Giải pháp thay thế Devin: Điều phối các AI agent bạn đã trả phí

Hầu hết các đội nhóm tìm kiếm giải pháp thay thế Devin không phải vì không hài lòng với khả năng tự chủ. Họ chỉ đang làm phép tính.

Bạn đã trả tiền cho các seat Claude Code. Trong nhóm có người dùng gói ChatGPT có kèm Codex. Có thể bạn cũng đang trả cho một gói Cursor. Rồi một agent tính phí theo mức tiêu thụ nữa xuất hiện với mô hình dùng riêng của nó, và câu hỏi không còn là “agent này có tốt không” mà trở thành “tại sao tôi phải mua năng lực agent hai lần”. Câu hỏi đó có câu trả lời hợp lý, và không phải lúc nào cũng là “rời bỏ Devin”. Hướng dẫn này sẽ nói khi nào Devin là công cụ phù hợp, các lựa chọn thay thế thực sự là gì, và Sharkly phù hợp ở đâu nhờ điều phối những agent bạn đã trả tiền thay vì thêm một agent nữa.

TL;DR

Devin là kỹ sư phần mềm tự chủ của Cognition, được tính phí qua Agent Compute Units — đơn vị đo thời gian làm việc thực tế của agent chứ không chỉ tính theo số seat. Mô hình đó phù hợp với những công việc bạn muốn bàn giao trọn gói từ đầu đến cuối. Nó kém phù hợp hơn khi lập trình viên của bạn đã có sẵn các gói đăng ký agent đủ mạnh, và thứ còn thiếu là khả năng phối hợp chứ không phải thêm một agent nữa. Sharkly là giải pháp thay thế cho trường hợp thứ hai: nó chạy các Runtime mà nhóm bạn đã có, trên những Computer bạn kết nối, với một Task chung lưu giữ vết thực thi và phần review của con người. Một số lựa chọn thực tế khác gồm Conductor cho các lượt chạy song song cục bộ trên macOS, Tembo cho những phiên chạy trên nền tảng hosted truy cập qua các công cụ bạn đang dùng, và Linear cho việc giao việc nếu agent của bạn đã có mặt trong danh sách của nó.

Devin thực sự giỏi ở điểm gì

Một bài viết về giải pháp thay thế mà mở đầu bằng việc chê bai công cụ hiện tại thì chẳng có ích gì, nên dưới đây là những lý do để tiếp tục dùng Devin.

Devin được thiết kế cho việc bàn giao trọn gói. Bạn mô tả kết quả mong muốn, và agent sẽ tự lập kế hoạch, viết code, chạy thử, gỡ lỗi và lặp lại mà không cần ai đó điều khiển từng bước. Đó là một dạng sản phẩm hoàn toàn khác với một công cụ CLI mà bạn ngồi cạnh để dùng. Khi công việc được đặc tả rõ ràng và thực sự có thể giao phó, khả năng tự chủ đó chính là điểm mấu chốt, và những giải pháp thay thế trong bài này không thể tái tạo điều đó bằng cách điều phối một thứ gì khác.

Cognition cũng tính phí một cách minh bạch. Giá được tính theo Agent Compute Units, đo lường khối lượng công việc tự chủ thực tế của agent thay vì giả vờ rằng một tác vụ phức tạp và một bản sửa một dòng code có chi phí như nhau. Cognition công bố các gói hiện hành và chi tiết về ACU trên trang giá của mình, còn các thỏa thuận enterprise bổ sung khả năng triển khai và kiểm soát danh tính mà những tổ chức lớn yêu cầu.

Devin cũng tham gia vào hệ sinh thái rộng lớn hơn thay vì bắt bạn phải sống trong thế giới riêng của nó. Nó có mặt trong danh sách agent của Linear, nên một issue có thể được giao cho nó ngay từ công cụ quản lý mà nhóm bạn đang dùng.

Nếu nút thắt của bạn là “chúng tôi có nhiều việc đã được đặc tả rõ ràng hơn số kỹ sư có thể bắt tay vào làm”, thì Devin nhắm thẳng vào vấn đề đó. Cứ giữ nó.

Ba lý do khiến các đội nhóm tìm kiếm giải pháp thay thế

Trả tiền hai lần cho cùng một năng lực agent. Đây là lý do phổ biến nhất. Một nhóm đã có gói đăng ký Claude Code và Codex thì đã có sẵn những agent mạnh mẽ được cài đặt, xác thực và cấu hình với ngữ cảnh cục bộ. Thêm một agent tính phí riêng nghĩa là bạn có hai ngân sách cho cùng một năng lực trùng lặp, và ngân sách thứ hai lại là khoản biến động.

Mức tiêu thụ khó dự đoán. Tính phí theo thời gian làm việc của agent là công bằng, nhưng cũng khó đoán khi một tác vụ đi chệch hướng. Một lượt chạy phải thử lại nhiều lần vì bài test tích hợp chập chờn sẽ tốn kém hơn lượt chạy tương tự trên môi trường sạch, và phần chênh lệch chỉ lộ ra sau khi mọi chuyện đã xong. Những nhóm cần một con số hàng tháng có thể bảo vệ được sẽ thấy điều này khó chịu.

Khoảng trống chưa bao giờ nằm ở agent. Rất nhiều nhóm nhận ra rằng agent của họ vẫn ổn, vấn đề nằm ở khâu phối hợp. Ba lập trình viên chạy agent trong ba terminal khác nhau, không có bản ghi chung về việc mỗi người đang làm gì, công việc bị trùng lặp, và quy trình review chỉ toàn những pull request bất ngờ. Mua thêm một agent tự chủ hơn không giải quyết được điều đó. Nó chỉ nhân vấn đề lên.

Lý do thứ ba là lý do đáng để bàn cho rõ, vì nó chỉ đến một nhóm công cụ hoàn toàn khác.

Các nhóm giải pháp thay thế, một cách thẳng thắn

Một agent tự chủ khác. Factory, Zencoder và những sản phẩm tương tự cạnh tranh cho cùng kiểu công việc thiên về bàn giao. Nếu điều bạn muốn là khả năng tự chủ và Devin không thực sự phù hợp, thì đây là nơi nên tìm. Chuyển đổi trong cùng nhóm này vẫn giữ nguyên mô hình kinh tế của agent tính phí theo mức dùng.

Công cụ chạy song song cục bộ. Conductor chạy song song các agent Claude Code, Codex và Cursor trong những workspace tách biệt trên máy Mac của bạn. Sản phẩm được trau chuốt kỹ, và gói miễn phí cho phép bạn dùng gói đăng ký cùng key của riêng mình. Hạn chế nằm ở nền tảng: tài liệu của Conductor nêu rõ công cụ này chưa hỗ trợ Windows hay Linux.

Điều phối trên nền tảng hosted. Tembo chạy các agent lập trình trong những phiên trên cloud, truy cập qua Slack, Linear, GitHub và Sentry, với hạn mức tính bằng đô-la bao gồm chi phí sử dụng gateway và compute của máy ảo trong phiên. Bạn không còn phải quản lý máy móc nữa mà chuyển sang trả tiền cho compute.

Giao việc ngay từ công cụ quản lý. Nếu agent của bạn đã có trong danh sách của Linear, thì việc giao việc ngay từ issue có thể là toàn bộ lớp trung gian bạn cần. Con người vẫn là người được giao chính, còn agent được thêm vào như một người đóng góp.

Một hệ thống quản lý công việc với lớp thực thi bên dưới. Đây là nhóm mà Sharkly thuộc về, và cũng là nhóm phù hợp với trường hợp “chúng tôi đã trả tiền cho agent rồi, chúng tôi cần sự phối hợp”.

Bài tổng hợp của chúng tôi về những công cụ tốt nhất để quản lý các AI coding agent chạy song song sẽ đi sâu và so sánh thêm nhiều lựa chọn khác.

Giải pháp điều phối hoạt động như thế nào

Hãy bắt đầu từ ranh giới, vì điều đó giúp bạn tránh mất thời gian đánh giá sai hướng. Sharkly không thay thế Claude Code, Codex hay các công cụ thực thi khác. Nó bổ sung lớp task chung, Computer, ngữ cảnh, kiểm soát và review bao quanh những công cụ mà nhóm bạn đã dùng. Nếu bạn muốn một nhà cung cấp duy nhất đảm nhận toàn bộ tác vụ từ đầu đến cuối, đó là dạng của Devin, không phải dạng này.

Thay vào đó, Sharkly khiến những agent bạn đã trả tiền hoạt động như những thành viên trong nhóm.

Một Computer cung cấp máy chủ thực thi cho công việc của Agent: máy tính cục bộ, server từ xa, container, hoặc một cloud host được hỗ trợ. Một dịch vụ cục bộ nhỏ kết nối nó với Sharkly, phát hiện các Runtime khả dụng, nhận công việc, chuẩn bị thư mục task, khởi chạy Runtime được chọn và truyền tiến độ trở lại. Runtime được chạy chính là cái mà lập trình viên của bạn đã cài đặt và xác thực, nên việc sử dụng model vẫn tiếp tục qua gói đăng ký hoặc API key đã cấu hình trong những công cụ đó.

Một Agent là một cấu hình làm việc được lưu lại chứ không chỉ là một prompt dùng một lần: hướng dẫn, Runtime, Skills, repository, môi trường và các thiết lập chạy. Điều đó biến bộ prompt mà một người phải vất vả mới thiết lập được thành thứ cả nhóm có thể giao việc cho.

Một Task là đơn vị công việc chính. Nó mang theo mục tiêu, người chịu trách nhiệm, Agent hoặc Crew được giao thực hiện, các bình luận, cùng trạng thái thực thi, vết chạy và kết quả của Agent. Phần review nằm ngay cạnh bằng chứng, thay vì đến dưới dạng một pull request không ai hiểu vì sao có.

Và khi Runtime bạn cần không có trong danh sách chọn, bạn có thể thêm một ACP Runtime tùy chỉnh từ trang chi tiết Computer bằng cách cấu hình icon, tên và lệnh khởi chạy, sau đó chọn Test connection.

Một ví dụ cụ thể

Một nhóm sáu người đã thử đánh giá Devin cho một loạt bug fix đã được xác định rõ phạm vi và thấy kết quả đầu ra rất tốt. Điều khiến họ dừng lại là ngân sách thứ hai: năm trong số sáu người đã có Claude Code, và hai người có Codex thông qua ChatGPT.

Nỗi đau thực sự của họ, khi được nói ra một cách thẳng thắn, không nằm ở chất lượng agent. Mà là việc ba người cùng chạy agent một lúc mà không có góc nhìn chung, hai người trong số đó đã sửa trùng nhau một bug vào tuần trước, và các bản review đến dưới dạng pull request mà không ai có đủ ngữ cảnh để hiểu.

Họ kết nối hai Computer: một laptop của lập trình viên và một server Linux dùng chung có route mạng tới môi trường staging. Họ tạo ba Agent: một cho bug fix, một cho độ phủ test, một cho tài liệu, mỗi agent có hướng dẫn tập trung và quyền truy cập repository phù hợp. Các ticket bug trở thành Task giao cho Agent fix bug, mỗi lượt chạy trong một worktree tách biệt để công việc song song không còn va chạm. Hướng dẫn của chúng tôi về cách chạy các agent song song trong worktree tách biệt sẽ trình bày chi tiết cách thiết lập đó.

Chi phí không thay đổi, vì các lượt chạy dùng chính những gói đăng ký mà họ đã trả tiền. Điều thay đổi là công việc trùng lặp không còn, các điểm tắc nghẽn trở nên rõ ràng trước buổi standup, và người review có thể đọc vết chạy ngay bên cạnh phần diff.

Với những công việc thực sự có thể bàn giao trọn gói — vài ticket mỗi tháng mà không ai muốn bắt tay vào — họ vẫn giữ một seat Devin. Đó là một kết quả hợp lý, chứ không phải một sự thỏa hiệp.

Devin so với một lớp điều phối: so sánh công bằng

Những sai lầm thường gặp khi chuyển đổi

Mua một lớp điều phối để có được khả năng tự chủ. Nếu điều bạn muốn là một agent tự đảm nhận tác vụ mà không cần giám sát, thì lớp phối hợp sẽ khiến bạn thất vọng. Đây là hai loại sản phẩm khác nhau.

Bỏ qua câu hỏi về môi trường. Lý do một runtime cục bộ thường cho kết quả tốt hơn runtime hosted trên repository của bạn khá nhàm chán: nó có thể truy cập private registry, database đã được seed và route tới môi trường staging. Dù chọn công cụ nào, hãy quyết định môi trường sẽ nằm ở đâu trước khi so sánh chất lượng đầu ra.

Chỉ đếm số seat mà bỏ qua số lượt chạy. Agent tính phí theo mức dùng sẽ tốn hơn vào những tuần khó khăn. Runtime dựa trên gói đăng ký có chi phí cố định nhưng thay vào đó sẽ chạm giới hạn tốc độ. Cả hai đều không miễn phí; chúng thất bại theo cách khác nhau, và bạn nên biết kiểu thất bại nào mà nhóm mình có thể chịu được.

Coi một thử nghiệm nhỏ là quyết định cuối cùng. Ba ticket được chọn kỹ thì gần như công cụ nào cũng xử lý thành công. Hãy thử với ticket rối rắm nhất, cái có bài test tích hợp chập chờn, trước khi bạn ký bất cứ hợp đồng nào.

Kết luận

Phiên bản trung thực của so sánh này là: nếu vấn đề của bạn là cần bàn giao công việc trọn gói từ đầu đến cuối và bạn sẵn sàng trả tiền cho khả năng tự chủ tính theo mức dùng, thì Devin được sinh ra cho việc đó, và những giải pháp thay thế cùng nhóm mới là thứ bạn nên cân nhắc.

Nếu vấn đề của bạn là nhóm đã có những agent đủ mạnh nhưng thiếu một hệ thống chung bao quanh chúng, thì mua thêm agent là sai lầm. Thứ còn thiếu là lớp giúp công việc của agent có thể giao phó, tách biệt, truy vết và review được: Agent như những cấu hình được lưu lại, Computer mang theo môi trường thực của bạn, và một Task — nơi kế hoạch, vết chạy và quyết định của con người cùng tồn tại.

Đó chính là mục đích của Sharkly. Hãy kết nối một Computer, tạo một Agent và giao một Task nhỏ trước khi đưa ra quyết định lớn hơn.

Câu hỏi thường gặp

Sharkly có phải là bản thay thế trực tiếp cho Devin không? Không. Devin là một agent tự chủ. Sharkly là lớp bao quanh các agent, và nó chạy những agent mà nhóm bạn đã dùng. Những nhóm muốn bàn giao trọn gói cho một số công việc thường giữ cả hai.

Sharkly có tính phí theo từng lượt chạy của agent không? Việc sử dụng model vẫn tiếp tục qua gói đăng ký hoặc API key đã cấu hình trong những công cụ đó. Hạn mức model phụ thuộc vào các công cụ AI coding, gói dịch vụ và tài khoản API mà nhóm bạn kết nối.

Devin có giá bao nhiêu? Cognition tính phí Devin theo Agent Compute Units — đơn vị đo khối lượng công việc tự chủ thực tế của agent — song song với các gói dịch vụ. Hãy xem devin.ai/pricing để biết con số hiện tại, vì chúng đã thay đổi không chỉ một lần.

Sharkly có thể chạy những agent nào? Bất kỳ Runtime nào mà dịch vụ cục bộ phát hiện trên Computer được kết nối, cùng mọi ACP Runtime tùy chỉnh mà bạn cấu hình với lệnh khởi chạy riêng.

Tôi có thể chạy agent trên server thay vì laptop không? Có. Một Computer có thể là máy tính cục bộ, server từ xa, container hoặc cloud host được hỗ trợ, và CLI cùng dịch vụ cục bộ đều cài được trên macOS, Linux và Windows.

Nếu nhóm tôi dùng Windows thì sao? Bộ cài của Sharkly có hỗ trợ Windows, với bản cài Windows hiện tại chỉ dành cho AMD64. Điều này đáng để kiểm tra khi so với các lựa chọn khác, vì một số công cụ trong nhóm này chỉ chạy trên macOS.