# Devin vs Labelbox Devin 每月有 2,549,346 次造訪，月增率 +1%，定價模式為付費。Labelbox 每月有 762,803 次造訪，成長率 -22.8%，定價模式為需聯絡報價。 | 指標 | [Devin](https://openaitools.app/tw/tool/devin) | [Labelbox](https://openaitools.app/tw/tool/labelbox) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://devin.ai | https://labelbox.com | | 分類 | AI 程式碼助手, AI Agent, AI 開發者工具 | AI 開發者工具, AI API, AI Workflow, AI 生產力工具 | | 定價模式 | 付費 | 需聯絡報價 | | 每月造訪次數 | 2,549,346 | 762,803 | | 月成長率 | +1% | -22.8% | | 主要市場 | 美國 | 美國 | | 直接造訪 | 1,386,401 | 370,024 | | 評論分數 | 4.3 | 4.4 | | 收藏數 | 0 | 0 | | 支援平台 | website | 網站 | ## Devin Devin 位於 AI 編碼的「代理」一端。它不是提示下一行程式，而是接受工單級目標——例如「為企業客戶加入 SAML SSO」或「排查這個 API 延遲飆升」——跨倉庫探索程式庫、實作變更、執行測試，並以自然語言解釋產生的 pull request。它還維護程式庫的 wiki 式地圖，方便導覽不熟悉的服務，並在程式變動時保持文件更新。 Devin 的一大特點是擁有自己的機器。它會按需建立 Windows、Mac 與 Linux 虛擬機器，建置專案、在瀏覽器中試跑，甚至可以錄下自己點擊剛建置功能的畫面。長時間任務在你闔上筆電後仍在雲端繼續，大型任務可拆分給多個平行代理，由 Devin 協調並回報結果。 對團隊而言，Devin 不只限於單次提示。你可以在 Slack 或 Teams 中 @Devin，讓它讀取討論串並回覆 PR；設定自動化，在測試失敗或發現有漏洞的相依套件時自動修復；還能執行安全審查。其定價按席次計費、面向企業，並提供面向高強度自主使用的 Ultra 等級。 **價格與方案:** 付費，面向企業。Devin 按席次訂閱，設有分層方案（含面向高強度自主使用的更高配額等級）與用量額度；Cognition 也提供額度方案與企業協議。方案與額度包常有調整，請以官方定價頁為準。 - **端到端自主編碼:** Devin 能在複雜的多倉庫程式庫中規劃、撰寫程式、執行測試並提交 pull request，無需逐行等待確認。 - **自帶虛擬機器:** Devin 會建立 Windows、Mac、Linux 虛擬機器，建置並執行專案，在真實瀏覽器中測試，甚至錄下自己操作新功能的畫面。 - **Slack、Teams 與告警整合:** 在討論串中 @Devin 即可派發修復任務，或接入 CI、PagerDuty 與工單系統，讓它自動回應失敗與告警。 - **平行雲端代理:** 把大型任務交給 Devin，它會拆分給平行雲端代理，即使你闔上筆電也會繼續工作並回報結果。 - **程式庫 wiki 與自動化:** Devin 維護動態架構地圖，並支援相依套件升級、測試修復、安全掃描等週期性自動化任務。 **優勢:** 能完成工單級自主工作，而不只是補完程式碼; 在自己的瀏覽器與虛擬機器中測試，可發現純程式生成遺漏的問題; 與 Slack、Teams、CI 與告警工具深度整合; 即使你關機，平行雲端代理仍持續工作 **限制:** 按席次計費、價格偏高，不適合個人隨意使用; 複雜或描述不清的任務仍需人工審核後才能合併; 最大價值依賴結構良好的程式庫與完善的測試環境 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/devin.md) ## Labelbox Labelbox 在 AI 技術堆疊中占據特殊位置：它主要賣的不是聊天機器人或生成工具，而是模型學習所需的環境與資料，以及接手例行工程與研究工作的代理。首頁的說法很直接——前沿 AI 實驗室用 Labelbox 的環境與專家資料訓練模型，而工程與研究團隊把反覆出現的待辦事項交給在 Recursion 上運作的代理。近期超過 1 億美元的 E 輪募資，顯示這個主張獲得充足資金支持。,對企業而言，較新的一半是 Recursion。代理由真實訊號觸發——建置失敗、PagerDuty 告警、新的相依套件版本、新的模型檢查點，或週一早晨的排程——然後在背景工作到完成。官方強調的例子是具體交付物而非摘要：附預覽連結且已測試的 pull request、每個事件都有出處的 Confluence 事故檢討草稿、點名關鍵變更的消融實驗表，或重大 CVE 後針對每個受影響服務的修補。評分代理會為每次執行打分，評分後的工作階段留下記憶、筆記與技能，供下一次執行前讀取。,最初的核心仍是資料業務：由專家審閱者支援的標註、註記、策展與模型評估，用於電腦視覺、NLP、監督式微調、RLHF 與紅隊測試。實務上兩半相互強化，因為產出高品質訓練資料的環境，正是代理學習真實工作的環境。價格屬企業模式，透過業務洽談決定，並取決於資料量與代理使用情形，沒有公開的自助式方案。 **價格與方案:** 價格另洽。Labelbox 未公布自助式方案或公開價目表，其價格入口引導有興趣的團隊與業務洽談，費用取決於資料產出規模、代理部署與企業需求。官方未公布免費方案。有意導入者應依自身用量與使用情境索取報價。 - **資料標註與專家註記:** 涵蓋視覺、語言與生成任務的結構化標註、資料策展、模型評估與人機協作審閱，是訓練與評估資料的基礎。 - **自主代理工作階段:** Recursion 代理會從建置、告警、提交、檢查點與排程自動啟動，並在背景持續工作直到任務完成可審查。 - **依職能分工的專業代理:** 專業代理涵蓋軟體工程、可靠性、資安、ML 研究、評估、研發、產品與財務，從修復不穩定測試到撰寫事故檢討草稿。 - **可累積的評分成果:** 每次執行都由評分代理打分，評分後的工作階段留下記憶、筆記與技能，供下一次執行前讀取。 - **原生工具與資料整合:** 代理直接在團隊既有工具上運作，包括 GitHub、Jira、Linear、Slack、Datadog、PagerDuty、BigQuery、Databricks、Vercel 與雲端服務商。 **優勢:** 同時涵蓋問題兩端：訓練與評估資料的產出，以及處理例行工作的代理; 近期超過 1 億美元的 E 輪募資與前沿 AI 實驗室的採用，代表資金與需求皆有實據; 代理執行產出可驗證的具體成果——測試、重跑、消融實驗——而非未經檢核的建議; 可與既有工具鏈整合：GitHub、Jira、Linear、Slack、Datadog、PagerDuty、BigQuery 與 Databricks **限制:** 沒有自助式定價或公開註冊，一切都得透過業務洽談，評估流程較慢; 平台預設使用者已有實際的工程與研究基礎設施（GitHub、雲端、資料倉儲）; 定位快速轉向自主代理工作階段，只想做標註的團隊可能覺得過於龐大 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/labelbox.md) ## 常見問題 ### Devin 與 Labelbox 的每月流量相比如何？ Devin 每月有 2,549,346 次造訪，而 Labelbox 有 762,803。流量估算反映受眾規模，並非產品品質。 ### 兩者的成長率相比如何？ Devin 的月增率為 +1%；Labelbox 為 -22.8%。 ### 價格相比如何？ Devin：付費。付費，面向企業。Devin 按席次訂閱，設有分層方案（含面向高強度自主使用的更高配額等級）與用量額度；Cognition 也提供額度方案與企業協議。方案與額度包常有調整，請以官方定價頁為準。 Labelbox：需聯絡報價。價格另洽。Labelbox 未公布自助式方案或公開價目表，其價格入口引導有興趣的團隊與業務洽談，費用取決於資料產出規模、代理部署與企業需求。官方未公布免費方案。有意導入者應依自身用量與使用情境索取報價。 ## 替代方案 | # | 工具名稱 | 每月造訪次數 | 月成長率 | 定價模式 | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Cursor](https://openaitools.app/tw/tool/cursor) | 23,297,751 | +8.4% | 免費增值 | 一款具備強大多檔案程式碼生成與編輯功能的 AI 原生程式碼編輯器，不過端到端的完全自主性比 Devin 稍低。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/cursor.md) | | 2 | [Manus](https://openaitools.app/tw/tool/manus) | 19,195,779 | -1.7% | 免費試用 | A general autonomous agent platform executing multi-step goals and browsers, suitable for broader web and coding workflows. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/manus.md) | | 3 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/tw/tool/google-antigravity) | 16,054,109 | +8.1% | 免費增值 | Google的代理型開發平台，可在IDE和CLI工作區中並行運行AI編碼代理。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/google-antigravity.md) | | 4 | [Replit](https://openaitools.app/tw/tool/replit) | 10,016,437 | -7.7% | 免費增值、付費 | 一個具備AI代理的雲端開發平台，能自動建構、執行與部署全端應用程式。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/replit.md) | | 5 | [Qoder](https://openaitools.app/tw/tool/qoder) | 5,145,040 | +81.8% | 免費增值、免費試用、免費 | 一個代理型編碼平台與IDE外掛，能讀取整個程式碼庫來執行複雜的多檔案任務。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/qoder.md) | | 6 | [Kiro](https://openaitools.app/tw/tool/kiro) | 3,330,476 | +4.6% | 免費增值 | 一個AWS規格驅動的AI IDE與代理平台，能規劃、建構、審查與驗證軟體工程工作。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/kiro.md) | | 7 | [Command Code](https://openaitools.app/tw/tool/command-code) | 2,358,177 | -12.1% | 免費增值、需聯絡報價 | 會學習你編碼品味的 AI 編程代理 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/command-code.md) | | 8 | [Roboflow](https://openaitools.app/tw/tool/roboflow) | 1,431,204 | +6.6% | 免費增值、需聯絡報價 | 簡化從標註到模型部署的端到端電腦視覺工作流程，但缺乏 Labelbox 的一般企業代理編排功能。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/roboflow.md) | | 9 | [Orca](https://openaitools.app/tw/tool/orca) | 1,025,891 | +1% | Free, Open Source, Enterprise on request | 讓多個程式智能體在各自獨立的 worktree 中並行運作 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/orca.md) | | 10 | [Trae](https://openaitools.app/tw/tool/trae) | 702,366 | -7.8% | 免費增值 | 一個AI驅動的IDE與編碼代理，會索引整個程式庫來規劃、建構與測試軟體。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/trae.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/devin-vs-labelbox More Markdown: [分類](https://openaitools.app/tw/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/tw/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/tw/llms.txt)