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Devin進化論：1.5から2.0へ、コーディングエージェントの革命的進化🚀
公開
2025-04-07
更新
2025-04-07
文章量
約4221字
相談料
5,000 円/時
3秒まとめ
Devin 2.0はエージェントネイティブなIDE体験を提供する次世代開発支援AI
1.5から2.0への進化で並列処理機能やコラボレーティブプランニングが追加
ACU効率が約2倍に向上し、タスク完了率が83%以上アップ
価格は $20から と、高性能な割に良心的
どんな人向けの記事？
コーディングエージェントに興味がある開発者
開発効率を上げるためのツールを探している方
Devin 1.5を使っていて2.0への移行を検討している方
AIと人間の協働開発に関心がある方
はじめに
みなさん、こんにちは。はがくんです。
最近、コーディングエージェントの進化がすごいですよね。特にDevinは発表当初から「コードを書けるAI」として大きな話題になりました。そして先日、Devin 2.0がリリースされたんです！
ぼくは普段からGitHub CopilotやClineを愛用していて、AIによるコーディング支援の便利さを日々実感しています。 でも、Devinはそれをさらに一歩先に進めた存在とされています。単なるコード補完ではなく、タスク全体を理解して自律的に作業を進められるエージェントです。
実は3/25に1.5になったばかりなのですが、4/5に爆速で2.0がリリースされました。 進化が早すぎてついていけない。。。そう思う方も多いことでしょう。
今回は、Devin 1から1.5、そして2.0への進化を詳しく見ていきましょう。何が変わったのか、どんな新機能が追加されたのか、そして私たち開発者にとってどんな価値があるのかを探っていきます！
Devin 1.5の主な機能を振り返る
まずは、Devin 1.5の主な機能を振り返ってみましょう。
Devin IDE
Devin 1.5では、VSCodeライクな環境でDevinの作業を確 認できるようになりました。
これにより
リアルタイムでDevinの編集内容を確認可能
「Review Changes」ボタンでファイル編集の差分を確認
「Follow Devin」機能でDevinの編集をリアルタイムで追跡
⌘Kでの自然言語からのターミナルコマンド生成
⌘Iでの質問への素早い回答やファイル編集
Devinのターミナル、コマンド、出力をVSCode内で確認可能
Devinのブラウザを使ってローカルビルドをテスト
インタラクティブプランナー
新しいセッションを開始するたびに、Devinが関連ファイル、調査結果、初期計画を数秒で提示してくれます：
関連ファイルやコードスニペットを素早くスキャンして初期計画を生成
コード引用やファイルへのディープリンク機能
「Wait for my approval」ボタンで、Devinの完全な計画に対するフィードバックを待つ設定が可能
デフォルトでは30秒間入力を待ってから処理を進行
Devin Search
コードベースに関する質問に素早く回答するツール：
「認証用のバックエンドのエンドポイントはどこで定義されているか」などの質問に回答
Deep Modeで複雑な質問に対応
Devin Wikiを活用してコードベースの理解を深める
フォローアップ質問や検索結果の共有が可能
Devin 2.0の革新的な新機能🔥
さて、ここからが本題です。Devin 2.0では何が変わったのでしょうか？
並列処理機能
これは本当にすごい機能です！
複数のDevinを同時に起動して、異なるタスクを並行処理
各Devinが自律的に作業を進める中、必要に応じてユーザーが介入可能
これって、チームで開発しているような感覚ですよね。例えば、一つのDevinにはフロントエンドの実装を、もう一つのDevinにはバックエンドのAPIを同時に作業させることができます。Flutterアプリを開発する際に、UIコンポーネントとStateの管理を並行して進められるのは本当に効率的！
統合開発環境の強化
VSCode風の使い慣れた環境がさらに進化したようです
Devinのコードを直接編集可能に
Devinが作業を続ける間もコードベースを閲覧可能
これは1.5からの大きな進化ポイントです。1.5でもVSCodeライクな環境はありましたが、2.0ではよりシームレスな協働作業が可能になりました。Devinが作業している間に、別のファイルを見たり編集したりできるのは、マルチタスクが必要な開発作業では本当に便利です。
テスト環境の強化
テスト環境も大幅に強化されました
Devinの環境内で直接テストを実行
CIの確認、ランタイムの問題のデバッグが可能
内蔵ブラウザでローカルでの製品テストをサポート
これは特に実用的な機能だと思います。テストを実行してからデバッグして、また修正してテスト...というサイクルをDevinの環境内で完結できるのは、開発効率を大きく向上させますね。
コラボレーティブプランニングの進化
計画段階からDevinとの協働が強化されました
実行前にタスクの範囲をDevinと共同で計画
詳細なPRD（製品要求仕様書）がなくても、アイデアからスタート可能
数秒以内に関連ファイル、調査結果、初期計画を提示
計画をレビュー・調整してアプローチを指示可能
これは1.5のインタラクティブプランナーをさらに発展させた機能です。特に「詳細なPRDがなくても、アイデアからスタート可能」という点は、アイデアベースの開発をサポートする素晴らしい機能だと思います。
Devin Searchの強化
コードベース探索機能も強化されました
コードベースに関する質問に素早く回答
広範なコードベース探索が必要な質問には「Deep Mode」を活用
大規模なコードベースでの開発では、コードの全体像を把握するのが難しいですよね。Devin Searchの強化により、コードベースの理解が格段に容易になります。
Devin Wiki
新機能として追加されたDevin Wiki：
詳細なアーキテクチャ図の自動作成
ソースコードへのリンク、ドキュメントなどをリポジトリごとに整理
これは本当に便利な機能です！プロジェクトに新しく参加したメンバーが全体像を把握するのに役立ちますし、自分自身のプロジェクトでも構造を可視化できるのは大きな助けになります。
パフォーマンスの大幅向上📈
Devin 2.0では機能面だけでなく、パフォーマンスも大幅に向上しています：
ACU（Agent Compute Unit）効率が約2倍に向上
内部ベンチマークでは、ジュニア開発者レベルのタスク完了率が83%以上向上
ベータユーザーからも同様の効率向上が報告
まぁ自社によるパフォーマンス測定はさっぴいて考える必要がありますが、旧Devinでは同じTaskをぐるぐるとまわしてクレジットを消費してしまうようなケースも報告されており、コスト効率の向上は必須の印象だったため、これはポジティブに捉えるべきポイントでしょう。
開発者の視点から
では、実際に私たち開発者にとって、Devin 2.0はどんな価値をもたらすのでしょうか？
開発速度の向上
複数のDevinによる並列処理と、効率の2倍向上により、開発速度は大幅に向上します。特に、フロントエンドとバックエンドを同時に開発できるのは、フルスタック開発において大きなアドバンテージになります。
学習コストの削減
Devin Wikiによるアーキテクチャ図の自動生成や、Devin Searchによるコードベース探索は、新しいプロジェクトや大規模コードベースの理解を助けます。これにより、新メンバーのオンボーディングコストや、自分自身が新しい領域に取り組む際の学習コストを削減できます。
品質の向上
テスト環境の強化により、開発中の品質確保がしやすくなります。また、コラボレーティブプランニングにより、実装前の計画段階でより良い設計を行えるため、後から大きな修正が必要になるリスクを減らせます。
コスト効率の向上
ACU効率が2倍になったことで、同じコストでより多くのタスクをこなせるようになりました。これは特に、限られたリソースで開発を進めるスタートアップや小規模チームにとって大きな価値があります。
個人的な感想：Devin 2.0の可能性
ぼくは普段からFlutterとGoを使った開発をしていますが、Devin 2.0があれば、例えばFlutterのUIコンポーネントとGoのバックエンドAPIを並行して開発できるわけです。これは本当に開発効率を劇的に向上させる可能性を秘めています。
特に、複数の言語やフレームワークを扱うフルスタック開発では、言語間の文脈切り替えコストが大きいですよね。Devinが複数の言語を同時に扱えることで、この切り替えコストを大幅に削減できます。
また、Devin Wikiによるアーキテクチャ図の自動生成は、ドキュメント作成の手間を省きつつ、プロジェクトの全体像を把握しやすくします。これは特に、チーム開発やオープンソースプロジェクトにおいて大きな価値があると思います。
まとめ：Devin 2.0は買いなのか？
Devin 2.0は、1.5からの大幅な進化を遂げ、より実用的で効率的な開発支援AIになりました。
並列処理機能による複数タスクの同時進行
統合開発環境の強化によるシームレスな協働
テスト環境の強化による品質確保の容易化
コラボレーティブプランニングによる計画段階からの協働
ACU効率の2倍向上によるコスト効率の改善
これらの機能と改善点を考えると、$20からという価格は非常にコスパが良いと言えるでしょう。以前は$500からの価格設定でしたから、一回試してみてもいいのかなと思います。 ただし、現状のモデルですべてのタスクを自律的にこなせるのかというと、まだまだ課題が残る部分もあります。 まずは小規模なIssueを任せるところから始めてみてはいかがでしょうか？
