Cognition の AI エンジニア「Devin」が Modal で実行可能に
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Cognition が開発する自律型 AI ソフトウェアエンジニア「Devin」が、Modal 上で環境を構築・管理してコードの計画・作成・テスト・出荷を半自律的に実行できることが発表された。
AI深層分析を開く2026年8月4日 02:09
AI深層分析
キーポイント
Devin Outposts の発表と仕組み
Cognition は Devin の推論機能を自社のクラウドに維持したまま、コードの実行環境をユーザーが管理・設定可能な外部環境へ移動させる「Devin Outposts」を発表した。
Modal との統合による実行環境の拡張
Modal は Devin Outposts のローンチパートナーとなり、オープンソース統合「modal-devin」を通じて Devin セッションを Modal Sandbox で実行できる機能を導入した。
ジョブに応じた柔軟なインフラ選択
データエンジニアが Snowflake への接続が必要になるなど、作業内容に応じて最適なマシン環境を選択する必要性に基づき、Devin のデフォルト環境以外の運用を可能にした。
Devin Outposts の主要機能と特徴
Modal の高速なコールドスタートやカスタムイメージ、コスト効率の良いバースト機構を活用し、Cognition の管理された Devin Cloud の利便性を維持する。
サービス開始時期
Devin Outposts は 2026 年 7 月 21 日からアルファ版として稼働を開始する。
重要な引用
Devin, built by Cognition, is an AI software engineer: it plans, writes, tests, and ships code semi-autonomously.
The machine we reach for is a function of the job to be done, and Devin is no different.
Cognition is extending that with Devin Outposts, which lets Devin's execution move into an environment you control and configure, while Devin's reasoning stays in Cognition's cloud.
Figure out an optimal serving config for Qwen3.6-35B-A3B on this box; we're targeting the lowest time-to-first-token we can get at ~5–8 concurrent users.
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編集コメント
Devin の推論と実行を分離し、ユーザーがインフラ制御権を持つことでセキュリティ要件の高い環境での活用が可能になる点は、実務導入における重要な進展である。Modal との連携により、開発者が即座に柔軟なテスト環境を構築できるため、AI エンジニアリングのワークフロー変革を加速させる可能性がある。
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Cognition が開発した AI ソフトウェアエンジニア「Devin」は、コードの計画から作成、テスト、リリースまでを半自律的に行います。
エンジニアがどのように作業するかは、目の前のタスクによって異なります。データエンジニアには Snowflake への専用接続を持つマシンが必要であり、ML エンジニアには GPU を搭載した開発環境が必要です。使用するマシンの選定は「行うべき仕事」に依存するものであり、Devin も例外ではありません。
現在、Devin のデフォルト環境は Cognition がホスト・管理しており、ほとんどのセッションで利用されています。この環境はソフトウェアエンジニアリングの大部分を円滑に処理できるように設計されていますが、Cognition はこれを拡張し「Devin Outposts」を発表しました。これにより、Devin の実行部分はユーザーが制御・設定できる環境に移行可能になる一方、推論機能は引き続き Cognition のクラウド上で動作します。
私たちは Devin Outposts のローンチパートナーとして参加することを楽しみにしています。「modal-devin」というオープンソースの統合を通じて、Devin Outpost セッションを Modal Sandbox で実行できます。これにより、Cognition が提供する管理型 Devin Cloud の利便性を維持しつつ、Modal の高速なコールドスタート機能や カスタムイメージ、さまざまなスナップショット技術、コスト効率に優れたバースト機構、そして 数百万台規模の並行サンドボックス実行 を実現できます。ベータ版は 2026 年 7 月 21 日から利用可能です。
例えば、以下のようなタスクを想定してください:
このサーバーで Qwen3.6-35B-A3B の最適なサービング設定を見つけ出すこと。目標は、並行ユーザー数が 5〜8 名程度の場合に、最初のトークンが生成されるまでの時間を可能な限り短くすることです。
Cognition のデフォルトサンドボックスではこれは即座に失敗します。GPU が存在しないため、サービングエンジンが起動しないからです。一方、Modal でバックされたアウトポストであれば、Devin が追加で処理できるタスクとして成立します。Modal はセッション中にオンデマンドで GPU 搭載のサンドボックスを起動し、完了すればすぐにスケーリングしてゼロに落とします。
modal-devin を用いた環境構築
modal-devin は、Devin Outposts を実行するための Modal が提供するオープンソースライブラリおよび CLI です。
Devin のクラウドセッションは、ユーザーが操作するマシンとキューを通じて接続されています。Cognition はこのキューを「アウトポスト(出先拠点)」と呼んでいます。これは、オーケストレーションに詳しい方々向けの管理プレーンです。
modal-devin は、実行側(データプレーン)を通常の Modal アプリケーションとして実装しています。オーケストレーター関数がアウトポスト内のキューされたセッションを監視し、それぞれを実行するために、隔離された Modal Sandbox であるワーカーを起動します。
modal-devin を用いることで、
Devin は、すでに設定済みの実際のツールチェーンとともに登場します。Modal のイメージを構築するのと同じ手順で、そのイメージをビルドできます。リポジトリは既にクローン済み、依存関係もインストール済み、内部レジストリも接続済みです。Devin CLI、FFmpeg、Chromium が最初から含まれているため、追加の設定なしで画面録画や Devin のライブデスクトップビューが利用可能です。
Devin は中断した場所から再開します。 セッションを一時停止すると、modal-devin がワークスペース全体、ファイル、インストール済みツールなどを含む状態のスナップショットを取得します。後で再開する際にも、リポジトリの再クローンや依存関係の再インストールは不要です。
1 つのコマンドでアウトポストが設定されます。エージェントを自社のマシン上で実行するための安全なインフラを構築するには、通常、キュー監視や認証情報の管理、サンドボックス化、ライフサイクル管理など、実務的な作業が必要になります。uvx modal-devin init コマンドはこれらすべてを処理し、あなたが所有して継続的にカスタマイズできるコードを生成します。具体的には、上記のオーケストレーターとなる scheduler 関数と、ワーカーとなる session 関数が作成されます。
各チームには専用のアウトポストが用意されます。フロントエンドとバックエンドなど、それぞれのチームや環境に対して uvx modal-devin init を再度実行してください。それぞれが独立したデプロイメントと認証情報を持ち、他のチームのシークレットやセッションを参照することはできません。
はじめに
必要なもの:uv、Python 3.11 以上、Modal アカウント、および Outposts が有効化された Devin オrganization。詳細は modal.com/docs/devin のドキュメントをご覧ください。
原文を表示
Devin, built by Cognition, is an AI software engineer: it plans, writes, tests, and ships code semi-autonomously.
*How* an engineer works depends on the job in front of them. A data engineer needs a machine with a private connection to Snowflake, while an ML engineer needs a devbox with a GPU. The machine we reach for is a function of the *job to be done*, and Devin is no different.
Devin's default environment, hosted and managed by Cognition, is what most sessions run in today, and it's built to handle the bulk of software engineering work well. Today, Cognition is extending that with Devin Outposts, which lets Devin's execution move into an environment you control and configure, while Devin's reasoning stays in Cognition's cloud.
We're excited to be a launch partner for Devin Outposts. With modal-devin, our open-source integration, Devin Outpost sessions run in a Modal Sandbox. You get Modal's fast cold-starts, custom images, various snapshotting techniques, cost-efficient bursting mechanisms and million-sandbox scale while keeping the convenience of Cognition's managed Devin Cloud experience. It's live in alpha starting July 21, 2026.
Consider a task like:
Figure out an optimal serving config for Qwen3.6-35B-A3B on this box; we're targeting the lowest time-to-first-token we can get at ~5–8 concurrent users.
On Cognition's default sandbox, this fails immediately: there's no GPU, so the serving engine never starts. On a Modal-backed Outpost, it's one more task Devin can pick up: Modal spins up a GPU-backed Sandbox on demand for the session, then scales back to zero when it's done.
Environmental Engineering with modal-devin
modal-devin is Modal's open-source library and CLI for running Devin Outposts.
A queue connects each Devin Cloud session to the machines you operate. Cognition calls that queue an "outpost" (a control plane for you orchestration nerds). modal-devin implements the execution side (the data plane) as an ordinary Modal application: an orchestrator function watches your outpost for queued sessions, and starts a worker, an isolated Modal Sandbox, to run each one.
With modal-devin ,
Devin arrives with your actual toolchain already set up. Build its image the same way you build any Modal image: your repo already cloned, your dependencies already installed, your internal registries already wired up. It ships with the Devin CLI, FFmpeg, and Chromium already installed, so screen recording and Devin's live desktop view work without any extra setup.
Devin picks up where it left off. Suspend a session and modal-devin snapshots the whole workspace, files, installed tools, everything. Resume it later and there's no re-cloning the repo or reinstalling dependencies.
One command sets up your outpost. Standing up secure infrastructure for an agent to run on your own machines usually means real work: a queue watcher, credential handling, sandboxing, lifecycle management. uvx modal-devin init does all of it, and generates code you own and can keep customizing: a scheduler function (the orchestrator from above) and a session function (the worker):
Each team gets its own outpost. Run uvx modal-devin init again for each team or environment, say once for frontend and once for backend. Each gets its own deployment and its own credentials, with no visibility into the other's secrets or sessions.
Get started
Requirements: uv, Python 3.11+, a Modal account, a Devin organization with Outposts enabled. Full documentation is at modal.com/docs/devin.
AI算出
主要ニュースainew評価高い
AI エンジニアである Devin が Modal 上で GPU 環境などを動的に取得して自律的にタスクを実行できる新機能(Outposts)を発表しており、具体的な技術的変更点(オンデマンド GPU 起動、スナップショット機能など)が含まれるため新規性は高い。ただし、日本企業や日本固有の規制・価格に関する情報は含まれていないため、日本の関連性は低い。
6つの評価軸を見る
- AI関連度
- 90
- 情報源の信頼性
- 100
- 新規性
- 75
- 調べる価値
- 75
- 重複の少なさ
- 100
- 日本での有用性
- 25
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