Devin年化收入9亿美元，Cognition今年可能烧掉8亿
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前Devin核心开发者融资6000万美元：AI自己改流程，还能先模拟试错
动察 Beating AI 快讯，企业 AI 初创公司 Hone 正式推出 Engines，并完成 6000 万美元种子轮融资，由 Benchmark 和 Index Ventures 领投。Engines 能长期负责企业设定的业务目标，例如提高销售转化率、降低采购成本。 企业设定目标后，Engine 会了解内部系统、历史数据和工作流程，自行创建所需的 Agent 和工具，再与员工协作完成工作。它还会根据反馈持续调整，无需人工反复下达任务。 Engine 可以修改自己的工具、代码和记忆，但改动上线前要先通过模拟测试。系统会模拟同事回复和业务系统的变化，把数周工作压缩到几分钟内重跑，检查有没有把原本正常的功能改坏。Hone 称，在 125 个内部测试场景中，修改引发问题的比例从 33% 降至 5%。 Hone 创始人 Moritz Stephan 曾参与开发 Devin 的核心规划与执行系统。Cognition 和 AI 推理平台 Modal 已成为其早期客户。
Devin开始每天「做梦」：自动整理长期记忆，方案已开源
动察 Beating AI 快讯，AI 编程公司 Cognition 给 Devin 上线 Memory 和 Dreaming。Memory 负责让 Devin 跨会话记住用户的偏好、纠正和项目经验；Dreaming 则每天在后台重新整理这些记忆。用户可以直接查看 Devin 记住了什么，也能看到 Dreaming 最近做过哪些修改。 这些记忆保存在个人 Memory Drive，本质上是一个持久化的 Git 仓库，内容主要以 Markdown 文件组织。其中有一个简短的 MEMORY.md 作为入口和索引，每次新会话开始时先放进上下文。Devin 再根据当前任务搜索相关记忆文件，和搜索代码库类似，不需要把整个记忆库都塞进 prompt。 多个 Devin 会话可以同时读写同一套记忆。每个会话都有自己的 Git checkout，修改记忆后再提交并合并回 Memory Drive。遇到并发修改时，Git 会暴露冲突，避免不同会话互相覆盖。 Dreaming 本身是一个每天自动运行的后台 session。它会重新检查过去的对话和现有记忆，合并重复内容、删除临时或长期没再用过的信息，还会补出此前没有记录下来的经验。 Cognition 还把这套方案独立成 Agent Memory Repo 并开源。Claude Code、Cursor 等其他 Agent 也可以用类似方式，把长期记忆存成文件并通过 Git 管理。不过开源版提供的是这套记忆结构和工作流程，像 Devin 这样每天自动运行 Dreaming，仍需要额外配置。
Devin再砍30%到40%使用成本，Fusion自家基准登顶
动察 Beating AI 快讯，AI 编程公司 Cognition 给旗下编程 Agent Devin 做了一轮大幅降耗。Devin 可以自己读代码、改代码、跑测试并完成开发任务。它的 Fusion 和 Normal 模式使用成本下降 30% 到 40%，Ultra 下降 15% 到 20%，Devin Review 最高下降 70%。 其中 Fusion 是 Devin 的多模型协作模式，会让能力更强的模型负责规划和检查，再把具体执行交给成本更低的模型。Cognition 这次还优化了执行框架，把多个命令合并到一次调用，并行执行互不依赖的步骤，同时更多利用上下文缓存，减少重复计算和模型调用。 成本下降的同时，Cognition 公布的自测成绩也提高了。在其自建的 FrontierCode 1.1 Extended 上，Devin Fusion 得到 68.8 分，平均每个任务成本 0.60 美元，目前排名第一。
Devin自己搭了套Mac云，iOS App写完自己跑、自己测
动察 Beating AI 快讯，AI 编程公司 Cognition 给 Devin Cloud 加入了 macOS。Devin 现在可以直接在云端使用 Xcode 和 iOS Simulator，开发 iPhone、iPad 和 Mac App。代码写完后，它还能自己打开应用、点击界面、检查结果，录下测试视频，并生成 TestFlight 链接。 为了让 Mac 直接跑进 Devin Cloud，Cognition 自己搭了一套 macOS 虚拟化环境。底层使用 AWS 的物理 Mac，再通过苹果的 `Virtualization.framework` 启动 macOS VM。会话文件可以保存和恢复，网络权限、开发环境预热和远程操作也全部由 Cognition 自己管理。 Devin 其实两个月前就能通过 Outposts 使用 Namespace 的真 Mac，当时走的还是「外接」路线。Cursor 本月也这么做，由 Namespace 给每个 Cloud Agent 拉起一台 M5 Mac。Devin Cloud 这次则把 Mac 环境直接做进了自家云端，不再需要另外接一套 Mac 执行环境。
Cognition拿Kimi K3炼出SWE-2：逼近Astra，成本仅1/4
动察 Beating AI 快讯，Coding Agent Devin 母公司 Cognition 发布新编程模型 SWE-2。它直接基于月之暗面 2.8T 参数的 Kimi K3 继续做强化学习，进一步训练后，多项编程评测又提高约 5 到 6 个百分点。 在 Cognition 自家的 FrontierCode 1.1 Main 上，SWE-2 得分 50.0%，超过 GPT-5.6 Sol 的 47.5% 和 Grok 4.6 的 48.0%。它距离 Fable 5.1 的 50.9% 只差 0.9 个百分点，但成本低 64%。GPT-6 Astra 得分 53.3%，SWE-2 与其相差 3.3 个百分点，成本约为四分之一。 SWE-2 也比上一代少走很多弯路。中等推理强度下，它完成任务的交互轮数减少 58%，平均成本下降 81%。不过在更难的 Terminal-Bench 4 上，SWE-2 只有 27.3%，明显低于 Astra 的 57.9% 和 Fable 5.1 的 55.8%，还谈不上全面追平前沿模型。 SWE-2 已上线 Devin Desktop 和 CLI，并开始推向 Devin Web 和 Fusion。
Ando融资2000万美元：重做Slack，让Agent直接当同事
动察 Beating AI 快讯，Ando 结束隐身并融资 2000 万美元，要从头做一个给人和 AI Agent 共用的「新 Slack」。本轮资金来自 Accel、Index Ventures 和 Emergence。 Ando 仍然有频道、私信、群聊和语音通话，但 Agent 有自己的身份、权限和收件箱。它们可以自己浏览和加入频道，不需要人类每次 @ 才工作，也可以主动找其他同事沟通。Codex、Claude、Grokbot、Devin 等不同 Agent 都能接入，没有现成 Agent 的团队也可以直接使用 Ando 托管的版本。 Ando 自己已经完全停用 Slack。比如有人在聊天里报 Bug 后，Agent 可以自己接单、把移动端任务转给另一个 Agent，再由第三个 Agent 审查代码；不同频道同时讨论同一个问题时，Agent 也能主动把相关人员拉到一起，并补齐上下文。 目前已有软件、房地产和金融等行业的团队在 15 个国家使用 Ando。