Przykłady agentów AI: Devin, Replit Agent i inne tools

Przykłady agentów AI dla zespołów inżynieryjnych

Termin pojawia się wszędzie w tym roku, ale większość list przykładów agentów AI mieszają chatbota wsparcia technicznego z autonomicznym narzędziem do pisania kodu, jakby rozwiązywały ten sam problem. Nie rozwiązują. Dla zespołu inżynieryjnego agent to oprogramowanie, które planuje zadanie, wykonuje je w rzeczywistym środowisku (shell, przeglądarka, system plików) i raportuje wynik gotowy do użycia, a nie sugestię, którą musiałbyś jeszcze wdrożyć. Poniżej opisuję czterech agentów faktycznie zbudowanych dla pracy inżynieryjnej, co każdy z nich robi dobrze i gdzie model wciąż wymaga człowieka w pętli.

Rozróżnienie ma znaczenie, ponieważ tryby awarii są inne. Asystent, który się myli, marnuje Twój czas na czytanie złej sugestii. Agent, który się myli, może otworzyć pull request dla głównej gałęzi, zainstalować zależność, którą nie zatwierdziłeś, lub przepalić budżet jednostek obliczeniowych na zadanie, które nigdy nie miało szans na powodzenie. Zakres wpływu to coś więcej niż sama możliwość.

Zauważysz, że wszystkie cztery przykłady poniżej znajdują się w różnych narożnikach tej samej mapy. Dwa działają bezpośrednio na repozytorium (Devin, Replit Agent). Jeden działa na pracy procesowej wokół inżynierii, nie dotykając kodu (Lindy). Jeden to uniwersalny agent zdolny do pisania kodu, ale niewybudowany wokół repozytorium (Manus). Wybranie niewłaściwego narożnika dla swojego zadania to najczęstszy powód, dla którego pilot się nie powiedzie.

Devin: Zbudowany do wysyłania PR, nie do czatowania

Devin od Cognition działa w swojej chmurowej piaskownicy z shellem, przeglądarką i edytorem. Przydzielasz mu zgłoszenie (migracja, naprawa błędu, konserwacja zaplanowana) i planuje pracę, pisze kod, uruchamia testy i otwiera PR do przeglądu. Jest celowo wąsko zakreślony: bez prezentacji, bez otwartych badań, tylko zadania inżynieryjne z kodem na wyjściu.

Cognition donosi, że wskaźnik scalenia PR Devina wzrósł z 34% do 67% w ciągu roku i że Devin teraz pisze 89% swoich własnych commitów. To rzeczywista poprawa i jednocześnie liczba warta uważnego przeczytania: scalony PR przeszedł jeszcze przez przegląd człowieka. Agent nie zastąpił przeglądu, zmienił to, jak przegląd wygląda, z czy napisałeś to poprawnie na czy plan agenta ma sens dla tego repozytorium.

Fragment łatwy do przegapienia w demo: Devin robi lepiej na repozytorium, w którym pracował wcześniej. Uczy się konwencji i wcześniejszych decyzji przez powtarzające się sesje zamiast zaczynać od zera za każdym razem. Na repozytorium, którego nigdy nie dotknął, spodziewaj się, że pierwsze kilka zadań będzie wyglądało bardziej jak okres adaptacyjny niż natychmiastowy wynik.

Tam, gdzie zarabia swoją cenę, jest ilość. Własne podanie Cognition to uruchamianie wielu Devinów równolegle na jednej dużej migracji, każdy bierze kawałek pracy i raportuje z recenzowalnym PR, z integracjami podłączonymi do GitHub, Linear, Slack i Datadog, dzięki czemu praca pojawia się tam, gdzie Twój zespół już patrzy. To inny przypadek użycia niż zastąp jednego inżyniera. To bardziej jak wyczyść migrację 400 plików w tydzień zamiast w kwartał.

Przy około 500 USD za stanowisko na miesiąc plus użycie, Devin jest wyceniony dla zespołów z powtarzającą się migracją lub pracą konserwacyjną, którą mogą wskazać liczbie, a nie dla samodzielnego dewelopera testującego naukę.

Replit Agent: Od podpowiedzi do wdrożonej aplikacji, bez konfiguracji lokalnej

Replit Agent żyje wewnątrz przeglądarki IDE Replit. Daj mu podpowiedź i generuje pełnoprawną aplikację, przywiera bazę danych, pisze i uruchamia kod, a wszystko bez dotykania terminala lub konfiguracji hostingu. To najszybszy agent na tej liście od pomysłu do czegoś, na co użytkownik może kliknąć.

Kompromis to zakres. Replit Agent jest najsilniejszy dla aplikacji internetowych zbudowanych wewnątrz własnego środowiska Replit. Poproś go o coś, co wymaga VPC, wdrożenia on-prem lub zadania wymagającego wielu plików, a jesteś poza tym, na co był zaprojektowany, to jest terytorium Manusa. Wycena jest oparta na kredytach i wysiłku, co oznacza, że złożona kompilacja może kosztować więcej niż się spodziewałeś.

Bezpłatna warstwa Starter daje ograniczone dzienne kredyty agenta do testowania przepływu pracy. Core, około 18 do 20 USD na miesiąc, dodaje kredyty użycia i do dwóch równoległych przebiegów agenta; Pro, około 90 do 100 USD na miesiąc, podnosi to do dziesięciu równoległych agentów, co jest przydatne, jeśli więcej niż jedna osoba w małym zespole chce prototypować bez czekania w kolejce.

Do prototypu, wewnętrznego narzędzia lub weryfikacji koncepcji, którą musisz uruchomić przed spotkaniem, to agent, który Cię tam dostaje bez oddzielnej rozmowy o infrastrukturze.

Lindy: Jak wygląda agent, gdy nie dotyka kodu

Nie każdy agent przyległy do inżynierii pisze kod. Lindy uruchamia powtarzającą się pracę administracyjną: triage skrzynki odbiorczej, planowanie spotkań, e-maile następcze, osiągalne przez iMessage lub SMS oprócz aplikacji internetowej. Manager inżynierii może wskazać go na dalsze niepowodzenia incydentów lub powtarzające się żądania statusu zamiast przeglądu kodu.

Warto to uwzględnić dokładnie dlatego, że to przykład przeciwnego rodzaju. Lindy nie ma pojęcia o pull request lub zestawie testów. Automatyzuje pracę procesową wokół inżynierii, a nie samą inżynierię. Jeśli Twój mentalny model agenta AI to coś, co dotyka mojego repo, Lindy to przypomnienie, że kategoria jest większa i że prawidłowy agent zależy całkowicie od tego, które powtarzające się zadanie próbujesz usunąć z talerza osoby.

Wycena skaluje się z tym, ile pracy posiada: Plus zaczyna się od 49.99 USD na miesiąc za do dwóch skrzynek odbiorczych, Pro 99.99 USD dodaje automatyzację obsługi komputera i wybór modelu, a Max 199.99 USD obejmuje do pięciu skrzynek odbiorczych. Nic z tego nie kupuje przeglądu kodu. Kupuje to czas, który manager spędza każdego ranka na sortowaniu.

Manus: Uniwersalny agent i gdzie się łamie na prawdziwym repozytorium

Manus obsługuje wirtualny komputer: rzeczywistą przeglądarkę, terminal i system plików, planując wieloetapowe zadania i zwracając skończone pliki zamiast odpowiedzi na czat. Może badać temat, napisać raport i wygenerować działający prototyp w jednym biegu. W porównaniu z Devinem lub Replit Agent, nie jest w ogóle zakreślony do inżynierii, co jest dokładnie jego siłą i jego ograniczeniem.

Wskaż Manus na naprawdę duże, nieznane repozytorium i pęknięcia się pokazują. Nie posiada pamięci specyficznej dla repozytorium, którą Devin buduje w powtarzających się sesjach, a jego wycena zadań oparta na kredytach staje się droga szybko na wszystko wymagające dziesiątków iteracji. Jego tryb Wide Research, który rozgałęzia zadanie na wiele równoległych sub-agentów, jest naprawdę przydatny do badania interfejsów konkurentów, mniej do naprawy niestabilnego testu integracyjnego. Najlepiej traktować go jako agenta badawczego i prototypowania, który potrafi pisać kod, a nie jako substytut agenta kodowania zbudowanego wokół przepływów PR.

Manus jest teraz obsługiwany przez Meta zgodnie z przejęciem startupu przez firmę w 2026 roku, co warte jest wiedzy, jeśli rezydencja danych lub stabilność dostawcy są czynnikami w Twojej ocenie.

Cztery przykłady agentów obok siebie - porównanie cen

Listy funkcji sprawiają, że te narzędzia brzmią wymiennie. Wycena nie:

• Devin: około 500 USD za stanowisko na miesiąc, plus jednostki obliczeniowe oparte na użyciu. Brak warstwy bezpłatnej. Wyceniony dla zespołów z powtarzającą się migracją lub pracą konserwacyjną.

• Replit Agent: bezpłatna warstwa Starter z ograniczonymi dziennymi kredytami; Core 18 do 20 USD/miesiąc; Pro 90 do 100 USD/miesiąc z do dziesięcioma równoległymi przebiegami agenta.

• Lindy: Plus 49.99 USD/miesiąc, Pro 99.99 USD/miesiąc, Max 199.99 USD/miesiąc, skalując się z liczbą skrzynek i głębią automatyzacji.

• Manus: warstwy oparte na kredytach (około 4000 do 40000 kredytów na miesiąc), z dokładną ceną w dolarach pokazywaną tylko jako licznik na żywo na własnej stronie, a nie opublikowaną jawnie.

Wzór: agenci zakreśleni wąsko do jednego zadania pobierają stawkę ryczałtową. Agenci zbudowani dla otwartych, zmiennej długości zadań pobierają za użycie, co oznacza, że Twój rzeczywisty koszt miesięczny zależy od tego, jak ambitne są Twoje podpowiedzi.

Dlaczego 88% pilotów agentów nigdy nie trafia do produkcji

Oto liczba, która powinna być obok każdego z tych narzędzi: 88% pilotów agentów nigdy nie trafia do produkcji, na całym projektach agentów przedsiębiorstwa badanych dla tej liczby. Większość zespołów uruchamia imponującą demo, a następnie zatrzymuje się na nieglamuracyjnej części: ograniczone uprawnienia, pętla oceny i ktoś odpowiedzialny.

Rada, którą zobaczysz wszędzie, to daj agentowi szeroki dostęp, aby nie był stale blokowany. Pomiń to. Zespoły, których piloty faktycznie się wysyłają, dają agentowi wąski dostęp do jednego repozytorium, jednego typu zadania i zatwierdzanej przez człowieka bramy scalenia. Szeroki dostęp w pierwszy dzień to jak demo staje się raportem incydentu.

Pilot wart uruchomienia przez miesiąc wygląda mniej więcej tak: jedno repozytorium, jeden powtarzający się typ zadania, nazwany właściciel, który sprawdza wynik agenta codziennie przez pierwsze dwa tygodnie, i twardą liczbę, którą śledzisz. Jeśli nie możesz nazwać tej liczby przed rozpoczęciem, nie pilotujesz agenta, demosujesz go.

Agent vs. Chat: dwa różne zadania na tym samym repozytorium

Warto wymienić to, czego żaden z tych czterech narzędzi nie robi: odpowiadać na pytanie dotyczące Twojego kodu bez działania na nim. Pytania gdzie jest auth lub co się zmieniło w module płatności to nie zadania dla agentów, to pytania, które chcesz mieć odpowiedzi w dziesięć sekund.

To inne zadanie niż wysyłanie PR, a myłenie obu jest miejscem, gdzie wiele rozmów czy powinniśmy przyjąć agenta AI idzie źle. Agent, który działa, potrzebuje ograniczonych uprawnień i planu wycofania. Narzędzie, które odpowiada na pytania, nie potrzebuje żadnego z nich. Wiesz, które zadanie wynajmujesz, zanim wybierzesz narzędzie.

To także powód, dla którego te dwie kategorie nie konkurują. Zespół z Devinem na migracjach wciąż potrzebuje szybkiego sposobu na pytanie dlaczego ten wzorzec został wybrany. Agent obsługuje wykonanie; warstwa odpowiadająca na pytania obsługuje osąd.

Który z tych przykładów agentów warto najpierw pilotować

Jeśli masz konkretne, powtarzające się zadanie inżynieryjne z jasną definicją gotowości, Devin jest zbudowany dokładnie do tego, a cena ma sens. Jeśli potrzebujesz działającego prototypu dzisiaj, Replit Agent tam najszybciej. Jeśli wąskim gardłem nie jest kod, ale praca procesowa wokół niego, Lindy warta jest uwagi.

Pomiń Manusa do pracy inżynierskiej. To zdolny uniwersalny agent, po prostu nie jeden zbudowany wokół Twojego repo czy procesu PR. Pilotuj wąsko, zmierz wskaźnik scalenia lub zaoszczędzone godziny, i dopiero wtedy poszerzaj dostęp.