第五课：对比 Devin：如何实现 500 美元/月的高级 Agentic 效果
我的理解
本课把 Devin 500 美元/月的”高级实习生”形象拆解为四大支柱：Planner（流程规划）、动态知识总结、丰富工具调用（含浏览器交互）、无人值守执行。然后用 Cursor + .cursorrules + 自定义脚本 + Docker 隔离逐一重现：在 .cursorrules 里预留 Task Plan / Knowledge Learned / Tools Description 段落，让 AI 自我记录进度与教训；用 Playwright 脚本补齐浏览器能力；用容器化打开”自动放行”权限。核心结论是 20 美元加一小时折腾可覆盖 90% 日常场景，差异主要在大型多 Agent 协同、可视化 UI、反爬稳定性等真正高阶需求。最深刻的洞察是：从”我问你答”到”我问你做”的跃迁，靠的不是更贵的模型，而是使用者自身认知与配置能力的升级。
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原文
Lesson 12 of 18 第五课：对比 Devin：如何实现 500 美元/月的高级 Agentic 效果
在前面的内容里，我们已经多次提到 Devin 这个月费 500 美元的 AI 工具，以及为什么它在“Agentic AI”浪潮中显得格外闪亮。它似乎能做的事情不仅仅是写代码，而是能够像一个经验丰富、又能劳心又能劳力的高级实习生，替你完成几乎从开发到测试的所有工作。它具备更丰富的工具接口、更“成体系”的多步规划，并且能够基于你的反馈慢慢地学习，让人觉得只要有了它，日常的很多繁琐流程就可以彻底甩给 AI 了。
但与 Devin 相比，Cursor 的订阅费通常不到它的二十分之一，如果我们肯再花一点时间做“魔改”或配置，比如结合 .cursorrules、自定义工具脚本等，就会发现：其实 Cursor 也能在很大程度上“扮演”类似 Devin 的角色，并在大部分中小型项目场景下带来近似的效果。经过一番探索后，我自己对这种思路的总结是：“只需 20 美元一个月，加上一个小时的折腾，我们就能让 Cursor 实现 Devin 90% 的能力。”许多人从来没想过这事儿有多简单，但是一旦动手，你会发现它远比你想象的更容易。
这一节我们就来详细谈谈：Devin 究竟厉害在什么地方？为什么它敢标 500 美元的月订阅费？而 Cursor 又是如何通过微调、魔改，把核心思路“搬”过来？我们甚至可以把 Devin 自诩为的一些“标志性”功能在 Cursor 里用非常简洁的方式重现。最终你会惊讶地发现，在日常开发和常见业务需求中，二者的体验差异不再像最初看起来那么大。
Devin 的闪光点与 500 美元背后的支撑
先来说说 Devin 之所以显得独树一帜的几个主要特征，它们在以前的 Agentic AI 产品（比如初期版本的 Cursor、Windsurf 等）里都不常见，但却往往是“让人觉得 Devin 确实不一样”的那些关键环节。
第一，Devin 有完善的流程规划（planner）。举个例子，如果你告诉它“去某个网站爬 1,000 条数据，然后把这些数据以可视化图表的形式展示，并打包成一份报告”，它并不会像普通 Agent 那样“接到指令就往下执行”，而是会在后台先写一个小计划：有哪些步骤要做？爬取前要先做什么？需要先看看页面结构、是否需要多次翻页？数据爬完后做什么？最后怎么把这些数据画成图表、输出到 Markdown？然后才开始逐项执行，遇到错误就会自动修正，并勾掉计划清单里对应的完成项，直到交付一个完整成果。
第二，Devin 能够对自己的知识与经验进行动态总结。比如你告诉它“某个库安装时需要先卸载旧版本，否则会冲突”，它就会记住这点，下次它遇到同样场景时，就会主动提前卸载。更夸张的场景里，你可能对它说：“在这个项目里，我们需要遵守的编码规范是 XXX，如果发现语句不符合规范，就要自动修改。”Devin 也能把这条规则放进它的内部知识库，并在后续开发时自动复用。它乍一看就像一个人那样成长。
第三，它可以更全面地调用工具，甚至在有些高阶版本里，Devin 还能打开浏览器直接与前端进行交互测试，或者处理一些图像、视频之类的更复杂资源。我们在使用传统 AI 工具时，往往只会看到它在命令行里跑点 Python 脚本，或者仅仅帮我们补全一段代码。可 Devin 在演示中似乎能“化身全栈”，前端后端都是它自己在搞定。有时候还会给你一个动态进度汇报，告诉你“现在已经抓到第 200 条数据了，后面还有 800 条”，让人觉得它真的在全自动地做事。
第四，它的全自动工作方式不仅体现在能多步决策，而且也体现在“无需你手动批准它每一步操作”。这点很像我们请了一个实习生，让他自己去命令行里装依赖、执行测试，不用每装一次依赖都来问你“能不能装”。对比之下，我们在 Cursor 的 Agent Mode 下，每次 AI 想执行命令行操作，往往会弹出一个提示，让你手动点一下“Confirm”。这样安全性是高了一些，但也更烦人。当任务需要几十次迭代时，这种“反复确认”会把你折腾得筋疲力尽。
Devin 通过以上四点，像极了一个能完成复杂工作流程的高级实习生。它具备统一调度的能力（planner）、会积累知识（动态总结）、调用更多工具（浏览器、视觉、LLM 自身思考等），而且可以完全无人值守地执行任务。这些看起来就是 Agentic AI 的终极形态，似乎你花 500 美元买到的不是一款软件，而是买到了一个全职帮手。
但现在我们如果把 Cursor 再加上一些脚本配置，给它一套类似“planner + 知识库 + 工具扩展 + 宽松权限”的小改造，就能让它迅速接近 Devin，且在大多数应用场景里基本够用了。要完成这种魔改，不需要你额外掌握深奥的 Python 库，也不需要你从头学大语言模型内部机制。最常用的方法就是往 .cursorrules 文件里写下一些带有命令口吻或提示文本的“系统指令”，再加上你自行编写的一些 Python 小脚本，并且明确告诉 AI：“如果想搜索，就调用 search.py；如果想进行前端抓取，就调用 browser.py；如果想做某些测试，就执行 test_runner.py”，类似这样。下面我们就继续拆解其中的思路。
用 .cursorrules 重现 Devin 的 “planner” 与 “自我总结”
在本课程的上一小节中，我们已经提到 .cursorrules 是一个非常奇妙的存在——它在 Cursor 中就像一个“系统记事本”，凡是里面写的文字，每次 AI 后端都会把它拼进 Prompt 里去，也就是说，AI 始终知道这个文件的内容。但更有趣的是，Cursor 的 Agent 模式允许 AI 自行编辑项目中的任何文件，包括 .cursorrules 本身。于是，我们就能让 AI 把“计划进度”以及“新增的知识点”都写进这里，从而实现类似 Devin 的 Planner 与自我进化功能。
具体做法通常分两步。第一步，在 .cursorrules 里，用一些人类可读（AI 也能读）的格式预留了几个区段。例如，“# Task Plan” 段落，“# Knowledge Learned” 段落，“# Tools Description” 段落等等。第二步，我们还要写点指令，例如：
你可以把自己的工作进度或思路计划写入 “Task Plan” 段落。如果你发现用户给你提出新的要求、矫正了你某些错误，请将这个新知识点记录在 “Knowledge Learned” 段落，这样下次就不会再犯类似错误。 当你做完一项子任务，请把它标记为完成。
这样一来，Cursor 在每一轮执行过程中，如果它决定要分步骤做事情，就会自动往 “Task Plan” 里写类似：
[ ] 第一步：拉取项目代码
[ ] 第二步：安装依赖
并当它完成了依赖安装，也就会把上面那一行改成
[X] 第二步：安装依赖
当然，这种做法并不是百分之百能让它乖乖遵守，但一般说来，AI 会非常配合，只要你在 .cursorrules 里写得够清晰，让它知道这样做对自己完成任务是有帮助的。用不了多久，你就会看到它像极了 Devin 的“Project Board”，会一点点更新完成度，甚至把调试过程中的想法写在里面，这让整个开发过程顿时具备了可观测性。和原先“Cursor 只输出最终结果”相比，这显然亲切很多，也能让我们轻松地知道：它现在卡在哪一步？
再比如，你给它装某个 Python 包时，必须先执行 pip uninstall，原因是某些历史版本冲突。这类“专案知识”就可以记录在 “Knowledge Learned” 里。当 AI 下次再打算安装相同的包时，它就会检查那段文字，看见了之前记下的“必须先卸载”忠告，往往就会乖乖执行 pip uninstall。如果它哪天又忘了，你可以再“敲打”它一下，让它把新的细节更新到 .cursorrules。当它把“防止冲突的操作步骤”彻底形成条件反射，你就体验到了类似 Devin 的“成长型 AI”。
扩展工具：搜索、浏览器、图像处理等
Devin 令人佩服的另一个地方在于，它能调很多我们想象不到的工具，比如它可以打开浏览器实际对网页进行前端交互；或者识别网页按钮，点击搜索框输入关键词；或者运行一个 OCR 脚本来解析图片里的文字。这样就可以搞很多复杂的场景，比如全自动对网站进行自动化测试，或者给用户的头像自动加点效果。Cursor 虽然目前没有内置浏览器交互，但通过写一个脚本来调用 Playwright 或者 Selenium，也能在命令行里运行一整套测试脚本，甚至把截图保存回文件系统。然后由 Cursor 读取这些文件把它们变成数据提要，拼进 Prompt 里。
想要把这套逻辑接入 Cursor 并不复杂。我们在上一课中其实已经实现了类似的工具。有些同学会问：可 Devin 好像还能打开网页截图，然后识别网页 DOM 元素之类的东西啊？我们自己写脚本岂不是很费劲？老实说，这确实是 Devin 的差异之一，但除非你真的需要可视化 UI 测试，否则多半业务场景用命令行做自动化就够了。即使你有 UI 测试需求，也可以在 Cursor 里做类似的整合，只是要多写一点 Python 代码，把截图拿到 AI 这里进行审视时，还要考虑“如何把图片转成 Prompt”？目前 Cursor 并不原生支持把图片作为输入发给后端 LLM，得自己想些变通方法（比如 OCR）。但从产品开发的角度，这并非无法完成，只是工作量略大而已。
让 Cursor 也可以自动执行所有命令
如果说给 AI 扩展工具属于“功能”层面的事，那么让 AI 不用我们每一步都点确认、而是可以自行把命令行执行到底，这就是“权限”层面的事。很多人第一次使用 Devin，就惊讶于它怎么敢随便帮我们装库、改文件、移动路径？其实是因为 Devin 跑在一个隔离容器里，比如 Docker 或者自建沙箱，即使有严重错误，也不会把你的电脑系统整坏。它可以放心地执行 rm -rf /tmp/test 文件夹之类的操作，也可以随意调各种脚本，这样就保证它能全自动、无缝地去完成任务。
Cursor 则默认在本机系统上工作，所以出于安全考虑，每次 AI 要执行命令行指令，都会让你点一下确认。要想让它像 Devin 那样“无需任何人类干预”就执行，那就有潜在风险：万一 AI 成心或无意地执行了 rm -rf / 呢？你的系统就 GG 了。再比如，它要是偷偷发起网络请求，上传了你的敏感文件，这也足以构成安全事故。所以官方并不鼓励你给它打开 100% 的权限。
不过，很多场景其实是可以通过 Docker 容器来保护自己，让 AI 在这个容器里随便折腾，不怕它把宿主系统搞坏。而一旦你把 Cursor ssh 到一个容器里，你就可以设定一条宽松策略：凡是“无害命令”都自动执行，或者干脆“一次全放行”，只要别把容器挂载到宿主系统的关键路径就行。类似的做法在 Windsurf 里也有可选的 Dev Container 模式和黑白名单规则。配置完成后，你就能像 Devin 一样，点一下“Go”，然后 AI 就自己一路安装、调试、修改文件，直到把结果做出来，再也不用你守在屏幕前点那一堆“Confirm”。如果你只是做个人项目，愿意承担一点风险，那么直接把 Cursor 的安全提示改成“自动通过”也不是不可以，但强烈建议还是加个容器或虚拟机来保险。
Devin 与魔改 Cursor 间的差异：它真的就被碾压了吗？
聊到这儿，有些同学或许会问：那 Devin 还值 500 美元吗？如果我们花一点时间给 Cursor 做魔改，是否就能在所有方面都和 Devin 打平？这里其实没有一个绝对答案。对大部分中小项目需求而言，我们现在这套思路确实足以大幅拉近差距，让你花 20 美元就能享受 Agentic AI 的高级功效。但对那些极其复杂的任务，尤其是需要大规模、多线程、各种前端视觉处理、多 Agent 协同、或者更灵活的 Planner 来同步多进程、多人合作场景时，Devin 还是有独到之处。它的强大之处不仅在“工具多”，也在于它对大型复杂任务的“章法感”，而 Cursor 的“Planner”毕竟是基于我们写在 .cursorrules 里的小提示来实现的，不一定能达到那种功能齐全、能应对所有极端状况的地步。
另外，Devin 的执行环境据说还做了一些特别优化，比如不会轻易被反爬虫机制封锁，而普通 Python 爬虫要绕过各种验证码就略显棘手，这也是它能“较为稳定地”搞定一些批量数据抓取任务的重要原因。再者，Devin 也会有一些可视化管理界面来告诉你当前进度、有哪些 Task 正在排队，这些让人机协作更顺畅。Cursor 虽然也能在 .cursorrules 里写一下当前计划，但缺乏更好的 UI 界面来展示。如果项目大到需要多人协同查看进度，就显得不够专业。
所以，把“魔改 Cursor 可以在 80~90% 的场景下替代 Devin”这种说法理解为：大多数普通开发、数据处理、或创意类项目，完全不必花 500 美元去买 Devin。在小团队或个人场景下，只要你有能力写点 Python 工具脚本，并且接受 Docker 或虚拟机的隔离机制，就能把 Cursor 打造成一个类似“高级实习生”型的 Agent。不过当你的需求特别复杂，或者需要在云端分发大量子任务、集成高级浏览器测试、甚至需要对图像视频进行多步识别与编辑等，Devin 还是会胜出。
换句话说，Devin 与魔改后的 Cursor，很像是“付费更贵、功能更全的 SAAS 平台” vs “自己动手做一套轻量版”的区别。我们根据自己需求的 90% 情况做个取舍。如果你发现自己 99% 的需求都在离线开发、写脚本、跑点爬虫、做点可视化这种维度里，那其实大可不必付给 Devin 一大笔钱。除了最核心的 AI 人工费（20 美元 / 月的 Cursor Pro，或者你自己接个 GPT-4 API 也行），其余只需要零星地写写 .cursorrules 里的提示文本，再加几个扩展工具脚本，就能实现你想要的自动化程度。
总结：20 美元到 500 美元的跨度，并非技术壁垒，而是产品定位
这一课里，我们从多个角度对比了 Devin 与魔改 Cursor，用不少案例与原理探讨了如何让 Cursor 拥有“Planner 与自我成长”“工具扩展”“自动化执行”这些高级特性。说到底，这背后并没有什么高不可攀的技术门槛。Devin 之所以敢收 500 美元，一方面是它帮你省掉了魔改和配置的时间；另一方面就是给你提供了更完整的可视化、云端环境、丰富的内置工具，以及更“人性化”的交互界面。如果你对这一整套的“交互体验 + 免维护”非常看重，或者你真的有那些高阶多工具的需求，也许 Devin 确实可以值回票价。可要是你能够多花半天研究一下 .cursorrules，并且用 Docker 做隔离，那么只花 20 美元订阅一个 Cursor Pro（乃至免费版都能折腾出些花样），就足以让你 90% 地达到 Devin 的效果。
这种思路并不是想要做什么“彻底击败 Devin”的对比，而是希望给你更大信心：Agentic AI 并非遥不可及，完全可以用低成本甚至自助式的方式在你的项目里落地。尤其在我们已经理解了 Comment-Oriented / Prompt-Oriented / Objective-Oriented 这三种思维模式之后，再稍微加一点工具扩展，就能让 Cursor 展现出令人惊艳的自动化潜力。这对工作和生活都是一种巨大的赋能。
往前回看，我们从最初的“我问你答”，进化到“我问你写”，再到“我问你做”，背后最重要的不是“多花多少钱买什么更高级的模型”，而是你自己对 AI 的认知和使用方式，能否随着这场范式革命同步升级。在 Agentic AI 时代，每个人都可以借助这些编辑器 + 工具脚本 + .cursorrules 之类的简单技术组合，构建出一个胜似“高级实习生”的自动化 AI 助手，让自己从编程或琐碎流程中解放出来，集中精力去想那些 AI 暂时还做不了（或者说做不好）的事——包括对需求本身的抽象、对创意本身的提升、对业务逻辑的把控等等。也许这才是 Agentic AI 带给我们的最深刻变革——让我们不再只是在层层实现细节里焦头烂额，而能更自然地成为“管理 AI”或“统筹 AI”的领导者、设计师。
到这里，这一节课的讨论也告一段落了。我们回顾了 Devin 的主要亮点，逐一解构了如何通过 .cursorrules 等配置把 Cursor 拉到近似水平，并分析了这两者依旧可能存在的差异性。希望看完之后，你对“Agentic AI 是怎么做到这么多事”这件事情，有了更清晰的理解，而不是把它视作一团神秘的黑箱。如果你打算接着往下看，就请继续保持好奇心，试着在下一次编写项目时，腾出一点空把 Cursor 进行魔改。多尝试几次后，你会发现自己和 AI 的协作方式已经产生了翻天覆地的变化，工作流效率更是显著提高。如果这时你还能坚持自己的“Builder’s Mindset”，说不定还会对一些企业级的应用或更大型的 Agent 平台萌生新的想法——那种“要不要自己造一个 Devin2.0？”的念头，或许就代表着你在这波 AI 潮流中正逐渐站到更前沿的位置。祝你好运，也祝一切探索顺利。