指令拆解与规划
把高层指令拆成可执行步骤并排出顺序，为具备规划与推理能力，用来处理需要多步推进的开发任务。
价格免费开源（Open Source (Free)）
平台Windows / Linux / Web
归类智能对话
收录2026-10-10
复核2026-10-10
编辑评分
4.3 / 5
★★★★☆
Devika AI编辑总结
Devika AI 是 Stitionai 开源的 AI 软件工程师，上网检索资料并生成代码，项目版本 v1，授权为 Open Source (Free)，支持 Windows 与 Linux。它不绑定单一模型，支持 Claude 3、GPT-4、GPT-3.5 以及通过 Ollama 运行的本地 LLM，并推荐 Claude 3 家族以获得更好效果。短板也很明显：官方 Discord 说明它仍处于早期开发阶段，可能存在未实现或已损坏的功能；本地部署要装 Ollama、Bun、Git、Python 并逐个填好 API key，动手成本高于直接用网页版助手。
Devika AI是什么？
Devika AI 是一款开源的 AI 软件工程师，GitHub 仓库为 github.com/stitionai/devika。定位是接受高层人类指令、把指令拆解成步骤、检索相关资料并针对具体任务生成代码，面向愿意在本机折腾环境的开发者。
项目版本为 v1，发布时间为 21 March 2024，授权方式为 Open Source (Free)，运行环境为 Windows 与 Linux。模型层支持 Claude 3、GPT-4、GPT-3.5 和通过 Ollama 运行的本地 LLM，官方建议使用 Claude 3 家族。功能清单包含规划与推理、上下文关键词抽取、网页浏览与信息收集、多语言代码生成、Agent 状态跟踪与可视化、自然语言聊天界面、项目制组织以及可扩展架构。工作方式上，它把界面、Agent Core、模型、规划推理引擎、研究模块、代码编写模块、浏览器交互模块、知识库与数据库拆成独立部件；Web 界面在本机启动，地址为 http://127.0.0.1:3000。
使用方式按角色分：想快速试的人按安装指南装好 Ollama、Bun、Git、Python，把 sample.config.toml 改名为 config.toml 并填 API key，再跑起服务端与 UI；开发者可以在每个新项目里选语言与模型配置，用聊天界面给出目标并盯着它的中间步骤；关注项目走向的人可以进它的 Discord 社区反馈问题或提贡献。
Devika AI核心功能
多模型接入
可用 Claude 3、GPT-4、GPT-3.5，也能接通过 Ollama 运行的本地 LLM；建议为获得更好效果优先使用 Claude 3 家族。
联网检索
内置研究模块可以浏览网页收集最新资料，配置里的 WEB_SEARCH 可选 google、bing 或 ddgs，并可为 Bing 与 Google 填搜索 API key。
多语言写码
按计划与检索结果生成代码，可输出 Python、Java 等多种语言的代码片段，用于完成具体开发任务。
状态可视化
跟踪自身在任务中的状态，并在网页界面里查看生成的代码与项目文件，便于中途插话纠偏，而不必等任务跑完。
项目制管理
以项目为单位组织工作，新建项目时填写名称、选编程语言与模型配置，再在聊天界面里描述目标并跟踪进度。
本地部署
安装需要 Ollama、Bun、Git 与 Python，配置 config.toml 里的数据库、截图、PDF、项目、日志与仓库目录，界面跑在本机端口。
可扩展架构
界面、Agent Core、模型、规划推理、研究、代码编写、浏览器交互、知识库与数据库分层，便于后续接入新功能。
Devika AI值不值得用？
当你想研究一个开源 Agent 怎么把「拆解—检索—写码」串起来，或者想在本机用 Ollama 加本地模型跑一套可控的开发助手，Devika AI 值得装一次：代码免费、结构分层清楚、配置项都有注释。要拿它当生产主力就要谨慎，官方 Discord 自己说明项目处于早期开发阶段，可能有未实现或损坏的功能，21 March 2024 发布、版本停在 v1，功能完整度不能按成熟产品预期。若你只需要一个稳定的写码助手，直接用托管式产品更省事；若不想装本地环境，也建议先在 Discord 里确认你要的功能当前是否可用。
建议选它的情况
- 想研究开源 Agent 架构、愿意读配置文件的开发者
- 已装 Ollama、想用本地模型跑代码助手以控制数据去向的人
- 需要按项目组织任务、能中途查看生成代码并纠偏的小团队
- 想给开源项目提 issue 或贡献代码的参与者
不建议选它的情况
- 需要稳定可用、开箱即用的写码助手的人：官方说明项目仍在早期阶段
- 不想装 Bun、Ollama、Python 与配 API key 的纯网页用户
- 要长期生产使用且在意功能完整度的团队：版本为 v1
Devika AI使用建议
入门先把路子走对
- 先装齐三件套按安装指南先装 Ollama、Bun、Git 与 Python，缺一个后面启动 UI 会卡住，先确认命令都能跑通再往下走。
- 复制配置文件把仓库里的 sample.config.toml 改名为 config.toml，再逐项填 SQLITE_DB、SCREENSHOTS_DIR、PDFS_DIR、PROJECTS_DIR、LOGS_DIR 与 REPOS_DIR。
- 先填必用 key至少填 CLAUDE 或 OPENAI 其中一个 API key，WEB_SEARCH 选 google、bing 或 ddgs，用 Bing 或 Google 检索时再补对应 key。
- 分开跑两个服务先起 Devika 服务端，再进 ui/ 目录用 Bun 装依赖并启动前端，浏览器打开本机 3000 端口即可进入聊天界面。
进阶省时间也省钱
- 装 Playwright 依赖就按指南额外安装 Playwright 的浏览器与其依赖，否则网页操作类任务会失败。
- 按任务配模型创建项目时选好语言与模型：复杂规划任务用 Claude 3 家族，纯本地、不外发的场景换成 Ollama 本地模型。
- 仓库目录分离把 REPOS_DIR 指到独立磁盘目录，让它克隆的仓库与你的工作区隔离，同时把 LOGS_DIR 留出空间便于排查失败任务。
- 小步给目标在聊天界面里一次只描述一个明确目标，跑完看生成的代码与中间步骤再追加指令，比一次性丢大需求更容易定位偏差。
Devika AI适合谁用？
开源爱好者
推荐愿意读配置、装依赖并接受早期项目的不稳定，想亲手跑一套 Agent 流程的人最合适。
本地模型用户
推荐已经在用 Ollama 跑本地模型，希望把模型接进开发助手链路，同时控制数据不外发。
独立开发者
推荐需要按项目整理任务、能中途查看代码并纠偏，用它做小工具或原型探索比较顺手。
非技术用户
不推荐安装要装 Bun、Ollama、Git、Python 并手填多个 API key，没有命令行经验会卡在部署环节。
要稳定生产工具的团队
有条件官方说明项目仍在早期开发阶段，可能出现未实现或损坏的功能，关键交付不宜押在它上面。
Devika AI优点和缺点
优点
- 开源免费（Open Source (Free)），代码在 github.com/stitionai/devika
- 支持 Claude 3、GPT-4、GPT-3.5 与 Ollama 本地 LLM，可换模型
- 同时提供 Windows 与 Linux 运行环境
- 功能覆盖规划推理、关键词抽取、联网检索与多语言写码
- 网页界面可查看项目文件与生成代码，能中途介入纠偏
- 配置项明确列出数据库、截图、PDF、项目、日志与仓库目录
- 有 Discord 社区，可反馈问题或参与贡献
缺点
- 官方说明仍在早期开发阶段，可能存在未实现或损坏的功能
- 项目版本为 v1，功能完整度不能按成熟产品预期
- 安装要 Ollama、Bun、Git、Python，部署门槛偏高
- 需自备 Claude、OpenAI 等 API key，额外产生调用成本
- 数据存放与合规没有说明
Devika AI关键指标
Devika AI常见问题
它要收费吗？＋
不收软件费用。Cost 为 Open Source (Free)，代码托管在 github.com/stitionai/devika。但你仍需自行准备 Claude、OpenAI 等服务的 API key 或本地 Ollama 模型，这部分按各家模型服务的价格单独结算。
当前是什么版本？什么时候发布的？＋
Launch Date 为 21 March 2024，Category 写的是 Agentic AI Software Engineer，Founder 为 Stitionai。官方 Discord 说明项目仍处于早期开发阶段，后续版本与功能变化需要到仓库或社区跟进。
和 Devin 这类产品怎么选？＋
差别主要在形态：Devika 开源、支持 Windows 与 Linux 本地部署，可换 Claude 3、GPT-4 或本地 LLM，但需要自己装环境和配 key；托管式产品省去部署，但要按它的订阅方式付费。
国内能用吗？＋
它跑在你自己的机器上，界面地址是 http://127.0.0.1:3000；实际能不能用得看你选的模型侧，走 Claude 或 OpenAI 的 key 需要能访问对应服务，改用 Ollama 本地模型则不受这一环影响。
装之前要准备什么？＋
Git 与 Python。装完后把 sample.config.toml 改名成 config.toml，填好数据库、截图、PDF、项目、日志与仓库目录，再配 WEB_SEARCH 与相关 API key，最后分别启动服务端和 ui/ 目录下的前端。
它能自己上网查资料吗？＋
可以。研究模块会在需要时检索网页，浏览器交互模块还能打开网站。配置里的 WEB_SEARCH 可选 google、bing 或 ddgs，用 Bing 或 Google 时需要在配置中填写对应的搜索 API key。
能贡献代码吗？＋
可以。欢迎贡献，并给出 Discord 社区入口用于交流与提问；同时也提醒项目处在早期开发阶段，可能存在未实现或损坏的功能，遇到问题适合到社区确认或直接提 issue。
Devika AI竞品对比
| 工具 | 编辑评分 | 价格 | 核心功能 | 平台 |
|---|---|---|---|---|
| Devika AI本工具 | 4.3 | 免费开源（Open Source (Free)） | 指令拆解与规划；多模型接入；联网检索；多语言写码 | Windows / Linux / Web |
| Devin by Cognition AI本工具 | — | 未标价 | 两者都定位为可接受高层指令并推进开发任务的 AI 软件工程师，Devika 的差异是开源，支持 Windows 与 Linux 本地部署并可换用 Claude 3、GPT-4 或本地 LLM。 | — |
官网只提供了一条对照信息：Devika AI 的替代方案是 Devin by Cognition AI。要自己掌控数据和模型、愿意承担部署与调试成本，选开源的 Devika，它可跑在 Windows 与 Linux 并支持 Ollama 本地模型；想要省去环境搭建、直接拿到成品体验并按订阅付费，则更适合托管形态的产品。两者的功能完整度差距，选前建议各跑一遍真实任务。
