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成语“首当其冲”，意为最先受到攻击或遇到灾难。那么，在AI领域，首当其冲的职业或角色，程序员肯定榜上有名。北美时间3月12日，一篇由Cognition公司发布的名为“Introducing Devin, the first AI software engineer”的文章刷了屏。从这篇文章的标题就能感受到浓浓的AI之风呼啸而来。
Devin, 号称是世界上第一个完全自主的AI软件工程师，即程序员。在软件开发领域，虽然AI正逐步改变传统的编程、测试和维护方式，我们见证了从简单的代码辅助工具到复杂的自动化测试平台的转变，然而它们往往局限于特定的任务或依赖于人类的直接指导。但Devin AI的出现，代表着AI在软件开发领域的应用进入了一个新的高度。
从Cognition官方爆料的内容来看，Devin AI不仅仅是一个概念上的创新，它代表了AI在理解、推理和执行复杂软件工程任务方面的巨大飞跃。Devin的能力远远超出了现有的AI工具，它能够独立地学习新技术、构建和部署应用程序、修复代码Bug，甚至训练和微调自己的AI模型。
今天我们就来聊一聊Devin AI。
Devin AI，作为全球首个完全自主的AI程序员，是由Cognition公司推出的一款AI产品。Devin AI的设计初衷是为了补充和增强软件开发团队的能力，使程序员能够从繁琐的编码任务中解放出来，转而专注于更具创造性和战略性的工作。通过模拟人类工程师的思维方式和工作流程，Devin AI能够自主学习新技术、构建和部署应用程序、以及自主查找和修复代码中的Bug。
Devin AI的起源可以追溯到对现有软件开发流程的深入分析和对AI技术潜力的持续探索。Cognition公司的团队认识到，尽管现有的AI工具在代码编写和问题解决方面提供了一定程度的帮助，但它们通常受限于特定任务，且缺乏真正的自主性。因此，他们着手开发一个能够独立执行软件开发全流程的AI系统，这就是Devin AI的诞生背景。
在这次亮相中，Devin AI展示了其在SWE-bench编码基准测试中的卓越表现，正确解决了13.86%的实际GitHub问题，这一成绩远远超过了以往的技术水平。
长期推理与规划： Devin AI的核心优势之一是其长期推理与规划的能力。这意味着Devin不仅能够处理短期的编程任务，还能执行需要连续决策和长期规划的复杂工程项目。通过模拟人类工程师的工作方式，Devin能够在每一步中记住相关的上下文信息，并随着时间的推移不断学习和适应，以优化其解决方案并修复可能出现的错误。这种能力使得Devin在处理如软件开发这样的长期项目时表现得尤为出色。
开发工具的使用： Devin AI配备了一系列开发者工具，这些工具在一个沙盒化的计算环境中运行，确保了安全和效率。Devin可以熟练地使用shell、代码编辑器和浏览器等工具，这些都是人类工程师日常工作中不可或缺的部分。通过这些工具，Devin能够编写、测试和调试代码，就像是一个经验丰富的软件工程师一样。
主动协作： Devin AI的另一个显著特点是其主动协作的能力。Devin能够实时地向用户报告其工作进度，并根据用户的反馈进行调整。这种交互性使得Devin不仅是一个执行任务的工具，更是一个能够与人类团队成员协作的伙伴。用户可以与Devin一起参与设计决策过程，确保最终的解决方案符合预期。
学习新技术： 在技术日新月异的今天，学习能力对于软件工程师来说至关重要。Devin AI通过阅读文档和博客文章，能够快速掌握新的编程语言和技术框架。这种自我学习的能力使得Devin能够跟上技术发展的步伐，不断扩展其技能集，以适应不断变化的软件开发需求。
端到端应用构建和部署： Devin AI不仅能够编写代码，还能够从概念到最终产品，端到端地构建和部署应用程序。例如，Devin能够创建一个模拟生命游戏的互动网站，并根据用户反馈逐步增加新功能，然后将应用部署到服务器上。这种能力展示了Devin在软件开发全周期中的实用性和效率。
自主查找和修复Bug： 在代码维护方面，Devin AI能够自主地查找和修复代码库中的错误。这一能力对于保持软件质量和性能至关重要。Devin能够帮助开发者识别潜在的问题，提供修复方案，并实施这些修复，从而提高软件的稳定性和可靠性。
AI模型的训练和微调： 最后，Devin AI还具备AI模型训练和微调的能力。通过分析研究资料库中的指令，Devin能够建立并优化大型语言模型。这种自我提升的能力使得Devin在面对新的挑战和任务时，能够不断适应和进化，保持其在AI领域的领先地位。
不同场景下的应用实例： Devin AI的实际应用案例遍布多个场景，在开源项目维护中，Devin能够协助开发者处理大量的代码审查和Bug修复工作，提高软件的稳定性和安全性。例如，Devin在GitHub上帮助维护者发现并修复了一个开源数据库管理系统的性能瓶颈。此外，Devin还能够参与到企业级项目中，协助开发团队在紧迫的截止日期前完成功能开发，确保项目按时交付。
在Upwork上完成的实际编程工作： Devin AI在Upwork平台上的表现同样令人瞩目。在一个实际案例中，Devin被分配了一个计算机视觉项目，要求编写能够识别图像中特定物体的代码。Devin不仅成功编写了所需的算法，还对代码进行了调试和优化，最终交付了一个高效且准确的模型。
SWE-bench基准测试中的表现： 在SWE-bench基准测试中，Devin AI的表现尤为突出。该测试旨在评估AI模型解决实际GitHub问题的能力，涉及开源项目如Django和scikit-learn。Devin在这一挑战性测试中正确解决了13.86%的问题，这一比例显著高于以往的技术水平。即使在只给定要编辑的确切文件的情况下，以往的最佳模型也只能解决4.80%的问题。
Cognition，这家位于纽约和旧金山的初创企业，虽然成立时间不长，却在AI领域引起了轩然大波。作为一家专注于推理和自主决策的AI实验室，Cognition致力于开发能够执行复杂软件工程任务的AI系统。Cognition的愿景是通过解决推理问题，在广泛的学科领域解锁新的可能性，而软件开发只是开始。
Cognition的团队规模仅10人，由Scott Wu、Steven Hao、WaldenYan创立。团队成员人均一枚国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）金牌，创始成员均曾在Cursor、Scale AI、Lunchclub、Modal、Google DeepMind、Waymo、Nuro等从事AI前沿工作。
Cognition的成功也吸引了硅谷投资界的目光，公司已经获得了Founders Fund基金领投的2100万美元A轮融资。彼得·蒂尔等知名投资人的支持，进一步证明了Cognition在AI领域的潜力和前景。
目前Devin AI还处于早期体验阶段，可以填写下面的表格申请使用权限。
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScHG0Kuxf9rVLR2Ceamr9qq85YLxKPx8fxdQeBr5TwvYEsPUg/viewform
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