Devin Alternatifi: Zaten Parasını Ödediğiniz Yapay Zeka Ajanlarını Orkestre Edin

Devin alternatifi arayan ekiplerin çoğu otonomiinden memnun değil. Hesap yapıyorlar.

Zaten Claude Code lisansları için ödeme yapıyorsunuz. Ekibinizden birinin Codex içeren bir ChatGPT planı var. Belki bir Cursor aboneliği de vardır. Sonra kendi tüketim modeliyle ikinci bir ölçümlü ajan geliyor ve soru "bu ajan iyi mi" olmaktan çıkıp "neden ajan kapasitesini iki kez satın alıyorum" haline geliyor. Bu sorunun iyi bir cevabı var ve cevap her zaman "Devin'den ayrıl" değil. Bu rehber, Devin'in ne zaman doğru araç olduğunu, alternatiflerin gerçekte ne olduğunu ve Sharkly'nin yeni bir ajan eklemek yerine zaten ödeme yaptığınız ajanları nasıl orkestre ederek bu tabloya uyduğunu ele alıyor.

Özet

Devin, Cognition'ın otonom yazılım mühendisi olup yalnızca lisanslara göre değil, ajanın aktif çalışma süresini ölçen Ajan Hesaplama Birimleri (Agent Compute Unit) üzerinden faturalandırılır. Bu model, baştan sona devretmek istediğiniz işlere uygundur. Geliştiricilerinizin zaten yetenekli ajan abonelikleri olduğunda ve eksik parçanın başka bir ajan değil koordinasyon olduğu durumlarda ise daha az uygundur. Sharkly tam da bu ikinci durum için bir alternatif: ekibinizin zaten sahip olduğu Çalışma Zamanlarını (Runtime), sizin bağladığınız Bilgisayarlarda (Computer) çalıştırır; yürütme kaydını ve insan incelemesini taşıyan paylaşımlı bir Görev (Task) etrafında toplar. Diğer gerçek seçenekler arasında macOS'ta paralel yerel çalıştırmalar için Conductor, mevcut araçlarınız üzerinden erişilen barındırılan oturumlar için Tembo ve ajanlarınız zaten listesindeyse devretme için Linear bulunuyor.

Devin aslında neyi iyi yapıyor

Mevcut aracı kötüleyerek açılan bir alternatifler sayfası işe yaramaz; o halde Devin'de kalmanın gerekçesi şu.

Devin baştan sona devretme için tasarlandı. Bir sonucu tarif ediyorsunuz; ajan ise her adımı bir kişi yönlendirmeden planlıyor, yazıyor, çalıştırıyor, hata ayıklıyor ve yineliyor. Bu, yanına oturduğunuz bir CLI aracından farklı bir ürün biçimi. İş net tanımlandığında ve gerçekten devredilebilir olduğunda, o otonomi tam da olayın kendisidir ve bu makaledeki alternatifler başka bir şeyi orkestre ederek bunu tekrarlamaz.

Cognition ayrıca dürüst bir ölçümleme yapıyor. Fiyatlandırma, karmaşık bir görevle tek satırlık bir düzeltmenin aynı maliyete sahip olduğunu varsaymak yerine ajanın aktif otonom çalışmasını ölçen Ajan Hesaplama Birimleri üzerinden yürüyor. Cognition güncel kademeleri ve ACU detaylarını fiyatlandırma sayfasında yayımlıyor; kurumsal düzenlemeler ise büyük kuruluşların ihtiyaç duyduğu dağıtım ve kimlik kontrollerini ekliyor.

Devin ayrıca sizi kendi içinde yaşamaya zorlamak yerine geniş ekosisteme katılıyor. Linear'ın ajanlar listesinde yer alıyor, böylece ekibinizin zaten kullandığı takip aracından bir iş ona devredilebiliyor.

Darboğazınız "başlatacak mühendisten daha fazla net tanımlanmış işimiz var" ise, Devin tam da buna yönelik. Onu elinizde tutun.

Ekiplerin alternatif aramasının üç nedeni

Ajan kapasitesi için iki kez ödeme yapmak. En yaygın neden bu. Claude Code ve Codex abonelikleri olan bir ekipte hâlihazırda güçlü ajanlar kurulu, kimlik doğrulaması yapılmış ve yerel bağlamla yapılandırılmış durumda. Ayrı ölçümlenen bir ajan eklemek, örtüşen yetenek için iki bütçe demek; üstelik ikinci bütçe değişken olan.

Öngörülmesi zor tüketim. Ajanın çalışma süresine göre ölçümleme adil, ancak işler ters gittiğinde aynı zamanda öngörülemez. Kararsız bir entegrasyon testine karşı yeniden denemeler yapan bir çalıştırma, temiz bir teste karşı yapılan aynı çalıştırmadan daha pahalıya gelir ve fark ancak iş bittikten sonra ortaya çıkar. Savunabilecekleri aylık bir rakama ihtiyaç duyan ekipler bunu rahatsız edici bulur.

Eksik olan hiçbir zaman ajan değildi. Pek çok ekip ajanlarının iyi olduğunu, sorunun koordinasyon olduğunu keşfeder. Üç geliştirici üç terminalde ajan çalıştırıyor, her birinin ne yaptığına dair paylaşılan bir kayıt yok, işler tekrarlanıyor ve inceleme süreci sürpriz pull request'lerden ibaret. Daha otonom bir ajan satın almak bunu düzeltmez; aksine çoğaltır.

Üçüncü neden üzerinde titizlikle durmaya değer, çünkü farklı bir araç kategorisine işaret ediyor.

Alternatif kategorileri, dürüstçe

Başka bir otonom ajan. Factory, Zencoder ve benzeri ürünler aynı devretme ağırlıklı işler için yarışıyor. İstediğiniz şey otonomi ise ve Devin doğru uyum değilse, bakılacak yer burası. Kategori içinde geçiş yapmak, ölçümlü ajan ekonomisini korur.

Yerel paralel çalıştırıcı. Conductor, Mac'inizde izole çalışma alanlarında paralel Claude Code, Codex ve Cursor ajanlarını çalıştırır. Özenle hazırlanmış ve ücretsiz katman, kendi aboneliklerinizi ve anahtarlarınızı getirmenize izin veriyor. Kısıt platform: Conductor'ın dokümantasyonu henüz Windows veya Linux için kullanılamadığını belirtiyor.

Barındırılan orkestrasyon. Tembo, kodlama ajanlarını Slack, Linear, GitHub ve Sentry üzerinden erişilen bulut oturumlarında çalıştırıyor; ağ geçidi kullanımını ve oturum VM hesaplamayı karşılayan dolar cinsinden bir ödenekle birlikte. Makine yönetmeyi bırakıp hesaplama için ödeme yapmaya başlıyorsunuz.

Takip aracınızdan devretme. Ajanlarınız zaten Linear'ın listesindeyse, iş üzerinden devretmek ihtiyaç duyduğunuz tek katman olabilir. İnsan birincil atanan olarak kalır ve ajan katkıda bulunan olarak eklenir.

Altında yürütme olan bir iş sistemi. Sharkly tam da bu kategoride yer alıyor ve "ajanlar için zaten ödeme yapıyoruz, koordinasyona ihtiyacımız var" durumuna uyan da bu.

Paralel yapay zeka kodlama ajanlarını yönetmek için en iyi araçlar derlememiz bunların birçoğunu yan yana inceliyor.

Orkestrasyon cevabı nasıl işliyor

Boş bir değerlendirme yapmamak için sınırdan başlayın. Sharkly, Claude Code, Codex veya diğer yürütme araçlarının yerini almaz. Ekibinizin zaten kullandığı araçların etrafına paylaşımlı görev, Bilgisayar, bağlam, kontrol ve inceleme katmanını ekler. Tek bir tedarikçinin tüm işi baştan sona üstlenmesini istiyorsanız, o Devin'in biçimidir, bunun değil.

Sharkly bunun yerine zaten ödeme yaptığınız ajanları ekip üyeleri gibi davrandırır.

Bilgisayar, Ajan çalışması için yürütme ana makinesini sağlar: yerel bir bilgisayar, uzak bir sunucu, bir konteyner veya desteklenen bir bulut ana makinesi. Küçük bir yerel servis onu Sharkly'ye bağlar, mevcut Çalışma Zamanlarını algılar, işi alır, görev dizinini hazırlar, seçilen Çalışma Zamanını başlatır ve ilerlemeyi geri akıtır. Çalışan çalışma zamanı, geliştiricinizin zaten kurduğu ve kimlik doğrulamasını yaptığı çalışma zamanıdır; böylece model kullanımı bu araçlarda yapılandırılmış abonelikler veya API anahtarları üzerinden devam eder.

Ajan, tek seferlik bir istem değil, kaydedilmiş bir çalışma yapılandırmasıdır: talimatlar, Çalışma Zamanı, Yetenekler (Skills), depolar, ortam ve çalıştırma ayarları. Bu, bir kişinin zahmetle elde ettiği istem kurulumunu ekibin atama yapabileceği bir şeye dönüştürür.

Görev, işin ana birimidir. Hedefi, sorumlu kişiyi, onu yürütmek üzere atanan Ajanı veya Ekibi (Crew), yorumları ve Ajanın yürütme durumunu, kaydını ve sonucunu taşır. İnceleme, açıklamasız bir pull request olarak gelmek yerine kanıtın yanında yer alır.

İhtiyacınız olan Çalışma Zamanı seçicide yoksa, Bilgisayar detay sayfasından simgesini, adını ve başlatma komutunu yapılandırıp ardından Bağlantıyı test et'i seçerek özel bir ACP Çalışma Zamanı ekleyebilirsiniz.

Ele alınmış bir örnek

Altı kişilik bir ekip, iyi kapsamlandırılmış bir hata düzeltme birikimi için Devin'i değerlendirdi ve çıktıyı beğendi. Onları durduran şey ikinci bütçeydi: altı kişiden beşinde zaten Claude Code vardı, ikisinde ise ChatGPT üzerinden Codex.

Açıkça anlattıklarında gerçek sızıları ajan kalitesi değildi. Üç kişi aynı anda ajan çalıştırıyordu ve paylaşılan bir görünüm yoktu, ikisi bir hafta önce aynı düzeltmeyi iki kez yapmıştı ve incelemeler kimsenin bağlamına sahip olmadığı pull request'ler olarak geliyordu.

İki Bilgisayar bağladılar: bir geliştirici dizüstü bilgisayarı ve staging ağ yoluna sahip bir paylaşımlı Linux sunucusu. Üç Ajan oluşturdular: biri hata düzeltmeleri, biri test kapsamı, biri dokümantasyon için; her biri odaklı talimatlara ve doğru depo erişimine sahipti. Hata biletleri, düzeltme Ajanına atanan Görevlere dönüştü; her çalıştırma izole bir çalışma ağacında (worktree) yapıldı, böylece paralel işler çarpışmayı bıraktı. İzole çalışma ağaçlarında paralel ajan çalıştırma rehberimiz bu kurulumu ele alıyor.

Harcama değişmedi, çünkü çalıştırmalar zaten ödeme yaptıkları abonelikleri kullandı. Değişen şey, tekrarlanan işlerin durması, engellerin standup'tan önce görünür hale gelmesi ve inceleyenlerin diff'in yanında kaydı okuyabilmesiydi.

Gerçekten devredilebilir işler için, kimsenin başlatmak istemediği ayda birkaç bilet, bir Devin lisansı tuttular. Bu bir uzlaşma değil, makul bir sonuç.

Devin ile bir orkestrasyon katmanı: adil bir karşılaştırma

Geçiş yaparken yapılan yaygın hatalar

Otonomi elde etmek için bir orkestrasyon katmanı satın almak. İstediğiniz şey, görevi gözetimsiz üstlenen bir ajansa, bir koordinasyon katmanı sizi hayal kırıklığına uğratır. Bunlar farklı ürünler.

Ortam sorusunu atlamak. Yerel bir çalışma zamanının deponuzda barındırılan bir çalışma zamanından sık sık daha iyi performans göstermesinin nedeni sıkıcıdır: özel kayıt defterine, tohumlanmış veritabanına ve staging yoluna erişebilir. Hangi aracı seçerseniz seçin, çıktı kalitesini karşılaştırmadan önce ortamın nerede yaşayacağına karar verin.

Lisansları sayıp çalıştırmaları görmezden gelmek. Ölçümlü ajanlar zor haftalarda daha pahalıdır. Aboneliğe dayalı çalışma zamanları aynı maliyete sahiptir ve bunun yerine hız limitlerine takılır. Hiçbiri bedava değil; farklı biçimlerde başarısız oluyorlar ve ekibinizin hangi başarısızlığı kaldırabileceğini bilmelisiniz.

Bir pilotu karar yerine koymak. İyi seçilmiş üç bilet neredeyse her yerde başarılı olur. Herhangi bir şeyi imzalamadan önce, kararsız entegrasyon testine sahip o dağınık bileti çalıştırın.

Sonuç

Bu karşılaştırmanın dürüst hali şöyle: sorununuz işin baştan sona devredilmesi ise ve ölçümlü otonomi için ödeme yapmaya razıysanız, Devin bunun için tasarlandı ve kendi kategorisindeki alternatiflere bakılmalı.

Sorununuz, ekibinizin hâlihazırda yetenekli ajanlara sahip olması ama etraflarında paylaşımlı bir sistem bulunmaması ise, başka bir ajan satın almak yanlış bir alım olur. Eksik olan, ajan çalışmasını atanabilir, izole, izlenebilir ve incelenebilir kılan katmandır: kaydedilmiş yapılandırmalar olarak Ajanlar, gerçek ortamınızı taşıyan Bilgisayarlar ve planın, kaydın ve insan kararının bir arada yaşadığı bir Görev.

Sharkly tam da bunun için. Daha büyük bir şeye karar vermeden önce bir Bilgisayar bağlayın, bir Ajan oluşturun ve küçük bir Görev atayın.

SSS

Sharkly doğrudan bir Devin alternatifi mi? Hayır. Devin otonom bir ajan. Sharkly ajanların etrafındaki katmandır ve ekibinizin zaten kullandığı ajanları çalıştırır. Bazı işler için baştan sona devretme isteyen ekipler çoğu zaman ikisini birlikte tutar.

Sharkly ajan çalıştırması başına ücret alıyor mu? Model kullanımı, o araçlarda yapılandırılmış abonelikler veya API anahtarları üzerinden devam eder. Model kotası, ekibinizin bağladığı yapay zeka kodlama araçlarına, planlara ve API hesaplarına bağlıdır.

Devin ne kadar tutuyor? Cognition, Devin'i plan kademelerinin yanı sıra ajanın aktif otonom çalışmasını ölçen Ajan Hesaplama Birimleri üzerinden ölçümlüyor. Güncel rakamlar için devin.ai/pricing adresine bakın, çünkü birden fazla kez değişti.

Sharkly hangi ajanları çalıştırabilir? Yerel servisin bağlı Bilgisayarda algıladığı her Çalışma Zamanını ve kendi başlatma komutuyla yapılandırdığınız her özel ACP Çalışma Zamanını.

Ajanları dizüstü bilgisayarlar yerine bir sunucuda çalıştırabilir miyim? Evet. Bir Bilgisayar yerel bir bilgisayar, uzak bir sunucu, bir konteyner veya desteklenen bir bulut ana makinesi olabilir; CLI ve yerel servis macOS, Linux ve Windows üzerine kurulur.

Ekibim Windows kullanıyorsa ne olur? Sharkly'nin yükleyicileri Windows'u kapsıyor; mevcut Windows yükleyicisi yalnızca AMD64 içindir. Bu kategorideki bazı araçlar yalnızca macOS olduğundan bunu alternatiflere karşı kontrol etmeye değer.