Devika AI Software Engineer
Stition AI · 程式設計
Devika 是 Stition AI 推出的開源 AI 軟體工程師。你用一句話說出目標，它會拆解步驟、上網查資料，再把程式碼寫進本機的專案資料夾。
關於 Devika AI Software Engineer
About
什麼是 Devika
Devika 是自行架設的 AI 開發工具，也是能在本機執行的 AI 程式開發代理。你把模型金鑰填進去、指定一個專案資料夾，再用一句話說明需求。它在 2024 年 3 月以 Devin 替代方案的身分開源，專案至今仍維持這個定位。
它處理的是開發過程裡最亂的那一段：一句話寫完的功能需求、沒有錯誤堆疊的 bug 回報、還不存在的迷你應用。Devika 把需求拆成步驟，抓取搜尋結果與文件頁面，接著寫入檔案並執行指令。聊天視窗會顯示目前是哪個代理在工作，你能沿著計畫檢查，而不是等一個黑盒子吐出結果。實際用起來，它像一個會自己記筆記的 AI 結對程式設計夥伴。
真正的門檻在成熟度。維護者自己說專案仍在早期實驗階段，待處理的 issue 也印證這點。模型清單停在 Claude 3、GPT-4o、Gemini 1.5、Mistral 與透過 Groq 使用的 Llama 3，本機權重則靠 Ollama 與 LM Studio。2024 年中之後推出的模型都沒進來。
開始使用
- 先裝 Python 3.10 或 3.11、Node 18 以上、uv 與 bun。Python 3.12 會讓安裝失敗，動手前先確認版本。
- 複製專案，建立虛擬環境，安裝 requirements.txt，再執行 playwright install --with-deps 取得瀏覽器工具。
- 用 python devika.py 啟動後端，另開終端機進到 ui/，依序執行 bun install 與 bun run start，然後打開 http://127.0.0.1:3001。
- 建立專案、選好模型與搜尋引擎、在設定頁填入金鑰，送出第一個指令。要有心理準備修正一兩個步驟，才會得到能用的程式碼。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 想看清代理內部運作的開發者：每個提示範本都以 jinja2 檔放在 src/agents，你能讀到規劃代理為什麼要求某個步驟。前提是熟悉 Python 與 Node，才有辦法把它跑起來。
- 不能把程式碼交給外部廠商的團隊：一個自主程式開發代理就跑在自己的機器或伺服器上，對外只連你設定的模型與搜尋 API。
- 想壓低成本的獨立開發者：透過 Ollama 跑本機模型，除了硬體之外沒有額外費用，很適合拿來測試 7B 或 70B 模型在真實任務上的極限。
任務
- 在現有專案加功能：把 Devika 指向資料夾、描述要改什麼，它會規劃修改、寫出修補檔並執行結果。
- 用文字描述修 bug：bug 動作會催它去讀出錯的程式碼、改那個檔案，而不是另外生一堆新檔案。
- 從零建立小型應用：一段文字的需求會變成可執行的檔案結構，這也是專案示範影片裡展示的場景。
- 動工前先查資料：研究代理會抽出關鍵字、抓搜尋結果、實際打開頁面，適合用在你還不熟的函式庫或 API。
情境
- 週末做內部工具原型：安裝大約花一個晚上，第一個能跑的版本通常比手寫骨架更快出現。
- 理解規劃型代理怎麼運作：規劃、研究、寫程式與修補四個代理是各自獨立的檔案，提示內容也讀得懂，整個專案等於一份可執行的範例。
- 離線做程式實驗：改用 Ollama 或 LM Studio，提示與程式碼都留在自己的硬體上，對簽了保密協定的專案特別有用。
主要功能
規劃與研究代理
Devika 先把你的訊息變成分步驟的計畫，再把每個步驟交給研究代理去寫搜尋字串、讀搜尋結果。格式化代理會先清掉網頁的廣告與導覽列，文字才送進模型。這條鏈路說明了為什麼模糊的需求也能生出堪用的第一步，而不是一整串猜測。
支援本機權重的模型清單
Devika 可以跑 Claude 3、GPT-4o、GPT-4 Turbo、Gemini 1.5、Mistral，或透過 Groq 使用 Llama 3。本機模型交給 Ollama 與 LM Studio，設定頁換供應商不必重開。專案建議用 Claude 3 效果最好，這句話也透露了提示當初是對誰調校的。
用自己的搜尋金鑰上網查資料
搜尋走 Bing Search API 或 Google Custom Search，金鑰由你提供。它沒有爬蟲備援，所以需要最新文件的任務一旦缺金鑰就會直接失敗。實際開頁面的是 Playwright，因此大量依賴 JavaScript 的文件也讀得到，單純抓取只會拿到半套內容。
專案工作區與即時代理狀態
每個專案有自己的資料夾，介面會隨著檔案寫入列出清單。socket 連線把當前代理、它的推理與終端機輸出即時送進聊天室，你可以在計畫走偏時早點喊停。檔案以一般格式留在硬碟上，git 與慣用的編輯器照常運作。
六種動作，包含執行與部署
動作代理會把每則訊息歸類成 answer、run、deploy、feature、bug 或 report。run 執行程式，deploy 用你給的 Netlify 金鑰把網站專案推上線，report 則整理這次改了什麼。一則訊息只做一件事，流程比較好預測，代價是混了兩件事的需求得自己拆開。
MIT 授權的可擴充程式碼
授權允許你 fork、換品牌，甚至放進公司內部工具。要加供應商就在 src/llm 寫一個 client，要加行為就開一個新的代理資料夾加上提示範本。這裡沒有外掛商店，也沒有代管控制台，擴充一律在程式碼裡完成。
優缺點
優點
- MIT 授權加上本機安裝，等於沒有供應商綁定，你可以改寫代理迴圈或直接在公司內部部署。
- 每個代理的提示範本都公開可讀，整個專案因此成為自建規劃代理的實用參考。
- 透過 Ollama 與 LM Studio 跑本機模型，實驗階段可以完全不付 API 費用。
- 搜尋與瀏覽功能已經接好，代理能抓最新文件，不必只靠訓練資料。
- 執行與部署動作把產出的程式碼接到一個真的能開的網址。
缺點
- 維護者自己定位在早期實驗階段，大量 issue 仍開著，任務一長就容易斷在某個步驟。
- 模型清單凍結在 2024 年，2024 年中之後發表的模型都不在選單裡，想接上最新的前沿模型得自己改程式。
- 安裝門檻偏技術：只支援 Python 3.10 或 3.11，還要 Node、bun、Playwright 與一份設定檔。
- 指令預設直接在你電腦上的專案資料夾裡執行，沒有容器隔離，計畫走偏時可能動到真實檔案。
常見問題
Devika 把一段文字目標當成開發任務來處理：規劃步驟、上網搜尋、寫入檔案、執行程式。常見用途是加功能、修一個用文字描述的 bug，或從零搭出小型應用。
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