第一个想取代程序员的AI程序员，失败了？

大家好，我卡颂。

Devin，全球第一款号称AI程序员的应用，号称可以完成从写代码、改bug，一直到部署上线运维的软件开发全流程。

这是个宏大的愿景，如果实现了，毫无疑问对程序员岗位将造成极大冲击。

那么，他的现状如何？现状背后反映了什么？程序员又该如何看待AI程序员带来的竞争？

本文让我们聊聊这些话题。

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简单介绍下Devin

Devin的界面采用左右布局，包括两部分：

• 左：Devin与用户交流的界面
• 右：一个集成常用开发工具的沙箱，包括Shell、IDE、浏览器和Devin自身拆解目标形成的执行计划

沙箱里的工具完全受控于Devin，理论来说，程序员用这些工具能办到的事他都能办到。

Devin的现状

根据谷歌指数，Devin的热度出现过两次高峰，分别是：

• 24年3月，应用发布
• 24年4月，事件营销产生了极大讨论度

但是热度并没有转化为关注度，后续热度持续走低。

从其油管官方账号的视频播放能看出，3月的首发视频获得了100w+播放，而7月的介绍视频只有3k播放。

是什么原因呢？

虽然凭借全球第一个AI程序员的噱头，Devin一经发布就获得极大关注。

但是，应用并没有对公众开放，而是采用报名等试用名额的机制。

等到4月，少部分试用视频流出。

大家发现，这些视频中体现的编码能力并不比市面上常见的编码应用（比如v0）更厉害。

其中流传最广的是官方发布的视频案例 —— 用Devin在外包网站上接单，并成功交付。

这个视频太火了，以至于被发单的甲方看到，并专门做了个视频Devin didn't solve my computer vision project澄清Devin实际上并没有解决他发单的问题。

这不就尴尬了嘛～

截止目前（24年11月），Devin已发布近8个月，仍未对外开放。

再考虑到他日渐走低的声量，这是否意味着这款应用失败了？其实并不一定。

接下来，我将聊聊AI程序员应用背后的逻辑。

AI程序员背后的逻辑

对于大互联网公司来说，程序员薪酬是一笔极大的开销，甚至可能占到总开支的15%～25%。

所以，对程序员工作环节中任何部分的提效都是符合公司利益的。

应用侧程序员的工作主要围绕上线一款应用展开，让我们将其按“工作环节”拆解：

其中很多环节都需要程序员介入。

我们选择其中的开发环节继续拆解，得到如下结果：

再继续对前端开发环节拆解，得到如下结果：

如果我们对图中所有环节进行递归拆解，会获得一个金字塔结构的树状图，图中每个节点就是一个工作环节。

AI程序员应用就是对金字塔中与程序员工作相关的环节进行提效。

那究竟该对哪些环节进行提效呢？

LLM发展的三个约束

Devin的目标可以说是AI程序员应用的终极形态 —— 他希望完全取代程序员，完成金字塔模型中“与程序员相关的所有工作环节”。

但正如开篇提到的，当前他还无法胜任这个工作。

究其原因，就像汽车依赖引擎，任何AI应用的底层都依赖LLM（大模型）。

而LLM的能力受到三个约束：

1. 理解能力
2. 上下文长度
3. 私域知识储备

这三种能力互相制约，举个例子：

Claude-3.5-sonnet-200k上下文长度号称200k。也就是说，极限工况下，他能一次性理解“包含大概1.6w行代码的项目”。

但实测发现：

1. 越接近上下文上限，理解能力衰减越快
2. 代码逻辑越复杂，理解能力衰减越快

经过我的测试，他能胜任“代码量9k行以内的常规项目”。

Devin面对的也是一样的问题：他在工作过程中会不断积累私域知识，并在需要时随时检阅这些知识。

比如：开发环节开发UI组件需要知道设计环节定下的设计规范。

所以，Devin的执行会经历如下过程：

1. 随着程序的执行，私域知识储备增加
2. 在做一些“需要了解很多私域知识才能做的决策”时，上下文被私域知识占用更多token
3. 越接近上下文上限，理解能力衰减越快，越无法做出正确的决策
4. 为了弥补错误决策（比如“修bug”），又进入新一轮1～4的循环

最后的结果就是：用Devin实现一些小Demo没问题，实现复杂应用时，他对应用整体理解会逐渐变差。

所以，Devin这么久仍未对外开放，可能是在等待底层LLM能力的提升。

等更大上下文、更强推理能力的LLM问世后，没准儿Devin就能脱胎换骨。

后记

为什么V0、bolt.new、Github Spark、Cursor Composer等AI程序员应用都将目标聚焦在AI生成小应用上？

因为在当前，AI生成小应用是一个同时满足下面两个条件的赛道：

1. 在当前LLM能力三重约束（理解能力、上下文长度、私域知识储备）范围内
2. 是金字塔模型中投入产出比很高的环节 —— 程序员会在“开发早期应用”上花很多时间

当我们面对AI的冲击时，不要被宣传噱头吓倒。

用LLM三重约束评估下，就能知道这些应用是否能达到宣传的效果。