Devika AI Software Engineer
Stition AI · 코딩
Devika는 Stition AI가 공개한 오픈소스 AI 소프트웨어 엔지니어다. 목표를 평범한 문장으로 알려주면 단계를 나누고, 웹에서 자료를 찾고, 로컬 프로젝트 폴더에 코드를 쓴다.
Devika AI Software Engineer 소개
About
Devika란
Devika는 셀프 호스팅 AI 개발 도구이자 내 컴퓨터에서 도는 AI 코딩 에이전트다. 모델 API 키를 넣고 프로젝트 폴더를 지정한 뒤 하고 싶은 일을 문장으로 설명한다. 2024년 3월 Devin 대안으로 공개됐고, 저장소는 지금도 그 위치를 유지한다.
맡는 일은 개발의 지저분한 중간 지대다. 한 문장으로 적힌 기능 요청, 스택 트레이스가 없는 버그 리포트, 아직 없는 작은 앱. Devika는 요청을 단계로 쪼개고 검색 결과와 문서 페이지를 모은 뒤 파일을 쓰고 명령을 실행한다. 채팅 창에는 지금 어떤 에이전트가 일하는지 표시되므로 블랙박스를 기다리는 대신 계획을 따라갈 수 있다. 실제로는 스스로 메모를 남기는 AI 페어 프로그래머에 가깝다.
관건은 성숙도다. 개발진은 초기 실험 단계라고 밝히고, 열린 이슈 목록이 이를 뒷받침한다. 모델은 Claude 3, GPT-4o, Gemini 1.5, Mistral, Groq 경유 Llama 3에서 멈춘다. 로컬 모델은 Ollama와 LM Studio로 돌린다. 2024년 중반 이후 나온 모델은 목록에 없다.
시작하기
- Python 3.10이나 3.11, Node 18 이상, uv, bun을 설치한다. Python 3.12에서는 설치가 깨지므로 버전을 먼저 확인한다.
- 저장소를 복제하고 가상 환경을 만든 뒤 requirements.txt를 설치한다. 이어서 playwright install --with-deps로 브라우저 기능을 준비한다.
- python devika.py로 백엔드를 띄운다. 다른 터미널에서 ui/로 이동해 bun install과 bun run start를 실행하고 http://127.0.0.1:3001을 연다.
- 프로젝트를 만들고 모델과 검색 엔진을 고른 뒤 설정 화면에 API 키를 넣고 첫 지시를 보낸다. 쓸 만한 코드가 나오기까지 한두 번은 단계를 고치게 된다.
제품 정보
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사용자
- 에이전트 내부를 들여다보려는 개발자
- 코드를 외부 업체에 넘길 수 없는 팀
- 비용을 줄여 실험하려는 1인 개발자
작업
- 기존 프로젝트에 기능 추가
- 글로 설명된 버그 수정
- 작은 앱을 처음부터 만들기
- 만들기 전 조사
활용 상황
- 주말에 사내 도구를 프로토타이핑
- 계획형 에이전트의 구조를 익히기
- 오프라인에서 코드 실험
주요 기능
계획과 조사 에이전트
Devika는 먼저 메시지를 번호가 붙은 계획으로 바꾸고 각 단계를 조사 에이전트에 넘긴다. 조사 담당은 검색어를 쓰고 결과를 읽는다. 가져온 페이지는 포매터 에이전트가 광고와 메뉴를 걷어낸 뒤 모델에 전달한다. 이 연결 덕분에 두루뭉술한 요청도 추측 더미가 아니라 쓸 만한 첫 단계로 나온다.
로컬 모델까지 고르는 목록
Claude 3, GPT-4o, GPT-4 Turbo, Gemini 1.5, Mistral, Groq 경유 Llama 3로 돌릴 수 있다. 로컬은 Ollama와 LM Studio가 맡고, 설정 화면에서 재시작 없이 제공사를 바꾼다. 프로젝트는 최상의 결과를 위해 Claude 3를 권한다. 프롬프트가 어디에 맞춰 조정됐는지 알 수 있는 대목이다.
내 검색 키로 웹 조사
검색은 Bing Search API나 Google Custom Search를 거치고 키는 사용자가 넣는다. 스크래핑 대체 경로가 없어서 최신 문서가 필요한 작업은 키가 없으면 깔끔하게 실패한다. 페이지 방문은 Playwright가 처리하므로 자바스크립트가 많은 문서도 읽는다. 단순 다운로드로는 절반만 건지는 종류다.
프로젝트 작업 공간과 실시간 상태
프로젝트마다 폴더가 따로 생기고 파일이 쓰이는 대로 화면에 뜬다. socket 연결이 현재 에이전트와 추론, 터미널 출력을 채팅으로 보내므로 계획이 어긋나면 일찍 멈출 수 있다. 파일은 평범한 형태로 디스크에 남아 git과 쓰던 편집기가 그대로 작동한다.
실행과 배포를 포함한 여섯 가지 액션
액션 에이전트는 메시지를 answer, run, deploy, feature, bug, report 중 하나로 분류한다. run은 프로젝트를 실행하고, deploy는 넣어준 Netlify 키로 웹 프로젝트를 올리며, report는 바뀐 내용을 정리한다. 메시지당 액션 하나라 흐름은 예측 가능하지만, 두 가지 일이 섞인 요청은 직접 나눠야 한다.
MIT 라이선스의 확장 가능한 코드
라이선스는 포크와 브랜드 변경, 사내 도구 탑재를 허용한다. 제공사를 늘리려면 src/llm에 클라이언트를 쓰고, 동작을 늘리려면 프롬프트가 든 에이전트 폴더를 만든다. 플러그인 마켓이나 호스팅 관리 콘솔은 없어서 확장은 코드에서 이뤄진다.
장단점
장점
- MIT 라이선스와 로컬 설치로 제공사 종속이 사라진다. 에이전트 루프를 포크하거나 사내에 배포해도 된다.
- 에이전트별 프롬프트가 공개돼 있어 자체 계획 에이전트를 만들 때 실용적인 참고가 된다.
- Ollama와 LM Studio의 로컬 모델을 쓰면 실험 단계 API 비용이 0원이다.
- 검색과 브라우징이 붙어 있어 학습 데이터 대신 현재 문서를 참조한다.
- 실행과 배포 액션이 생성한 코드를 실제로 열리는 URL까지 연결한다.
단점
- 개발진 스스로 실험 단계라고 말하고 열린 이슈도 많다. 긴 작업에서는 중간 단계가 깨진다.
- 모델 목록이 2024년에 멈춰 있다. 그해 중반 이후 나온 모델은 없어서 최신 모델을 쓰려면 코드를 고쳐야 한다.
- 설치는 기술 지식이 필요하다. Python 3.10이나 3.11만 되고 Node, bun, Playwright, 설정 파일까지 챙겨야 한다.
- 명령이 기본적으로 컨테이너 격리 없이 프로젝트 폴더에서 실행된다. 계획이 어긋나면 실제 파일을 건드릴 수 있다.
자주 묻는 질문
적어 둔 목표를 개발 작업처럼 처리한다. 단계를 계획하고 웹을 검색하고 파일을 쓰고 실행까지 간다. 흔한 용도는 기능 추가, 글로 설명한 버그 수정, 작은 앱 만들기다.
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