Cognition, Devin Fusion 출시: 메인 에이전트가 '부관'과 병렬 작업, 개발 비용 35% 절감

동차 Beating 모니터링에 따르면, AI 프로그래밍 기업 Cognition이 에이전트 프로그래밍을 위한 하이브리드 모델 아키텍처 Devin Fusion을 출시했습니다.

이 시스템은 두 가지 핵심 설계를 통해 최첨단 모델의 성능과 낮은 비용 간의 균형을 실현합니다. 첫째는 '사이드킥(Sidekick)' 메커니즘으로, 경제적인 소형 모델 에이전트와 최첨단 대형 모델 에이전트를 병렬로 운영합니다. 대형 모델은 계획 수립, 요구 사항 명확화, 최종 검토라는 '판단 권한'을 유지하는 반면, 코드 탐색, 테스트, 형식 검증 등의 '육체노동'은 소형 모델에 할당됩니다. 양측은 각각 독립적인 캐시 컨텍스트를 유지하여 비용이 많이 드는 캐시 무효화 오버헤드를 방지합니다. 둘째는 동적 라우팅으로, 세션 중 작업 진행에 따라 모델을 동적으로 조정하고 컨텍스트 압축 시 전환을 선택하여 '제로 비용' 모델 업그레이드를 구현합니다.

테스트 결과, 코드 정확성과 품질을 측정하는 FrontierCode 벤치마크에서 Devin Fusion은 최첨단 모델의 성능을 유지하면서 GPT-5.5 및 Opus 4.8 수준 모델의 개발 비용을 평균 35% 절감했습니다. Fable 5와 함께 사용할 경우 비용이 41% 절감됩니다(참고: 미국 정부 지침의 영향으로 Fable 5 접근은 2026년 6월 12일부터 중단되었으며, 이 감소율은 과거 테스트 데이터를 기반으로 합니다).

내부 개발 과정에서 팀이 최종 병합한 PR의 88%는 완전히 Fusion의 자동 라우팅에 의해 구동되었습니다. 그러나 작업이 복잡한 미묘한 개발 의도와 주관적 판단(예: React/Redux 관련 다중 파일 교차 기능 개발)에 극도로 의존할 경우, 과도한 위임은 성능을 현저히 저하시켜 점수가 54에서 27로 떨어졌습니다.