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Devin：如何以每月500美元实现智能助手
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原文英文，约2600词，阅读约需10分钟。
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内容提要
Devin的体验让我感受到AGI的初步实现。与Cursor不同，Devin主动完成复杂任务并反馈结果。尽管能力有限，但未来有望提升效率。OpenHands项目展示了类似Devin的功能，利用事件流和LLM处理任务，展现数字员工的潜力。
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关键要点
- Devin的体验让我感受到AGI的初步实现。
- Devin与Cursor的核心区别在于交互范式，Devin主动完成复杂任务。
- Devin能够自动分解任务并逐步执行，展示了数字员工的潜力。
- Devin的能力目前有限，但未来有望提升效率。
- OpenHands项目展示了类似Devin的功能，利用事件流和LLM处理任务。
- 未来Devin的优化速度乐观，基础模型的能力仍在快速提升。
- 模型成本将快速下降，未来可能以更低的成本实现更好的效果。
- Devin实现的概念早在23年初的AutoGPT中提出，现已具备可用性。
- Devin是数字员工的开端，未来可能出现多种类型的agent。
- OpenHands项目尝试用开源方式构建类似Devin的功能，展示了基本雏形。
- OpenHands的实现包括事件流、运行时和代理三个主要部分。
- 整个流程通过循环自动预测下一步动作，驱动工具执行任务。
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