华人团队创造AI软件工程师Devin，可一键完成编程！人类程序员：真要失业了

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近期，全球首位AI程序员Devin的出场，不禁让我想到了一个有趣的问题：AI程序员会不会抢程序员的饭碗呢？先别着急下结论！虽然AI技术在编程领域越来越广泛，但它真的能完全替代我们程序员吗？

摘要

Devin是一款由华人创始团队开发的人工智能软件工程师，其能力远超当前的SOTA模型，甚至可以通过一家业内领先的人工智能公司的面试，并在自由职业平台Upwork上成功接单。

Devin的能力：在SWE-Bench基础测试中，Devin可以解决13.86%的问题，远高于当前的SOTA模型（1.96%）。此外，Devin在解决真实世界软件问题的能力上也超过了GPT-4和Claude等模型。
Devin的应用：尽管Devin还未对外开放，但已经有开发人员和产品人员开始使用。有网友表示，使用人工智能辅助编码一直是失败的，直到使用了Devin，才成功地提取了一个简单的HTML页面的选择器。

然而，对于Devin的能力，也有一些网友持怀疑态度，认为这可能是夸大宣传。

思维导图

一、“AI软件工程师”Devin的诞生

位于美国旧金山的初创企业Cognition AI在当地时间3月12日上线了一款人工智能助手Devin。据该公司介绍，Devin是一位“AI软件工程师”，可以协助人类完成复杂的编程任务。

在不到2天的时间里，Devin的超强功能震撼了业界：只需要用户发出一个命令，Devin就可以实现生成视频、网页，设计小游戏等任务，而且还可以随时根据用户新的指令修改程序，这和真实世界里程序员对接需求方简直没有任何区别。很多程序员在Cognition AI社媒下方留言，哀叹自己的饭碗即将不保。

前段时间，英伟达 CEO 黄院士发出惊人言论：「都别学编程了，以后交给 AI 就行了，以后人人都是软件工程师。」当时还有很多人反对，说「AI 永远不会取代程序员。」没想到，首个人工智能软件工程师 Devin 一发布，程序员的饭碗可能真要被 AI 端走了。

Cognition AI团队成员十分年轻

值得注意的是，Cognition AI的创始团队以年轻的华人为主，很多在学生时代都有在国际编程比赛上拿奖的经历。如今这些曾经的程序员们创造了人工智能界的里程碑，发明出足以“抢走程序员饭碗”的强大工具，也让该公司未来的融资行为变得更具说服力。

二、程序员留言刷屏：真的要失业了

目前Devin尚未开放使用，只进行了极为有限的内测，参与者需要填写表格并向Cognition AI提交资料来申请参加内测的机会。不过仅从第三方的独立测试数据来看，Devin的功能之强大已经远远超越“前辈”们，创造了AI编程任务的新里程碑。

Cognition AI在SWE基准测试上运行了Devin程序，“跑分”结果堪称炸裂。SWE基准测试是一项国际公认的权威测试，考验AI编程能否“端到端解决真实世界里的程序问题”，这项测试在Github里搜集真实的编程需求，并考察各AI编程软件的解决成功率。结果显示，Devin的“端到端解决成功率”高达13.86%，相比之下GPT-4的这一指标只有1.74%，更早的GPT-3.5大模型成功率甚至低到0.52%。这一结果也让Cognition AI的开发人员信心满满地表示，Devin就像是一个“不知疲倦、业务水平精湛”的程序员，可以独当一面完成很多任务。

参与测试的科技媒体和计算机专业人士都给出了非常正面的评价。有媒体报道称，记者让Devin编写了一个经典的乒乓球游戏，程序很快就写好了游戏页面，然后记者要求改变游戏中乒乓球的尺寸、球桌表面的颜色等细节，Devin也能一一照做。还有测试者用Devin快速建立了一个类似于“大众点评”的网站，将当地所有意大利餐厅的信息综合起来，并从不同维度给出评分排名。斯坦福大学计算机科学家塞拉斯·阿尔贝蒂体验过后直呼，“Devin已经不像是一个软件应用，而是像一个真正的程序员一样思考问题和实现需求了”。

试用者们发现Devin不仅像程序员一样会自己“捉虫”修改bug，而且具备连贯的推理能力，可以在保持上下文一致的情况下连续实现成百上千个任务。

Devin 的评论区的画风，也是哀嚎一片：

面对如此“破圈”的成绩，众多程序员们纷纷不淡定了。有人留言说，“老天还是毁了我吧，我连学历还没拿到手就已经被取代了”。还有一位留言者“卑微”地请求到，“（Devin）先生请你不要学习编程了，我还要挣钱吃饭，还有一大家人要靠我养活”。还有一位程序员留言“恭喜”Cognition AI取得了重大的成就，但配图却是一只对着屏幕大哭的猫咪，表达了自己“兔死狐悲”的心情。另外也有程序员呼吁道，“兄弟们，看来我们这个行业是要完了”。

三、Cognition AI团队成员

Cognition AI团队的成就让外界感到兴奋，而令人惊讶的是，这个创立刚2个月的团队仅有10人的规模，（包括获得过 10 枚国际比赛金牌的运动编码者）。团队并没有固定的经营场地，成员分散在洛杉矶、旧金山、纽约等地。虽然他们的产品Devin甚至还没有公开发行，但已经赢得了独具慧眼的投资人们认可，仅在A轮融资就筹集了2100万美元，投资者中包含推特前高管埃拉德以及知名投资大佬彼得·蒂尔（与马斯克联合创办过Paypal）。

不少网友感叹，这太疯狂了。

这支团队的成员在编程竞赛中获得的成就和对问题解决的独特方法。其中三位创始人信息如下：

从左到右分别为 Steven Hao、Scott Wu、Walden Yan，图源：https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-03-12/cognition-ai-is-a-peter-thiel-backed-coding-assistant

Scott Wu - 首席执行官 (CEO)：Scott 是团队的领导者，和他的兄弟 Neal Wu 一起，自青少年时期就开始参加并经常获胜于国际编程比赛，曾连续三年揽获 IOI 金牌，这些比赛提升了他们的编程能力。Scott 的背景和对算法问题的深入理解为 Cognition AI 的开发提供了独特的视角。

Scott Wu 曾连续三年获得 IOI 金牌

Steven Hao - 首席技术官 (CTO)：Steven之前是Scale AI的顶尖工程师，Scale AI是一家估值很高的初创公司，专注于帮助训练AI系统。

Walden Yan - 首席产品官 (CPO)：Walden 直到最近还在哈佛大学上学，他请求将他在学校的状态留作模糊，大概率是想「辍学创业」。

Walden Yan 在哈佛就读期间，曾在一年级时获得第 32 届 IOI 金牌

除了这三位核心成员，还有一位 Neal Wu，他是 Scott Wu 的兄弟，他也在 Cognition AI 工作。Wu 兄弟因其编程才华在全球范围内享有盛誉，他们自青少年时期起就在国际编码比赛中竞争并常获胜利，这些比赛经验帮助他们在编程和解决问题方面拥有独特的方法。

四、Devin的工作流和实际应用

要知道，虽然现在市面上的一系列大模型都有编程能力，但大多数都采用了单行代码补全或者单个函数生成的方式。想生成完整的程序，还需要设计 prompt 逐步「调教」。

而对 Devin 来说，你只需要向它提要求，坐等其成就可以了。

Devin 配备了包括 shell、代码编辑器和浏览器在内的常见开发工具，这些都在一个沙盒化的计算环境中 —— 这些都是人类软件工程师完成工作所需的一切。

根据自然语言提示自动写代码、生成完整的程序并上线只是 Devin 的基操，它可以自动规划并执行需要数千个决策的复杂任务。

例如请它在几个不同的 API 上对 Llama 的表现进行基础测试，它首先制定了一个逐步解决问题的计划：

在完成项目的过程中，它使用了浏览器为 API 留档，以便它可以阅读并学习如何插入这些 API：

遇到意外的错误时，Devin 决定先「print」出来，再根据日志中的错误决定如何修复 bug：

最后，它为你构建了一个完整的可视化网站：

Devin 能自动完成如此复杂的规划，得益于其背后的 Cognition AI 在长期推理和规划方面的进展，这使它能够在每一步回忆相关的上下文，随时间学习，并修复错误。

Devin 拥有积极的协作的能力，它能实时报告进度，接受反馈，并根据需要调整，还能适应成熟的代码库，修改前辈留下的 bug：

自主学习，从完全陌生的知识学习使用不熟悉的技术，也是 Devin 所擅长的。

你给它一篇新博客，讲的是如何运行 ControlNet on Modal，生成带文字的图像：

它不仅能迅速从中学会所需的代码，没过两秒，工作就自动帮你完成了：

在 Upwork 接的单里，Devin 被要求编写并调试运行计算机视觉模型的代码。它采样了结果数据，最后呈现了一份报告：

Devin 甚至能够训练和微调自己的 AI 模型，看来 AI 的生命快要在此刻完成闭环了。仅通过一个 GitHub 仓库的链接，Devin 就微调了一个大型语言模型：

总体来看，与其他具有编程能力的大模型，Devin 不仅辅助编程或提供代码片段，它能够独立支持一整个项目，而不仅仅是辅助或提供代码片段的建议。相比于「副驾驶」的角色，Devin 更接近于一个独立工作者。而 Cognition AI 声称 Devin 实现了在 AI 领域被称为「理解」的突破，这意味着它能够不仅是在预测下一个单词或代码行应该输出什么，而是更像在思考如何解决问题的总体方法。

而 Devin 的技术路径，CognitionAI 并还未公开，只是简要地提到，Cognition AI 的团队发现了将大型语言模型（LLM）如 OpenAI 的 GPT-4 与强化学习技术结合的独特方法。这种方法可能是他们技术突破的关键点。

Devin已经在一些实际场景中得到了应用，比如在Upwork平台上成功完成工作任务。这些任务包括编写并调试运行计算机视觉模型的代码，以及微调大型语言模型等。这些成功的案例表明，Devin不仅在理论上有强大的编程能力，而且在实际工作中也能够发挥重要作用。

五、AI工程师Devin的工作原理

Devin是一款由华人团队开发的AI软件工程师，它的出现引发了人们对AI是否会取代程序员的讨论。Devin的独特之处在于，它不仅具备编程能力，而且能够独立完成整个项目，而不仅仅是提供代码片段的建议。以下是Devin的一些核心能力：

自我学习和适应：Devin能够自主学习新的技术和知识，包括如何使用不熟悉的工具和技术。这使得它能够适应不断变化的技术环境，而不需要人类工程师不断地对其进行“调教”。
复杂任务规划和执行：Devin能够自动规划并执行需要数千个决策的复杂任务。例如，在面对多个API的测试任务时，它会制定一个逐步解决问题的计划，并且在遇到错误时，能够自行决定如何修复。
协作和反馈：Devin拥有积极的协作能力，能够实时报告进度，接受反馈，并根据需要调整。这使得它能够更好地与人类工程师协同工作，共同解决问题。
问题解决策略：Devin不仅能在预测下一个代码行应该是什么方面表现出色，它更像是在思考如何解决问题的总体方法。这种策略性的思考可能是Devin技术突破的关键。

六、对人类程序员的影响

尽管Devin的能力令人印象深刻，但它是否会导致人类程序员失业还存在争议。一方面，Devin确实能够完成许多软件工程师的工作，但另一方面，人类程序员仍然在某些方面具有优势，例如创新思维和对复杂问题的直觉判断。因此，人类程序员可能需要转变角色，更多地扮演监督和指导的角色，而将一些重复性和机械性的工作交给AI。