Alternatif Devin: Orkestrasi Agen AI yang Sudah Anda Bayar

Sebagian besar tim yang mencari alternatif Devin bukan karena kecewa dengan otonominya. Mereka sedang berhitung.

Anda sudah membayar seat Claude Code. Ada anggota tim yang punya paket ChatGPT dengan Codex di dalamnya. Mungkin ada juga langganan Cursor. Lalu datang agen kedua berbasis meteran dengan model konsumsinya sendiri, dan pertanyaannya bukan lagi “apakah agen ini bagus” melainkan “kenapa saya harus membayar kapasitas agen dua kali.” Pertanyaan itu punya jawaban yang baik, dan jawabannya tidak selalu “tinggalkan Devin.” Panduan ini membahas kapan Devin adalah alat yang tepat, apa sebenarnya alternatifnya, dan bagaimana Sharkly masuk dengan mengorkestrasi agen yang sudah Anda bayar, bukan menambah satu agen lagi.

TL;DR

Devin adalah software engineer otonom milik Cognition, ditagih melalui Agent Compute Unit yang mengukur waktu kerja aktif agen, bukan hanya jumlah seat. Model itu cocok untuk pekerjaan yang ingin Anda serahkan sepenuhnya dari awal sampai akhir. Model itu kurang cocok ketika developer Anda sudah punya langganan agen yang mumpuni dan yang hilang justru koordinasinya, bukan agennya. Sharkly adalah alternatif untuk kasus kedua: ia menjalankan Runtime yang sudah dimiliki tim Anda, di Computer yang Anda hubungkan, dengan Task bersama yang menyimpan jejak eksekusi dan review manusia. Pilihan nyata lainnya termasuk Conductor untuk eksekusi lokal paralel di macOS, Tembo untuk sesi terkelola yang diakses lewat tool yang sudah Anda pakai, dan Linear untuk delegasi jika agen Anda sudah ada di daftarnya.

Apa yang sebenarnya jadi keunggulan Devin

Halaman alternatif yang dibuka dengan menjelek-jelekkan produk incumbent tidaklah berguna, jadi berikut alasan untuk tetap memakainya.

Devin dirancang untuk penyerahan tugas secara end-to-end. Anda mendeskripsikan hasil yang diinginkan, lalu agen merencanakan, menulis, menjalankan, men-debug, dan beriterasi tanpa ada orang yang mengarahkan setiap langkah. Itu bentuk produk yang berbeda dari tool CLI yang Anda dampingi saat bekerja. Ketika pekerjaannya sudah terdefinisi baik dan memang bisa didelegasikan, otonomi itulah intinya, dan alternatif yang dibahas di artikel ini tidak meniru kemampuan tersebut dengan mengorkestrasi hal lain.

Cognition juga melakukan pengukuran secara jujur. Penetapan harganya berbasis Agent Compute Unit, yang mengukur kerja otonom aktif agen alih-alih menganggap tugas rumit dan perbaikan satu baris kode berbiaya sama. Cognition mempublikasikan tier terkini dan detail ACU di halaman harga mereka, dan paket enterprise menambahkan kontrol deployment serta identitas yang dibutuhkan organisasi besar.

Devin juga ikut ambil bagian dalam ekosistem yang lebih luas, bukan menuntut Anda hidup di dalamnya saja. Ia terdaftar di roster agen Linear, sehingga sebuah issue bisa didelegasikan kepadanya dari tracker yang sudah dipakai tim Anda.

Jika hambatan Anda adalah “pekerjaan yang sudah terdefinisi baik lebih banyak daripada engineer yang bisa memulainya,” Devin memang ditujukan tepat untuk itu. Pertahankan.

Tiga alasan tim mencari alternatif

Membayar kapasitas agen dua kali. Ini yang paling umum. Tim yang sudah punya langganan Claude Code dan Codex sudah memiliki agen yang kuat, terpasang, terautentikasi, dan dikonfigurasi dengan konteks lokal. Menambah agen yang diukur terpisah berarti ada dua anggaran untuk kemampuan yang tumpang tindih, dan anggaran kedua itulah yang variabel.

Konsumsi yang sulit diprediksi. Pengukuran berdasarkan waktu kerja agen memang adil, tapi juga tidak terduga ketika sebuah tugas berbelok ke arah yang salah. Proses yang mengulang karena integration test yang tidak stabil biayanya lebih besar daripada proses yang sama pada kondisi bersih, dan selisihnya baru terlihat belakangan. Tim yang butuh angka bulanan yang bisa dipertanggungjawabkan merasa tidak nyaman dengan hal ini.

Masalahnya memang bukan di agennya. Banyak tim akhirnya menyadari bahwa agen mereka baik-baik saja dan yang bermasalah adalah koordinasinya. Tiga developer menjalankan agen di tiga terminal, tidak ada catatan bersama tentang apa yang sedang dikerjakan masing-masing, pekerjaan terduplikasi, dan proses review yang isinya cuma pull request yang muncul tiba-tiba. Membeli agen yang lebih otonom tidak menyelesaikan itu. Justru memperbanyaknya.

Alasan ketiga itulah yang perlu diperjelas, karena ia mengarah ke kategori tool yang berbeda.

Kategori-kategori alternatif, secara jujur

Agen otonom lain. Factory, Zencoder, dan produk sejenis bersaing untuk pekerjaan berat-penyerahan yang sama. Jika otonomi yang Anda inginkan dan Devin dirasa kurang cocok, di sinilah tempat mencarinya. Berpindah di dalam kategori yang sama berarti ekonomi agen berbasis meteran tetap berlaku.

Runner paralel lokal. Conductor menjalankan agen Claude Code, Codex, dan Cursor secara paralel di workspace terisolasi pada Mac Anda. Produknya rapi dan tier gratisnya memungkinkan Anda memakai langganan serta key milik sendiri. Batasannya ada di platform: dokumentasi Conductor menyatakan tool ini belum tersedia untuk Windows atau Linux.

Orkestrasi terkelola. Tembo menjalankan agen coding dalam sesi cloud yang diakses melalui Slack, Linear, GitHub, dan Sentry, dengan jatah dalam denominasi dolar yang mencakup penggunaan gateway dan komputasi VM sesi. Anda berhenti mengelola mesin dan mulai membayar komputasi.

Delegasi dari tracker Anda. Jika agen Anda sudah ada di roster Linear, mendelegasikan dari issue mungkin sudah menjadi lapisan yang Anda butuhkan. Manusia tetap menjadi assignee utama dan agen ditambahkan sebagai kontributor.

Sistem kerja dengan eksekusi di bawahnya. Inilah kategori tempat Sharkly berada, dan inilah yang cocok untuk kasus “kami sudah membayar agen, kami butuh koordinasi.”

Rangkuman kami tentang tool terbaik untuk mengelola agen coding AI paralel membahas lebih banyak opsi ini secara berdampingan.

Cara kerja solusi orkestrasi

Mulailah dari batasannya, karena ini mencegah evaluasi yang sia-sia. Sharkly bukan pengganti Claude Code, Codex, atau tool eksekusi lain. Ia menambahkan lapisan Task, Computer, konteks, kontrol, dan review bersama di sekitar tool yang sudah dipakai tim Anda. Jika Anda ingin satu vendor menangani seluruh tugas dari awal sampai akhir, itu bentuk Devin, bukan bentuk ini.

Yang dilakukan Sharkly adalah membuat agen yang sudah Anda bayar berperilaku seperti anggota tim.

Sebuah Computer menyediakan host eksekusi untuk pekerjaan Agent: komputer lokal, server remote, container, atau cloud host yang didukung. Layanan lokal berukuran kecil menghubungkannya ke Sharkly, mendeteksi Runtime yang tersedia, menerima pekerjaan, menyiapkan direktori task, menjalankan Runtime yang dipilih, dan men-stream progresnya kembali. Runtime yang dijalankan adalah yang sudah dipasang dan diautentikasi oleh developer Anda, sehingga penggunaan model tetap berjalan melalui langganan atau API key yang dikonfigurasi di tool tersebut.

Sebuah Agent adalah konfigurasi kerja yang tersimpan, bukan prompt sekali pakai: instruksi, Runtime, Skills, repositori, environment, dan pengaturan run. Hal ini mengubah setup prompt hasil kerja keras satu orang menjadi sesuatu yang bisa dibagikan dan ditugaskan ke seluruh tim.

Sebuah Task adalah unit kerja utamanya. Di dalamnya ada tujuan, penanggung jawab, Agent atau Crew yang ditugaskan untuk mengeksekusinya, komentar, serta status eksekusi, jejak, dan hasil dari Agent. Review berada tepat di samping bukti kerjanya, bukan datang sebagai pull request tanpa penjelasan.

Dan ketika Runtime yang Anda butuhkan tidak ada di selector, Anda bisa menambahkan ACP Runtime kustom dari halaman detail Computer dengan mengonfigurasi ikon, nama, dan perintah startup-nya, lalu memilih Test connection.

Contoh nyata

Sebuah tim berisi enam orang mengevaluasi Devin untuk tumpukan bug fix yang cakupannya jelas dan mereka menyukai hasilnya. Yang membuat mereka ragu adalah anggaran kedua: lima dari enam orang sudah punya Claude Code, dan dua punya Codex lewat ChatGPT.

Masalah mereka yang sebenarnya, setelah dijelaskan dengan gamblang, bukanlah kualitas agennya. Masalahnya adalah tiga orang menjalankan agen secara bersamaan tanpa pandangan bersama, dua di antaranya sempat memperbaiki hal yang sama pada minggu sebelumnya, dan review datang sebagai pull request yang tidak dipahami konteksnya oleh siapa pun.

Mereka menghubungkan dua Computer: satu laptop developer dan satu server Linux bersama dengan rute jaringan staging. Mereka membuat tiga Agent, masing-masing untuk bug fix, cakupan test, dan dokumentasi, dengan instruksi yang terfokus dan akses repositori yang sesuai. Tiket bug berubah menjadi Task yang ditugaskan ke Agent perbaikan, dengan setiap run berjalan di worktree terisolasi sehingga pekerjaan paralel tidak lagi bertabrakan. Panduan kami tentang menjalankan agen paralel di worktree terisolasi membahas setup tersebut.

Pengeluaran mereka tidak berubah, karena run-nya memakai langganan yang memang sudah mereka bayar. Yang berubah adalah pekerjaan duplikat terhenti, hambatan terlihat sebelum standup, dan reviewer bisa membaca jejak eksekusi di samping diff-nya.

Untuk pekerjaan yang benar-benar bisa diserahkan sepenuhnya, beberapa tiket per bulan yang tidak ada yang mau memulainya, mereka tetap mempertahankan satu seat Devin. Itu hasil yang wajar, bukan kompromi.

Devin vs lapisan orkestrasi: perbandingan yang adil

Kesalahan umum saat beralih

Membeli lapisan orkestrasi demi mendapatkan otonomi. Jika yang Anda inginkan adalah agen yang menangani tugas tanpa pengawasan, lapisan koordinasi akan mengecewakan Anda. Keduanya produk yang berbeda.

Melewatkan pertanyaan soal environment. Alasan mengapa runtime lokal sering mengalahkan runtime terkelola pada repositori Anda itu sederhana: ia bisa mengakses private registry, database yang sudah di-seed, dan rute staging. Tool mana pun yang Anda pilih, tentukan dulu di mana environment-nya berada sebelum membandingkan kualitas output.

Menghitung seat dan mengabaikan jumlah run. Agen berbasis meteran lebih mahal pada minggu-minggu berat. Runtime berbasis langganan biayanya tetap sama, tapi akan kena rate limit. Tidak ada yang gratis; keduanya gagal dengan cara berbeda, dan Anda perlu tahu kegagalan mana yang bisa ditanggung tim Anda.

Menganggap pilot sebagai keputusan final. Tiga tiket yang dipilih dengan baik hampir selalu berhasil di mana pun. Jalankan tiket yang berantakan, yang punya integration test tidak stabil, sebelum Anda menandatangani apa pun.

Kesimpulan

Versi jujur dari perbandingan ini: jika masalah Anda adalah kebutuhan menyerahkan pekerjaan sepenuhnya dari awal sampai akhir dan Anda bersedia membayar otonomi berbasis meteran, Devin dirancang untuk itu dan alternatif di kategorinya sendirilah yang perlu Anda lihat.

Jika masalah Anda adalah tim sudah punya agen yang mumpuni tapi tidak punya sistem bersama di sekitarnya, membeli agen lain adalah pembelian yang salah. Yang hilang adalah lapisan yang membuat pekerjaan agen bisa ditugaskan, terisolasi, dapat dilacak, dan bisa di-review: Agent sebagai konfigurasi tersimpan, Computer yang membawa environment asli Anda, dan Task tempat rencana, jejak eksekusi, serta keputusan manusia berada bersama.

Untuk itulah Sharkly dibuat. Hubungkan satu Computer, buat satu Agent, dan tugaskan satu Task kecil sebelum Anda memutuskan hal yang lebih besar.

FAQ

Apakah Sharkly pengganti langsung Devin? Bukan. Devin adalah agen otonom. Sharkly adalah lapisan di sekitar agen, dan ia menjalankan agen yang sudah dipakai tim Anda. Tim yang menginginkan penyerahan end-to-end untuk sebagian pekerjaan sering memakai keduanya.

Apakah Sharkly menagih per run agen? Penggunaan model tetap berjalan melalui langganan atau API key yang dikonfigurasi di tool tersebut. Kuota model bergantung pada tool coding AI, paket, dan akun API yang dihubungkan tim Anda.

Berapa biaya Devin? Cognition mengukur Devin dalam Agent Compute Unit, yang mengukur kerja otonom aktif agen, di samping tier paket. Cek devin.ai/pricing untuk angka terkini, karena sudah beberapa kali berubah.

Agen apa saja yang bisa dijalankan Sharkly? Runtime apa pun yang terdeteksi layanan lokal di Computer yang terhubung, dan ACP Runtime kustom apa pun yang Anda konfigurasi dengan perintah startup-nya sendiri.

Bisakah saya menjalankan agen di server, bukan di laptop? Bisa. Computer bisa berupa komputer lokal, server remote, container, atau cloud host yang didukung, dan CLI serta layanan lokalnya bisa dipasang di macOS, Linux, dan Windows.

Bagaimana jika tim saya memakai Windows? Installer Sharkly mencakup Windows, dengan installer Windows saat ini hanya untuk AMD64. Ini layak dicek dibandingkan alternatif lain, karena sebagian tool di kategori ini hanya tersedia untuk macOS.