Devin Fusionとは:Cognitionの新しいマルチモデルハーネスを解説

Devin Fusionの正体

「マルチモデルハーネス」というのはシンプルな発想を隠す専門用語なので、まずそのもの自体から説明します。

ハーネスとは、言語モデルをエージェントに変えるための足場のことです。コードベースを読み込み、計画を立て、ツールを呼び出し、テストを実行し、次に何をするかを決めるループです。Devinはこれまでずっと、自律的なソフトウェア開発のためのCognitionのハーネスでした。Fusionが変えたのはその一点です。そのループを単一のモデルで動かす代わりに、2つのモデルにまたがって同時に動かすのです。

CognitionはDevin Fusionの発表記事で問題を率直に述べています。「エンジニアリングチームはお金を燃やしている。すべてのタスクに最も高価なモデルを使うのはもはや持続可能ではない」。心に残った彼らのたとえはこうです。「スーパーへの買い出しにランボルギーニで行く人はいないはずだ。それなのになぜ、ゼロデイ脆弱性を発見できるモデルをボタンの角を丸めるだけの作業に使うのか?」

彼らの言葉を借りれば、こういうことです。「すべての作業に1つのモデルを使う時代は終わりを迎えつつある」。Fusionはその答えであり、発表と同日にDevin内でプレビュー版としてリリースされました。これはCognitionにとって大きな1年の締めくくりでもあります。同社は2026年5月に評価額260億ドルで10億ドル以上を調達し、Windsurfを製品ラインに統合しました(旧Windsurf IDEは現在「Devin Desktop」になっています)。

サイドキック:仕組みを深掘りする

核となる仕組みはCognitionが「サイドキック」方式と呼ぶもので、多くのツールが採用している単純なモデルルーティングとは異なるため、理解しておく価値があります。

2つの完全な能力を持つエージェントが並行して動作します。フロンティアモデル上のメインエージェント(Opus 4.8やGPT-5.5をイメージしてください)と、より小型で安価なサイドキックエージェントです。それぞれが独自の永続的なキャッシュ済みコンテキストを保持します。タスクが進むにつれ、メインエージェントは何を委任するかを決定します。Cognitionが調整したパターンでは、メインエージェントは「最小限の行動を取るべきで…デフォルトでは委任と監視に徹し、計画、曖昧さの解釈、最終レビューといった重要な意思決定を行う」とされています。サイドキックは、コードベースの探索、コードの記述、テストの作成、lintの修正といった地道な作業を担当します。

なぜ以前のツールのように、メインモデルが安価なモデルに単純に「助けを求める」形にしなかったのでしょうか。それはキャッシュミスの問題があるからです。フロンティアエージェントが別のアドバイザーモデルに問い合わせるたびに、コンテキスト全体を毎回フルプライスで再送信することになり、あっという間にコストがかさみます。Fusionはこれを回避します。両方のエージェントがそれぞれ独自のキャッシュ済みコンテキストを保持するため、委任してもコストのかかる再送信は発生しません。Cognitionは発表記事の中で、「キャッシュされた入力のほとんどは有効期限がわずか5分しかない」とエンジニアリング上のヒントを残し、読者にどう工夫してこれを乗り越えたかを考えさせています。

2つ目の技術は動的なセッション中ルーティングです。タスク開始時にモデルを選ぶのは賭けのようなもので、1つのプロンプトだけでは実際にどれほど難しい作業になるかがめったに分からないからです。そこでFusionは実行中に軽量な分類器を走らせ、行き詰まっているサイドキックのタスクをメインエージェントにエスカレーションしたり、モデルを完全に入れ替えたりします。巧妙な仕掛けは、コンテキストの圧縮のタイミングでモデルを切り替えるという点です。圧縮はどのみちキャッシュミスを引き起こすステップなので、切り替えは実質的に無料になります。これは現代のエージェントを支えるエージェント的推論ループと同じ発想を、「各ターンでどのモデルを動かすか」という問題に応用したものです。

数字を見る:35%安い、ただし注意点あり

Cognitionは、実際にコードがマージ可能かどうかを測る新しいコード品質ベンチマークFrontierCode(単にテストに通るかどうかではなく)を、20以上のオープンソースメンテナーと共同で構築し、Fusionをベンチマークしました。以下は結果の要点です(FrontierCode Extended、スコール対タスクあたりの平均コスト)。

この表が示す物語はこうです。Fusion(Fable 5を使わない場合)はタスクあたり2.38ドルで47.9のスコアを出し、Opus 4.8の48.8にほぼ匹敵しながらコストは約3分の1低くなっています。Cognitionはこれを「フロンティアに匹敵する性能を維持しながら35%のコスト改善」とまとめています。

このグラフをスクリーンショットに収める前に、正直な注意点を2つ挙げておきます。第一に、これはベンダーが構築した評価に基づくベンダー自身のベンチマークであり、シグナルとしては悪くないものの、独立した検証とは異なります。第二に、さらに優れた「41%安い」という数字はAnthropicのFable 5を前提としていますが、Fable 5へのアクセスは2026年6月12日に米国政府の指令により停止されました。そのため、Fable 5の数値はアクセス停止前に測定されたものであり、現時点では再現できません。現在有効な数字は35%の方です。

Cognitionはまた、Fusionが「実際の利用で本当に良い手応えがある」とも述べており、社内の統計としてこう裏付けています。導入後、マージされたプルリクエストの88%が自動化されたFusionルーターによって完全に処理されたと。これは実際のシグナルではあるものの、CognitionがCognition自身のコードベースで自社製品を使っている(ドッグフーディング)結果であり、最も条件の良いテスト環境であることは念頭に置くべきです。

委任がうまくいくとき、裏目に出るとき

この発表で最も参考になったのは、見出しの数字ではありませんでした。Cognitionがサイドキックがマイナスに働いたタスクまで公表していたことです。

機械的な作業では、委任は明確な勝利をもたらします。JSファイルをES6に近代化する作業は、スコアを維持したままコストが62%削減されました。Goのコードベースから非推奨のトレーシングライブラリを取り除く作業は32%安く済みました。しかし、判断力そのものが成果物であるような難易度の高いフロントエンド機能では、委任することで品質スコアが54から27へと落ち込みました。Cognition自身のまとめはこうです。「判断そのものが成果物であるときは、それを委任すると裏目に出る」。

これはこの発表の中で、マーケティング色を排した正直な部分であり、心に留めておく価値があります。Fusionは安価なモデルを高価なモデルと同じくらい賢くする魔法ではありません。それは、結果を左右する場所にだけ高価なトークンを使うための仕組みなのです。この違いこそが、本当に役立つAIエージェントと単なる高価なデモとを分けるものです。

実際に語られていること

Fusionはまだ発表からわずか数日なので、Fusion固有のコミュニティの反応は薄く、そのほとんどは好意的なローンチへのコメントです。Redditのr/AIDeveloperNewsでは「このアーキテクチャは実際かなり巧妙だ」という声があり、X上のオペレーターたちもサイドキックの設計を好意的に分析しています。

しかしFusionへの反応を単独で読むことはできません。Devinには多くの過去の重荷があるからです。最も根強い批判は、2024年3月の独立テストでDevinが20タスク中3タスクしか完了できず、ネットから「偽のデモ」と呼ばれた一件です。興味深いことに、2026年になるとその話は主に巻き返しの物語として語られています。

「2024年3月、独立テスターはDevinが20タスク中3タスクしか完了できなかったと報告した。ネットはそれを偽のデモだと呼んだ。2年後、その製品は米陸軍のためにコードを書いている。」

@aakashgupta on X

日常的に使っているユーザーの間では、不満は一貫しており、それらはまさにFusionが明確には解決していない問題です。信頼性はその一つです。

「約束されたのは完全な自律性だったが、現実には多くの見守りが必要だ。タスクを与えると脱線し、修正すると何とか軌道に戻る。それの繰り返しだ。」

r/ChatGPTCoding

コストの不透明さはもう一つの不満で、これが最も大きな声になっています。テスト自動化エンジニアによる詳細なG2レビューは、長時間タスクでの脱線ぶりをうまく捉えています。「ACUの消費量が40か50あたりに達すると、Devinは本当に道を見失い始める。最初の指示を無視し始める…まるでモデルが疲れているかのようだ」。同じレビュアーは並行作業については高く評価しており(「5つの異なるセッションを並行して動かせる」)、これは公平で両面を見た評価と言えます。

ブランドそのものへの純粋な懐疑論のスレッドもあり、これは誇大宣伝への対抗軸として聞く価値があります。

「Devin?その名前を久しく聞いていなかった…Claude CodeとCodexのこの時代に、Devinを使っている人、あるいは使っている人を知っている人なんているのか?」

libraryofbabel on Hacker News

筆者の見解はこうです。Fusionはコストという不満に対する本物のエンジニアリング的な回答であり、Devinのレビュー機能は確かに好評を得ています。しかし、トークンが安くなったところで、長時間タスクで脱線するエージェントの問題は解決しません。そしてそれこそが、経験豊富なユーザーが真っ先に指摘する点であることに変わりはありません。

Devinの料金、簡単に

Fusionは現在Devinに展開されているところなので、実際に目にする料金はDevinのものです。以下が現在のDevinの料金です。

見落としがちな点が一つあります。Devinはかつてセルフサーブプランを「ACU」(Agent Compute Units)という単位で課金しており、これがHacker Newsでの不満の大半を生む原因となっていた不透明な計測方式でした。2026年3月以降、セルフサーブはトークンベースのクオータモデルに移行し、ACUは現在Cognitionが公開のドル換算レートを示していないエンタープライズ専用の計測単位となっています。コストを比較するなら、eeselのCognition AI料金ガイドがその変遷を整理しているので、ネットで見かけたACUあたりの単価が今も正確だと思い込む前に読んでおく価値があります。

コードを書かない人にとっての意味

ここが筆者が最も気にかけている部分です。Fusionの核となる発想は、AIコーディングツールをはるかに超えて広がっているからです。

「すべての作業に1つのモデルを使う時代は終わりつつある」というのは、単にCursor対Codexについての話ではありません。これは、エージェントが実際の仕事をするあらゆる場所、カスタマーサポートを含むすべての場所に当てはまる真実です。パスワードリセットのFAQと、機微を要する請求に関する紛争は同じモデルを必要としません。簡単な80%の作業にフロンティア価格を払うことは、Cognitionが説明している「お金を燃やす」問題そのものであり、ただキューが違うだけです。

その罠は、ほとんどのサポートAIベンダーがこれを隠していることです。彼らは生のモデル使用量を計測するか、あるいは解決件数ごとに課金しながら、実際にはマージンを守るためにすべてを最も安いモデルにひっそりとルーティングします。これが解決率を虚栄の指標として使うというゲームです。より良いモデルは、Fusionが示唆しているものです。タスクに応じてモデルのサイズを適切に選び、買い手にはトークンではなく成果に対して対価を払ってもらう。

eeselが目指す場所

筆者はeesel AIで働いており、これはまさに私たちが取り組んでいる課題そのものです。ただしプルリクエストではなく、サポートと社内チーム向けにです。eeselは既存のヘルプデスクに組み込まれるAIチームメイトで、過去のチケットやヘルプドキュメントから学習し、Fusionが機械的なコーディングを処理するのと同じ方法で一次対応の作業を処理します。ルーティンな作業は自動的に解決され、本当に難しく判断力を要するチケットは、コンテキストをすべて引き継いだ状態で人間にエスカレーションされます。サイドキックと同じ原則を、別のキューに適用しているだけです。

このたとえが成り立つ理由は2つあります。まず、本番稼働の前に過去のチケットでシミュレーションできるため、ベンダーのベンチマークを鵜呑みにするのではなく、自社のデータで解決率とコストを確認できます。これはまさにFusionにまだ存在しない独立した検証にあたるものです。Gridwiseはこの方法で導入初月に一次対応リクエストの73%を解決しました。次に、料金は解決チケットあたり約0.40ドルの従量課金制でシート課金は一切なく、簡単な質問に大きなモデルを遊ばせておくのではなく、成果に対して対価を払う形になっています。営業電話なしでeeselを無料で試すこともできます。