Cognition、Devin Fusionを発表：メインエージェントが「サブエージェント」と並行稼働、開発コストを35%削減

動察 Beatingのモニタリングによると、AIプログラミング企業Cognitionは、エージェントプログラミング向けのハイブリッドモデルアーキテクチャ「Devin Fusion」を発表した。

本システムは、2つのコア設計により、最先端モデルの性能と低コストのバランスを実現する。まず「サイドキック（Sidekick）」メカニズムでは、経済的な小規模モデルエージェントと最先端の大規模モデルエージェントを並行稼働させ、大規模モデルが計画、要件明確化、最終レビューといった「判断権」を保持する一方、コード探索、テスト、フォーマット検証などの「肉体労働」を小規模モデルに委任する。両者は独立したキャッシュコンテキストを維持し、高コストなキャッシュ無効化のオーバーヘッドを回避する。次に動的ルーティングでは、セッション中のタスクの進展に応じてモデルを動的に調整し、コンテキスト圧縮時に切り替えを選択することで、「ゼロコスト」のモデルアップグレードを実現する。

テスト結果によると、コードの正確性と品質を測定するFrontierCodeベンチマークにおいて、Devin Fusionは最先端モデルの性能を維持しつつ、GPT-5.5およびOpus 4.8レベルのモデルの開発コストを平均35%削減した。さらにFable 5と組み合わせた場合、コストは41%削減可能である（注：米国政府の指示により、Fable 5へのアクセスは2026年6月12日より停止されており、この削減率は過去のテストデータに基づく）。

内部開発において、チームが最終的にマージしたPRの88%は、完全にFusionの自動ルーティングによって駆動された。しかし、タスクが複雑な微妙な開発意図や主観的判断に大きく依存する場合（例：React/Reduxを伴う複数ファイルのクロス機能開発）、過度な委任はパフォーマンスの顕著な低下を招き、スコアが54から27に下落した。