Cognition acaba de cambiar el nombre de su editor Windsurf a Devin Desktop y lanzó un montón de nuevas características. La página de descarga de Devin ahora llama a Devin “el centro de mando para gestionar todos sus agentes”, y el anuncio oficial enmarca a Devin Desktop como “un IDE completo con un gestor de agentes incorporado, y no al revés”.
Esa última línea lo dice todo. Devin solía ser una cosa: un agente autónomo en la nube al que se le delegaban tareas. Ahora es una marca en cuatro superficies: Devin Desktop (el editor), Devin Cloud (el agente autónomo), Devin CLI y Devin Review. Esta publicación recorre cada nueva característica y luego muestra cómo el nuevo Devin se compara con Cursor. Sea cual sea la herramienta de codificación que uses, las API que escribe aún necesitan pruebas; ahí es donde encaja Apidog, cubierto al final. Si deseas el contexto del editor primero, nuestra guía para construir API con Cursor Composer 2.5 es un buen complemento aquí.
El gran cambio: Windsurf ahora es Devin Desktop
Si usaste Windsurf, ya tienes Devin Desktop. Cognition lo lanzó como una actualización estándar por aire, y los planes, precios, configuraciones y extensiones se mantienen sin cambios. No hay migración que ejecutar.
Lo que cambió es el enfoque. Windsurf era un editor con IA incorporada. Devin Desktop es un gestor de agentes envuelto en un IDE completo, y la nueva pantalla predeterminada lo deja claro.
El Centro de Mando de Agentes
Abre Devin Desktop y lo primero que ves es el Centro de Mando de Agentes. Es un tablero Kanban de cada agente que estás ejecutando, local y en la nube, ordenado por estado: en progreso, bloqueado, listo para revisión. Puedes tener un agente refactorizando una API, otro escribiendo pruebas unitarias y un tercero prototipando la UI, todo visible a la vez.
La propia línea de Cognition para ello es directa: el trabajo del ingeniero cambia de escribir código a dirigir el trabajo. El Centro de Mando es la cabina para ese cambio. Si has leído nuestras notas sobre patrones y trampas de cableado de flujos de trabajo de agentes, este es el mismo problema, resuelto a nivel de producto; mantener muchos agentes a la vista para que ninguno se quede en silencio.
Espacios
Los Espacios son cómo organizas el trabajo en el Centro de Mando. Un Espacio agrupa todo lo relacionado con una tarea o proyecto en una sola vista: sesiones de agentes, solicitudes de extracción (pull requests), archivos y contexto. Inicia una nueva sesión dentro de un Espacio y hereda todo lo que el Espacio ya sabe. Sal y vuelve, y la vista es exactamente como la dejaste.
La ventaja práctica es el contexto compartido entre agentes. En lugar de volver a explicar la base de código en cada nueva sesión, diriges a los agentes a un Espacio y ellos captan el contexto del proyecto automáticamente.
Agentes paralelos
El Centro de Mando y los Espacios existen por cómo Cognition espera que trabajes ahora: docenas de agentes en paralelo, en entornos de nube y locales, en diferentes partes del mismo proyecto. Un ingeniero puede distribuir un trabajo que solía necesitar un equipo, y luego revisar los resultados a medida que llegan. Esta es la apuesta central detrás de todo el rediseño.
Devin Local reemplaza a Cascade
Cascade, el agente interactivo local que Windsurf incluía, ahora es legado. Su sucesor es Devin Local, reescrito desde cero en Rust. Cognition dice que es hasta un 30% más eficiente en el uso de tokens y agrega soporte para subagentes, por lo que un solo agente local puede iniciar ayudantes para subtareas.
La eficiencia de tokens no es un detalle cosmético. Las ejecuciones de agentes se facturan por tokens, y un recorte del 30% se acumula rápidamente en un día de trabajo; nuestra guía sobre cómo reducir los costos de tokens de agente desde la CLI explica por qué esa matemática importa. Puedes seguir usando el agente Cascade legado hasta el 1 de julio, después de lo cual Devin Local será el predeterminado.
Devin Cloud
Devin Cloud es el agente autónomo, ahora conectado directamente al editor. Asígnale una tarea y este activa su propia máquina virtual aislada con un navegador, shell y editor, luego maneja el trabajo de principio a fin; incluyendo depuración, despliegue y pruebas. Se ejecuta de forma independiente mientras haces otra cosa y devuelve una solicitud de extracción (pull request) cuando termina.
La transferencia es el punto clave. Planificas un cambio localmente, envías la implementación a Devin Cloud con un clic y recoges el resultado más tarde como un PR revisable.
Devin Review
Devin Review cierra el ciclo. Revisas las solicitudes de extracción (pull requests) del agente en la nube dentro de Devin, se las devuelves a tu agente local para retoques y apruebas. La fusión automática de GitHub está incorporada, así que una vez que las verificaciones pasan, un PR aprobado se integra sin un viaje separado a GitHub. La revisión, corrección y fusión ocurren en un solo lugar.
Protocolo de Cliente de Agente: ejecuta Codex, Claude u OpenCode dentro de Devin
Esta es la característica que la mayoría de la gente pasa por alto, y elimina la vieja crítica de que "Devin te encierra en un solo proveedor". Devin Desktop incluye el Protocolo de Cliente de Agente (ACP), un estándar de código abierto que permite que cualquier agente compatible se ejecute dentro de cualquier editor compatible con ACP. Devin se lanza con soporte para Codex, Claude Agent, OpenCode y agentes internos personalizados.
Así que Devin ya no es solo el agente de Cognition. Puedes ejecutar Codex de OpenAI o Claude Agent de Anthropic en el mismo editor, uno al lado del otro en el Centro de Mando. Para conocer los antecedentes sobre cómo se construyen estos tiempos de ejecución de agentes, nuestro análisis de la arquitectura del arnés del agente de codificación es una buena lectura complementaria.
SWE-1.6, el modelo propio de Cognition
Devin aún te ofrece modelos de vanguardia de OpenAI, Anthropic y Google, pero también incluye el SWE-1.6 propio de Cognition, de uso gratuito en planes de pago. La familia SWE está construida para la velocidad; el SWE-1.5 anterior funcionaba a aproximadamente 950 tokens por segundo, lo que hace que las ediciones rápidas en línea y la finalización de pestañas (Tab completion) se sientan instantáneas. Para ediciones diarias con agentes, un modelo interno rápido que no consuma tu cuota de modelos de vanguardia es una verdadera palanca de costos.
DeepWiki y búsqueda de código
Devin autoindexa tus repositorios y genera una wiki para cada uno a través de DeepWiki: diagramas de arquitectura, resúmenes de la base de código y enlaces de vuelta al código fuente. Los nuevos agentes leen ese índice en lugar de rastrear el repositorio en frío, lo que explica en parte por qué las sesiones en un Espacio comienzan con un contexto útil en lugar de una pizarra en blanco.
Integraciones, la API de Sesiones y Auto-Clasificación
Devin ahora comienza a trabajar desde donde tu equipo ya se encuentra. Puedes generar sesiones desde Slack, Jira, Linear, GitHub y Teams, y Devin rastrea de qué superficie provino cada sesión. Algunos detalles específicos que vale la pena destacar:
- API de Sesiones: obtiene una sesión por ID, envía mensajes a una sesión activa y filtra sesiones por origen (aplicación web, Slack, Teams, API, Linear, Jira). Puedes pasar secretos con ámbito de sesión al crear una sesión, para que las ejecuciones automatizadas obtengan credenciales sin que nadie pegue claves en un prompt. Nuestra guía sobre acceso a secretos con ámbito para agentes de codificación cubre por qué esto es importante.
- Soporte MCP: Devin respeta tu plataforma predeterminada en cada método de creación de sesión, y su flujo OAuth de MCP ahora reenvía el parámetro de recurso RFC 8707, lo que corrige la autenticación para servidores como Snowflake que requieren indicadores de recurso.
- Auto-Clasificación: Devin puede recoger problemas entrantes y clasificarlos automáticamente, convirtiendo un ticket de seguimiento en una sesión iniciada sin intervención humana.
- Control de Slack: escribe
!channel #nombrepara redirigir dónde Devin publica su hilo de respuesta para una sesión.
Devin CLI, JetBrains y aplicaciones de escritorio
Más allá del editor, Devin llega al resto de tu configuración:
- Devin CLI: acceso a la terminal, instalado con
curl -fsSL https://cli.devin.ai/install.sh | bash. - Plugin de JetBrains: lleva la edición de agentes a IntelliJ, PyCharm, WebStorm, GoLand, RubyMine, Rider y otros IDE de JetBrains.
- Aplicaciones de escritorio: compilaciones nativas para macOS (Apple Silicon e Intel), Windows 10 de 64 bits y Linux.
- Devin Next (Beta): una pista para los primeros adoptantes si quieres los cambios más recientes primero.
Cómo se compara el nuevo Devin con Cursor
Aquí es donde el cambio de marca importa para la pregunta Devin vs Cursor. La antigua división era clara: Cursor era el editor que tú manejabas, Devin era el agente al que delegabas. Ahora ambos son editores, y ambos ejecutan múltiples proveedores de modelos. Así que la comparación se reduce a la postura y el alcance.
| Cursor | Devin | |
|---|---|---|
| Postura por defecto | Tú diriges; la IA asiste en línea | Tú diriges localmente, luego delegas a la nube |
| Humano en el circuito | Continuo | Intermitente; puntos de control y revisión de PR |
| Vista multi-agente | Limitada | Centro de Mando de Agentes, docenas en paralelo |
| Agente autónomo en la nube | No incluido | Devin Cloud, VM aislada, devuelve PRs |
| Protocolo de agente abierto | Nativo de Cursor | ACP; Codex, Claude Agent, OpenCode, personalizado |
| Ideal para | Exploración, iteración de UI, tareas evolutivas | Trabajo bien definido, paralelizable, de larga ejecución |
Sus escalas de precios ahora también parecen casi idénticas:
| Nivel | Devin | Cursor |
|---|---|---|
| Gratis | Gratis; ediciones ilimitadas con Tab e inline | Hobby; gratis, uso limitado |
| Pago inicial | Pro, $20/mes; acceso a agente en la nube | Pro, $20/mes |
| Usuario avanzado | Max, $200/mes | Ultra, $200/mes |
| Equipos | $80/mes + $40/puesto | $40/usuario/mes |
| Empresarial | Personalizado | Personalizado |
Una advertencia: ambos miden el uso intensivo. Las ejecuciones autónomas de Devin Cloud son la parte costosa, así que modela tu consumo antes de comprometerte; consulta los precios de Devin y la documentación de precios de Cursor para conocer los números actuales.
En cuanto a los puntos de referencia brutos, ten cuidado con las afirmaciones directas. Cursor reporta Composer 2.5 en un 79.8% en SWE-bench Multilingual, mientras que el modo autónomo de Devin se ha medido alrededor de un 45.8% en el más estricto SWE-bench Verified. Esas son suites diferentes con reglas diferentes, por lo que no es un marcador limpio; consulta SWE-bench para saber qué prueba cada una. Dado que ambos editores ejecutan los mismos modelos de vanguardia de todos modos, el factor decisivo es el flujo de trabajo, no la puntuación. Para una lectura pura del modelo, nuestra comparación de Composer 2.5 vs Opus 4.7 vs GPT-5.5 y la guía de Composer 2.5 cubren el lado del editor.
El resumen honesto: Cursor es más conciso y enfocado para un desarrollador que quiere permanecer en el editor y conducir el proceso. Devin ahora cubre más terreno; la misma experiencia de editor, además de una capa autónoma en la nube, una cabina multi-agente y un protocolo abierto para ejecutar agentes de otros proveedores.
Dónde encaja Apidog
Ninguna de estas características diseña tu contrato de API ni prueba los endpoints que tus agentes envían. Devin Cloud puede abrir una PR llena de nuevas rutas de la noche a la mañana, y Devin Local puede estructurar un servicio en minutos, pero ninguno de ellos valida las respuestas, simula las dependencias que tu frontend necesita o depura la llamada que devuelve un 500 en staging.
Apidog maneja esa capa. Diseña el contrato primero en el diseñador visual, entrega al agente una especificación OpenAPI inequívoca para construir, luego prueba y simula los endpoints que produce. El enfoque "spec-first" se combina especialmente bien con los agentes autónomos, porque un contrato claro es un objetivo preciso y las especificaciones vagas son exactamente donde los agentes fallan. Nuestra guía del modo "spec-first" de Apidog detalla esa entrega, y lo que un design.md hace por los agentes de codificación explica por qué un contrato escrito cambia la salida del agente. Cuando necesitas ver lo que realmente envían y reciben las llamadas de un agente, el depurador de agentes de IA de Apidog inspecciona el tráfico.
Preguntas Frecuentes
¿Windsurf está descontinuado? No. Windsurf ahora es Devin Desktop. Lo obtienes como una actualización por aire, y tu plan, configuraciones y extensiones se mantienen sin cambios.
¿Qué pasó con Cascade? Cascade ahora es legado. Su sucesor, Devin Local, ha sido reescrito en Rust, es hasta un 30% más eficiente en el uso de tokens y admite subagentes. Puedes seguir usando Cascade hasta el 1 de julio.
¿Puede Devin ejecutar Claude o Codex en lugar de su propio modelo? Sí. A través del Protocolo de Cliente de Agente, Devin Desktop ejecuta Codex, Claude Agent, OpenCode y agentes personalizados junto con el SWE-1.6 de Cognition y otros modelos de vanguardia.
¿Es Devin gratis? Hay una versión gratuita con finalizaciones de Tab y ediciones en línea ilimitadas. El acceso a los agentes autónomos de Devin Cloud comienza con el plan Pro de $20.
¿Es Devin mejor que Cursor? Son diferentes. Cursor es más ajustado para el trabajo práctico y dentro del editor. Devin abarca más: la misma experiencia de editor más una capa autónoma en la nube, un Centro de Mando multi-agente y el protocolo abierto ACP. Elige según cuánto quieras delegar.
¿Cómo instalo Devin? Obtén la compilación de escritorio desde la página de descarga, agrega el plugin de JetBrains, o instala la CLI con curl -fsSL https://cli.devin.ai/install.sh | bash.
En resumen
El cambio de marca de Windsurf no es cosmético. Devin ahora es un IDE completo, un agente autónomo en la nube, una CLI y una superficie de revisión, todo ello unido por el Centro de Mando de Agentes y un protocolo abierto que también ejecuta agentes de otros proveedores. El trabajo para el que está construido es dirigir el trabajo, no escribir cada línea.
Sea cual sea el camino que elijas, mantén la honestidad del contrato de la API. Diséñalo, pruébalo y simúlalo en Apidog para que el código que tus agentes envían realmente funcione en producción.