasa, bukan rekayasa itu sendiri. Jika model mental Anda tentang "agen AI" adalah "sesuatu yang menyentuh repo saya," Lindy adalah pengingat bahwa kategori lebih besar, dan bahwa agen yang tepat sepenuhnya bergantung pada tugas berulang mana yang Anda coba hapus dari piring seseorang.

Penetapan harga berkembang dengan berapa banyak pekerjaan yang dimilikinya: Plus dimulai pada $49,99 per bulan untuk hingga dua inbox dan penggunaan standar, Pro di $99,99 menambahkan otomasi penggunaan komputer dan pilihan model yang mendasar, dan Max di $199,99 mencakup hingga lima inbox. Tidak ada dari itu membeli tinjauan kode. Itu membeli kembali dua puluh menit yang menghabiskan manajer setiap pagi menggali apa yang datang semalam.

Manus: Agen Tujuan Umum, dan Di Mana Ia Pecah pada Repo Nyata

Manus mengoperasikan komputer virtual: browser nyata, terminal, dan sistem file, merencanakan tugas multi-langkah dan mengembalikan file yang selesai alih-alih jawaban chat. Ini dapat meneliti topik, menulis laporan, dan menghasilkan prototipe kerja dalam satu berjalan. Dibandingkan dengan Devin atau Replit Agent, itu tidak dibatasi untuk teknik sama sekali, yang adalah kekuatan dan batasnya.

Arahkan Manus ke kodebase yang benar-benar besar dan tidak familiar dan retakan itu menunjukkan. Ia tidak membawa memori repo-spesifik yang dibangun Devin di atas sesi berulang, dan penetapan harga tugas berbasis kredit menjadi mahal cepat pada apa pun yang memerlukan puluhan iterasi terhadap test suite nyata. Mode Riset Luas-nya, yang menggandakan tugas di banyak sub-agen paralel, benar-benar berguna untuk pekerjaan "survei dua belas API pesaing ini," kurang begitu untuk "perbaiki tes integrasi yang goyah ini." Ini terbaik diperlakukan sebagai agen penelitian dan pembuatan prototipe yang kebetulan dapat menulis kode, bukan sebagai pengganti untuk agen pengodean yang dibangun di sekitar alur kerja PR.

Manus sekarang dioperasikan oleh Meta mengikuti akuisisi perusahaan 2026 startup, yang bernilai mengetahuinya jika residensi data atau faktor stabilitas vendor masuk ke evaluasi Anda seperti halnya untuk alat rekayasa lainnya.

Berapa Biaya Empat Contoh Agen, Berdampingan

Daftar fitur membuat alat-alat ini terdengar dapat dipertukarkan. Penetapan harganya tidak:

• Devin: sekitar $500 per pengguna per bulan, ditambah unit komputasi berbasis penggunaan di atasnya. Tidak ada tier gratis. Dihargai untuk tim dengan pekerjaan migrasi atau pemeliharaan berulang.

• Replit Agent: tier Starter gratis dengan kredit harian terbatas; Core $18 hingga $20/bulan; Pro $90 hingga $100/bulan dengan hingga sepuluh jalannya agen paralel.

• Lindy: Plus $49,99/bulan, Pro $99,99/bulan, Max $199,99/bulan, berkembang dengan jumlah inbox dan kedalaman otomasi.

• Manus: tier berbasis kredit (kira-kira 4.000 hingga 40.000 kredit per bulan tergantung paket), dengan penetapan harga dolar yang tepat hanya ditampilkan sebagai penghitung langsung pada halaman penetapan harganya sendiri daripada dipublikasikan terang-terangan.

Polanya: agen yang dibatasi ketat untuk satu pekerjaan (Devin pada migrasi, Lindy pada triage inbox) mengenakan tarif tetap yang dapat diprediksi. Agen yang dibangun untuk tugas open-ended, panjang variabel (build Replit Agent, jalannya penelitian Manus) mengenakan penggunaan, yang berarti biaya bulanan aktual Anda bergantung pada seberapa ambisius prompt Anda.

Mengapa 88% Pilot Agen Tidak Pernah Mencapai Produksi

Berikut adalah angka yang harus berdampingan dengan setiap alat ini: 88% pilot agen tidak pernah mencapai produksi, di seluruh proyek agen perusahaan yang disurvei untuk angka itu, bukan hanya agen pengodean. Sebagian besar tim menjalankan demo yang meyakinkan, kemudian melambat pada bagian yang tidak menarik: izin yang dibatasi, loop evaluasi, dan seseorang yang pekerjaannya adalah memiliki hal itu ketika ada yang salah.

Nasihat yang akan Anda lihat di mana-mana adalah "berikan agen akses luas sehingga itu tidak terus-menerus diblokir." Lewatkan. Tim yang pilot benar-benar mengirim memberikan agen akses tulis sempit ke satu repo, satu jenis tugas, dan gerbang penggabungan yang disetujui manusia, kemudian memperluas cakupan hanya setelah beberapa minggu bukti. Akses luas pada hari pertama adalah bagaimana demo menjadi laporan insiden.

Pilot yang layak dijalankan selama sebulan terlihat seperti ini: satu repo, satu jenis tugas berulang (kelas bump ketergantungan, pola bug khusus), pemilik bernama yang memeriksa keluaran agen setiap hari selama dua minggu pertama, dan angka keras yang Anda lacak, tingkat penggabungan, jam yang disimpan, atau waktu ke PR pertama. Jika Anda tidak dapat memberi nama angka itu sebelum Anda mulai, Anda tidak membuat pilot agen, Anda membuat demo satu.

Agen vs. Chat: Dua Pekerjaan Berbeda pada Kodebase yang Sama

Ini layak menyebutkan hal yang tidak dilakukan oleh keempat alat ini: menjawab pertanyaan tentang kode Anda tanpa bertindak padanya. "Di mana otentikasi terhubung di repo ini" atau "apa yang berubah dalam modul pembayaran sprint terakhir" bukanlah tugas yang ingin Anda jalankan agen, itu adalah pertanyaan yang ingin dijawab dalam sepuluh detik, dengan kutipan ke file aktual.

Itu adalah pekerjaan yang berbeda dari pengiriman PR atau pembuatan scaffolding aplikasi, dan mencampur keduanya adalah di mana banyak percakapan "haruskah kami mengadopsi agen AI" terjadi di jalan yang salah. Agen yang bertindak memerlukan izin yang dibatasi, loop eval, dan rencana rollback. Alat yang menjawab pertanyaan tentang kodebase tidak perlu apa pun itu, karena tidak pernah menyentuh repo. Ketahui pekerjaan mana yang Anda rekrut sebelum Anda memilih alat dari daftar ini.

Ini juga mengapa dua kategori tidak bersaing. Tim yang menjalankan Devin pada migrasi masih memerlukan cara cepat untuk bertanya "mengapa pola ini dipilih" sebelum mempercayai rencana agen pada pola berikutnya. Agen menangani eksekusi; lapisan tanya-jawab menangani panggilan penilaian tentang apakah eksekusi bahkan gerakan yang tepat.

Contoh Agen Mana yang Layak Dipilot Pertama Kali

Jika Anda memiliki tugas rekayasa yang spesifik dan berulang dengan definisi selesai yang jelas (migrasi ketergantungan, kelas perbaikan bug, pemeliharaan terjadwal), Devin dibangun untuk tepat itu, dan harga masuk akal setelah Anda dapat menunjuk ke jam yang disimpan. Jika Anda memerlukan prototipe kerja hari ini dan tidak menginginkan percakapan infrastruktur, Replit Agent sampai ke sana paling cepat. Jika hambatannya bukan kode tetapi pekerjaan proses di sekitarnya, Lindy layak dilihat sebelum Anda berasumsi Anda memerlukan agen pengodean sama sekali.

Lewati Manus untuk pekerjaan rekayasa secara khusus. Ini adalah agen tujuan umum yang benar-benar mampu, hanya tidak yang dibangun di sekitar repo Anda, suite tes Anda, atau proses PR Anda, dan itu adalah alat yang salah untuk tugas kodebase bahkan ketika demo terlihat bagus. Pilot sempit, ukur tingkat penggabungan atau jam yang disimpan, dan hanya kemudian perluas akses.