Devika AI Software Engineer
Stition AI · コーディング
DevikaはStition AIが公開するオープンソースAIソフトウェアエンジニアだ。目標を普通の言葉で伝えると、手順を分解し、ウェブで調べ、ローカルのプロジェクトフォルダにコードを書き込む。
Devika AI Software Engineer について
About
Devikaとは
Devikaはセルフホスト型AI開発ツールであり、自分のマシンで動くAIコーディングエージェントだ。モデルのAPIキーを入れ、プロジェクトのフォルダを指定し、やりたいことを文章で伝える。2024年3月にDevin代替として公開され、リポジトリは今もその立場を保っている。
任せるのは開発の面倒な中間部分。一文で書かれた機能要望、スタックトレースのないバグ報告、まだ存在しない小さなアプリ。Devikaは依頼を手順に分け、検索結果とドキュメントを集め、ファイルを書き、コマンドを実行する。チャット画面には今どのエージェントが動いているかが出るので、黒箱の答えを待つ代わりに計画を追える。動きとしては、自分でメモを取るAIペアプログラマーに近い。
壁は成熟度にある。開発陣は初期の実験段階だと明言しており、未解決のissueがその裏付けになっている。モデルはClaude 3、GPT-4o、Gemini 1.5、Mistral、Groq経由のLlama 3で止まり、ローカルモデルはOllamaとLM Studioで動かす。2024年半ば以降に登場したモデルは一覧に入っていない。
はじめかた
- Python 3.10か3.11、Node 18以上、uv、bunを入れる。Python 3.12ではインストールが失敗するので、先にバージョンを確認する。
- リポジトリをクローンし、仮想環境を作ってrequirements.txtを入れる。続いてplaywright install --with-depsを実行し、ブラウザ機能を用意する。
- python devika.pyでバックエンドを起動する。別ターミナルでui/に移動し、bun installとbun run startを実行してhttp://127.0.0.1:3001を開く。
- プロジェクトを作り、モデルと検索エンジンを選び、設定画面にAPIキーを入れて最初の指示を送る。使えるコードが出るまでに1、2回は手順を直すことになる。
AIツール情報
Devika AI Software Engineerの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- エージェントの中身を読みたい開発者
- コードを外部事業者に渡せないチーム
- 費用を抑えて試したい個人開発者
タスク
- 既存プロジェクトへの機能追加
- 文章で書かれたバグの修正
- 小さなアプリをゼロから組む
- 作る前の下調べ
シーン
- 週末に社内ツールを試作する
- 計画型エージェントの仕組みを学ぶ
- オフラインでコード実験をする
主な機能
計画と調査のエージェント
Devikaはまずメッセージを番号付きの計画に変え、各手順を調査エージェントに渡す。調査役は検索クエリを書き、結果を読む。取得したページは整形エージェントが広告やナビゲーションを落としてからモデルに渡す。この連鎖があるため、曖昧な依頼でも推測の山ではなく使える第一歩が出る。
ローカルモデルも選べる一覧
Claude 3、GPT-4o、GPT-4 Turbo、Gemini 1.5、Mistral、Groq経由のLlama 3で動かせる。ローカルはOllamaとLM Studioが担当し、設定画面で再起動なしに提供元を切り替えられる。プロジェクトは最高性能のためにClaude 3を推奨しており、プロンプトがどこに合わせて調整されたかが分かる。
自分の検索キーでウェブを調べる
検索はBing Search APIかGoogle Custom Searchを通り、キーは利用者が用意する。スクレイピングの代替経路はないので、最新ドキュメントが要る作業はキーがない時点で素直に失敗する。ページを開くのはPlaywrightなので、JavaScriptだらけのドキュメントも読める。単純な取得では半分しか拾えない種類のページだ。
プロジェクト作業領域と実行状態の表示
プロジェクトごとにフォルダが分かれ、書き込まれたファイルが画面に並ぶ。socket接続が現在のエージェント、その推論、ターミナル出力をチャットに流すので、計画が外れたら早めに止められる。ファイルは普通の形でディスクに残り、gitも使い慣れたエディタもそのまま使える。
6つのアクションと実行・デプロイ
アクションエージェントは各メッセージをanswer、run、deploy、feature、bug、reportに振り分ける。runはプロジェクトを実行し、deployは渡したNetlifyキーでWebプロジェクトを公開し、reportは変更点をまとめる。1メッセージ1アクションで流れは読みやすいが、2つの用事が混ざった依頼は自分で分ける必要がある。
MITライセンスの拡張できるコード
ライセンスはフォーク、ブランド変更、社内ツールへの組み込みを許す。提供元を増やすならsrc/llmにクライアントを書き、動きを増やすならプロンプト付きのエージェントフォルダを作る。プラグイン市場もホスト型の管理画面もないので、拡張はコードの中で行う。
メリットとデメリット
メリット
- MITライセンスとローカル導入でベンダー依存が消える。エージェントのループを fork しても、社内配布してもよい。
- 各エージェントのプロンプトが読めるため、自前の計画エージェントを作る際の実用的な参考になる。
- OllamaとLM Studioのローカルモデルなら、実験段階のAPI費用はゼロで済む。
- 検索とブラウジングが組み込まれ、学習データではなく現在のドキュメントを参照できる。
- 実行とデプロイのアクションがあり、生成したコードが動くURLまでつながる。
デメリット
- 開発陣自身が実験段階と位置づけており、未解決issueも多い。長いタスクでは途中の手順が壊れる。
- モデル一覧は2024年で止まっている。2024年半ば以降のモデルは載っておらず、最新のモデルを使うにはコードを触る必要がある。
- 導入には技術力が要る。Python 3.10か3.11のみ、加えてNode、bun、Playwright、設定ファイル。
- コマンドは既定でコンテナ分離なしにプロジェクトフォルダ内で実行される。計画が外れると実際のファイルに触れる。
よくある質問
書かれた目標を開発タスクとして扱い、手順の計画、ウェブ検索、ファイル書き込み、実行まで進める。多いのは機能追加、文章で説明されたバグの修正、小さなアプリの立ち上げだ。
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Forefront · コーディングForefrontはオープンソースAIで構築するためのウェブプラットフォームだ。主要なオープンソース言語モデルを自分のデータで微調整し、性能を評価し、API経由で実行したり、エクスポートして自分でホストしたりできる。クローズドなプラットフォームの手軽さを求めつつ、モデルとデータの所有権にはこだわる開発者が対象だ。
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StartKit.AI · コーディングStartkitは、AI SaaSとAIラッパー製品を作るためのボイラープレートだ。面倒な部分をあらかじめ配線済みにしたAIスタートアップボイラープレートと考えればいい。認証、StripeとLemon Squeezyの決済、利用制限、トランザクションメール、そしてOpenAI、Anthropic、Groq、Llamaと通信するAI APIスターターキットが含まれる。リポジトリをクローンして価格を設定し、ユーザーが実際にお金を払う部分に取りかかれる。ReactとTailwind上のNext.jsで作られているため、ボイラープレートコードの多くはすでに見慣れたものだ。
Testim
Tricentis · コーディングTestimは、Web・モバイル・Salesforceアプリ向けにエンドツーエンドテストを構築して実行するAIテスト自動化プラットフォームだ。機械学習を頼りに、インターフェースが変わってもテストを安定させ、チームが壊れたセレクターの修正に費やす時間を減らす。今日から使い始められる自動テストツールとしては悪くない。ブラウザで操作を録画してテストを作り、より細かい制御が必要なときはJavaScriptを足す。忙しいQAチームにとって堅実な選択肢である。