Стартап Cognition AI, разработчик автономного ИИ-инженера Devin, объявил о выпуске новой архитектуры Devin Fusion, которая оптимизирует затраты на агентное кодирование за счёт динамического переключения между моделями во время сеанса.
Компания Cognition AI, известная созданием первого автономного ИИ-инженера Devin, представила технологию Devin Fusion. По словам основателя и генерального директора Cognition AI Скотта Ву (Scott Wu), новая система позволяет снизить стоимость выполнения задач по кодированию на 35% благодаря интеллектуальной маршрутизации запросов между моделями разного уровня сложности в процессе работы.
Devin Fusion анализирует текущую задачу в реальном времени и выбирает наиболее подходящую модель — от лёгких и дешёвых до мощных, но дорогостоящих. Например, для рутинных операций вроде форматирования кода или исправления синтаксических ошибок система использует компактные модели, а для сложных архитектурных решений подключает более производительные. Такой подход, как утверждает Ву, не только сокращает расходы, но и ускоряет выполнение задач за счёт оптимизации вычислительных ресурсов.
Ранее Cognition AI позиционировала Devin как полностью автономного ИИ-инженера, способного самостоятельно писать, тестировать и развёртывать код. Теперь компания делает акцент на экономической эффективности, что может стать ключевым аргументом для корпоративных клиентов. В блоге Cognition AI отмечается, что Devin Fusion уже тестируется в нескольких крупных технологических компаниях, однако их названия не раскрываются.
Эксперты отмечают, что динамическая маршрутизация моделей — перспективное направление в развитии агентных систем. Основатель платформы LlamaIndex Джерри Лю (Jerry Liu) в своём посте на X назвал подход Cognition AI «логичным шагом к снижению операционных затрат», однако предупредил, что надёжность переключения между моделями в реальных условиях ещё предстоит доказать.
Источники: X-пост Скотта Ву (Scott Wu), 29 июня 2026; блог Cognition AI.