Alternativa ao Devin: orquestre os agentes de IA pelos quais você já paga

A maioria das equipes que procura uma alternativa ao Devin não está insatisfeita com a autonomia. Está fazendo contas.

Você já paga por licenças do Claude Code. Alguém do time tem um plano do ChatGPT que inclui o Codex. Talvez haja também uma assinatura do Cursor. Aí chega um segundo agente cobrado por consumo, com seu próprio modelo de medição, e a pergunta deixa de ser "esse agente é bom" para se tornar "por que estou pagando duas vezes por capacidade de agente". Essa pergunta tem uma boa resposta, e ela nem sempre é "abandonar o Devin". Este guia mostra quando o Devin é a ferramenta certa, quais são de fato as alternativas e como o Sharkly se encaixa ao orquestrar os agentes que você já paga, em vez de acrescentar mais um.

Resumo rápido

O Devin é o engenheiro de software autônomo da Cognition, cobrado por Agent Compute Units, que medem o tempo de trabalho ativo do agente em vez de considerar apenas as licenças. Esse modelo serve para trabalhos que você quer delegar de ponta a ponta. Ele se encaixa menos bem quando seus desenvolvedores já têm assinaturas de agentes capazes e o que falta é coordenação, não mais um agente. O Sharkly é a alternativa para esse segundo caso: ele roda os Runtimes que sua equipe já tem, em Computadores que você conecta, com uma Tarefa compartilhada que reúne o trace de execução e a revisão humana. Outras opções reais incluem o Conductor, para execuções locais em paralelo no macOS, o Tembo, para sessões hospedadas acessadas pelas ferramentas que você já usa, e o Linear, para delegação, caso seus agentes já estejam na lista de agentes dele.

No que o Devin realmente se destaca

Uma página de alternativas que começa detonando o concorrente atual não é útil, então aqui vai o argumento para ficar com ele.

O Devin foi feito para a delegação de ponta a ponta. Você descreve um resultado, e o agente planeja, escreve, executa, depura e itera sem que alguém conduza cada passo. Esse é um formato de produto diferente de uma ferramenta de CLI que você acompanha lado a lado. Quando o trabalho está bem especificado e é realmente delegável, essa autonomia é o ponto central — e as alternativas deste artigo não a reproduzem orquestrando outra coisa.

A Cognition também faz a medição de forma honesta. A cobrança se baseia em Agent Compute Units, que medem o trabalho autônomo ativo do agente em vez de fingir que uma tarefa complicada e uma correção de uma linha custam o mesmo. A Cognition publica os níveis atuais e os detalhes das ACUs na sua página de preços, e os acordos corporativos acrescentam os controles de implantação e identidade que organizações maiores exigem.

O Devin também participa do ecossistema mais amplo, em vez de exigir que você viva dentro dele. Ele aparece na lista de agentes do Linear, então uma issue pode ser delegada a ele direto do rastreador que sua equipe já usa.

Se o seu gargalo é "temos mais trabalho bem especificado do que engenheiros para começar", o Devin é feito exatamente para isso. Mantenha-o.

Os três motivos pelos quais as equipes buscam uma alternativa

Pagar duas vezes pela capacidade de agentes. Esse é o motivo mais comum. Uma equipe com assinaturas do Claude Code e do Codex já tem agentes poderosos instalados, autenticados e configurados com contexto local. Adicionar um agente cobrado separadamente significa dois orçamentos para capacidades que se sobrepõem, e o segundo orçamento é o variável.

Consumo difícil de prever. Cobrar pelo tempo de trabalho do agente é justo, e também é imprevisível quando uma tarefa sai dos trilhos. Uma execução que tenta de novo contra um teste de integração instável custa mais do que a mesma execução contra um teste limpo, e a diferença só aparece depois. Equipes que precisam de um número mensal que consigam defender acham isso desconfortável.

A lacuna nunca foi o agente. Muitas equipes descobrem que seus agentes vão bem e que o problema é a coordenação. Três desenvolvedores rodando agentes em três terminais, nenhum registro compartilhado do que cada um está fazendo, trabalho duplicado e um processo de revisão que consiste em pull requests de surpresa. Comprar um agente mais autônomo não resolve isso. Multiplica o problema.

Esse terceiro motivo é o que merece precisão, porque aponta para uma categoria diferente de ferramenta.

As categorias de alternativas, com honestidade

Outro agente autônomo. Factory, Zencoder e produtos semelhantes disputam o mesmo tipo de trabalho com forte delegação. Se autonomia é o que você quer e o Devin não é a opção certa, é aqui que você deve olhar. Trocar dentro da mesma categoria mantém a economia de agente cobrado por consumo.

Um executor paralelo local. O Conductor roda agentes do Claude Code, do Codex e do Cursor em paralelo, em workspaces isolados no seu Mac. É bem-acabado, e o plano gratuito permite usar suas próprias assinaturas e chaves. A limitação é de plataforma: a documentação do Conductor afirma que ele ainda não está disponível para Windows ou Linux.

Orquestração hospedada. O Tembo roda agentes de código em sessões na nuvem, acessadas pelo Slack, Linear, GitHub e Sentry, com uma franquia em dólares que cobre o uso do gateway e a computação da VM da sessão. Você deixa de gerenciar máquinas e passa a pagar por computação.

Delegação a partir do seu rastreador. Se seus agentes já estão na lista do Linear, delegar a partir da issue pode ser toda a camada de que você precisa. A pessoa continua como responsável principal, e o agente é adicionado como contribuidor.

Um sistema de trabalho com execução por baixo. É nessa categoria que o Sharkly se encaixa, e é a que atende ao caso "já pagamos por agentes, precisamos de coordenação".

Nosso compilado das melhores ferramentas para gerenciar agentes de código com IA em paralelo apresenta várias dessas opções lado a lado.

Como funciona a resposta de orquestração

Comece pelo limite, porque isso evita uma avaliação desperdiçada. O Sharkly não substitui o Claude Code, o Codex ou outras ferramentas de execução. Ele adiciona a camada de tarefa compartilhada, Computador, contexto, controle e revisão em torno das ferramentas que sua equipe já usa. Se você quer um único fornecedor responsável pela tarefa inteira, de ponta a ponta, esse é o formato do Devin, não o deste produto.

O que o Sharkly faz, em vez disso, é fazer os agentes que você já paga se comportarem como membros da equipe.

Um Computador fornece o host de execução para o trabalho dos Agentes: um computador local, um servidor remoto, um contêiner ou um host de nuvem compatível. Um pequeno serviço local o conecta ao Sharkly, detecta os Runtimes disponíveis, recebe trabalho, prepara o diretório da tarefa, inicia o Runtime selecionado e transmite o progresso de volta. O runtime que roda é aquele que seu desenvolvedor já instalou e autenticou, então o uso do modelo continua pelas assinaturas ou chaves de API configuradas nessas ferramentas.

Um Agente é uma configuração de trabalho salva, e não um prompt avulso: instruções, Runtime, Skills, repositórios, ambiente e configurações de execução. Isso transforma a configuração de prompt que uma pessoa conquistou a duras penas em algo que a equipe inteira pode usar para atribuir trabalho.

Uma Tarefa é a unidade principal de trabalho. Ela carrega o objetivo, a pessoa responsável, o Agente ou Crew designado para executá-la, os comentários e o estado de execução, o trace e o resultado do Agente. A revisão fica ao lado da evidência, em vez de chegar como um pull request sem explicação.

E quando o Runtime de que você precisa não está no seletor, dá para adicionar um Runtime ACP personalizado na página de detalhes do Computador, configurando ícone, nome e comando de inicialização e depois clicando em Test connection.

Um exemplo prático

Uma equipe de seis pessoas avaliou o Devin para dar conta de um backlog de correções de bugs bem delimitadas e gostou do resultado. O que as impediu foi o segundo orçamento: cinco das seis já tinham Claude Code, e duas tinham Codex via ChatGPT.

A dor real delas, quando a descreveram com clareza, não era a qualidade dos agentes. Era o fato de três pessoas rodarem agentes ao mesmo tempo sem uma visão compartilhada, duas delas terem duplicado uma correção na semana anterior e as revisões chegarem como pull requests sobre os quais ninguém tinha contexto.

Elas conectaram dois Computadores: um notebook de desenvolvedor e um servidor Linux compartilhado com a rota de rede de staging. Criaram três Agentes — um para correção de bugs, um para cobertura de testes e um para documentação —, cada um com instruções focadas e o acesso correto aos repositórios. Os tickets de bug viraram Tarefas atribuídas ao Agente de correção, com cada execução em uma worktree isolada para que o trabalho paralelo parasse de colidir. Nosso guia sobre rodar agentes em paralelo em worktrees isoladas cobre essa configuração.

Os gastos não mudaram, porque as execuções usaram assinaturas que elas já pagavam. O que mudou foi que o trabalho duplicado parou, os bloqueios ficaram visíveis antes do standup e os revisores puderam ler o trace ao lado do diff.

Para o trabalho realmente delegável — alguns tickets por mês que ninguém queria começar —, elas mantiveram uma licença do Devin. Esse é um resultado razoável, não um meio-termo.

Devin vs. uma camada de orquestração: uma comparação justa

Erros comuns na hora de trocar

Comprar uma camada de orquestração esperando autonomia. Se o que você quer é um agente que assume a tarefa sem supervisão, uma camada de coordenação vai te decepcionar. São produtos diferentes.

Pular a questão do ambiente. O motivo pelo qual um runtime local muitas vezes supera um hospedado no seu repositório é banal: ele consegue acessar o registro privado, o banco de dados populado e a rota de staging. Seja qual for a ferramenta que você escolher, decida onde o ambiente vai ficar antes de comparar a qualidade do resultado.

Contar licenças e ignorar execuções. Agentes cobrados por consumo custam mais em semanas difíceis. Runtimes baseados em assinatura custam o mesmo e esbarram em limites de uso. Nem um nem outro é gratuito; eles falham de formas diferentes, e você precisa saber qual tipo de falha sua equipe consegue absorver.

Tratar um piloto como decisão tomada. Três tickets bem escolhidos dão certo em quase qualquer lugar. Rode o ticket bagunçado, aquele com o teste de integração instável, antes de assinar qualquer coisa.

Conclusão

A versão honesta desta comparação: se o seu problema é que você precisa de trabalho delegado de ponta a ponta e está disposto a pagar por autonomia cobrada por consumo, o Devin foi feito para isso, e as alternativas dentro da própria categoria dele são as que você deve considerar.

Se o seu problema é que sua equipe já tem agentes capazes e nenhum sistema compartilhado em torno deles, comprar outro agente é a compra errada. O que falta é a camada que torna o trabalho dos agentes atribuível, isolado, rastreável e revisável: Agentes como configurações salvas, Computadores que carregam seu ambiente real e uma Tarefa onde o plano, o trace e a decisão humana convivem.

É para isso que o Sharkly existe. Conecte um Computador, crie um Agente e atribua uma Tarefa pequena antes de decidir qualquer coisa maior.

Perguntas frequentes

O Sharkly substitui o Devin diretamente? Não. O Devin é um agente autônomo. O Sharkly é a camada em torno dos agentes, e roda os que sua equipe já usa. Equipes que querem delegação de ponta a ponta para parte do trabalho costumam manter os dois.

O Sharkly cobra por execução de agente? O uso do modelo continua pelas assinaturas ou chaves de API configuradas nessas ferramentas. A cota de modelo depende das ferramentas de código com IA, dos planos e das contas de API que sua equipe conectar.

Quanto custa o Devin? A Cognition cobra pelo Devin em Agent Compute Units, que medem o trabalho autônomo ativo do agente, além dos níveis de plano. Consulte devin.ai/pricing para ver os números atuais, já que eles mudaram mais de uma vez.

Quais agentes o Sharkly consegue rodar? Qualquer Runtime que o serviço local detecte no Computador conectado, além de qualquer Runtime ACP personalizado que você configurar com seu próprio comando de inicialização.

Posso rodar agentes em um servidor em vez de notebooks? Sim. Um Computador pode ser um computador local, um servidor remoto, um contêiner ou um host de nuvem compatível, e a CLI e o serviço local são instalados no macOS, no Linux e no Windows.

E se minha equipe usar Windows? Os instaladores do Sharkly cobrem o Windows, e o instalador atual para Windows é apenas AMD64. Vale a pena verificar isso ao comparar alternativas, já que algumas ferramentas dessa categoria são exclusivas para macOS.