Devin maakte het idee concreet: geef een agent een ticket en krijg een pull request terug. Inmiddels heeft bijna elke aanbieder van AI-codingtools iets dat hetzelfde doet, dus "is er een Devin-alternatief" is makkelijk te beantwoorden. De nuttige vraag is welke past bij hoe jouw team software oplevert. Wij bouwen er zelf een, dus lees dit met dat in je achterhoofd; we hebben geprobeerd de andere te beschrijven zoals hun eigen gebruikers dat zouden doen.
Vier vragen die het verschil maken
Elke agent in dit overzicht schrijft code die compileert. Het verschil zit in alles eromheen:
- Wie bepaalt wat er gebouwd wordt? Begint de agent bij de tekst van het ticket, of is er eerst een geschreven plan dat iemand goedkeurt?
- Waar draait de code? In de cloud van de aanbieder, in je CI, of op machines die van jou zijn?
- Welk model schrijft hem? De eigen agent van één aanbieder, of een keuze die je kunt wijzigen als er een beter model uitkomt?
- Hoe betaal je? Per compute-eenheid, per gebruiker of een vast abonnement, en zie je de kosten van een taak voordat hij draait?
De alternatieven
GitHub Copilot coding agent. Wijs een issue toe aan Copilot en hij werkt in een GitHub Actions-omgeving tot er een pull request ligt. De logische keuze als alles al in GitHub staat en je zo min mogelijk nieuwe tooling wilt.
Cursor background agents. Gestart door een developer vanuit de editor, draaiend in de cloud terwijl die iets anders doet. Sterk als het werk begint bij een engineer die al weet wat hij wil.
OpenAI Codex en Claude Code. Allebei coding agents die je in de cloud, in CI of in een terminal draait. Ze zijn uitstekend in het programmeren zelf en laten het proces eromheen, goedkeuringen, kostenlimieten en audit, aan jou over.
Google Jules en Factory. Asynchrone agents die taken oppakken en pull requests teruggeven, elk met een eigen opvatting over hoeveel de agent plant voordat hij gaat coderen.
CodeLynq. Die van ons. Het zet een spec die je team goedkeurt tussen het verzoek en de code, laat je Claude Code, Codex of Grok kiezen als agent die hem schrijft, draait je tests, een zelfreview, een beveiligingsscan en je architectuurregels voordat de pull request opent, en kan op je eigen hardware draaien. Je betaalt een vast maandbedrag en ziet de kosten van elke run voordat je hem goedkeurt. De volledige vergelijking staat op CodeLynq vs Devin.
Waar autonomie niet meer het doel is
Devin belooft dat hij onderweg weinig van je nodig heeft. Voor één developer die kleine taken wegwerkt is dat het juiste doel. Voor een team is de dure fout niet een agent die te veel vragen stelt, maar een zelfverzekerde pull request die het verkeerde probleem oplost, ontdekt in de review als het werk al gedaan is.
Daarom kozen wij de andere kant op en maakten we het plan tot controlepunt: de agent schrijft een spec op basis van je codebase, open vragen worden gesteld in plaats van gegokt, en er draait niets voordat iemand goedkeurt. Hoe dat werkt lees je bij spec-driven development.
Zo kies je
- Alles in GitHub en zo weinig mogelijk veranderen: Copilot coding agent.
- Het werk begint bij een engineer in zijn editor: Cursor.
- Je wilt de beste kale coding agent en bouwt het proces zelf: Codex of Claude Code.
- Je team wil goedkeuren wat er gebouwd wordt, het model kiezen, code op eigen machines houden of werken onder Europese gegevensverwerking: CodeLynq.
Welke je ook op je shortlist zet: test hem op een echte taak uit je eigen backlog, niet op een demorepository. Dat is het idee achter onze Backlog Challenge: stuur één taak en review de pull request die wij op jouw code openen.