Alternativen zu Devin: 12 Tools im Vergleich (Oktober 2026)

Cursor ist ein KI-Code-Editor von Anysphere, seit August 2026 im Besitz von SpaceX. Er verbindet einen Editor mit einem selbstständigen Coding-Agenten, vorausschauender Vervollständigung und Cloud-Agenten und richtet sich an einzelne Entwickler:innen, kleine Teams und Konzerne, die KI-Hilfe über die ganze Codebasis wollen.

Wichtige Funktionen

• Agent plant und setzt Programmieraufgaben über mehrere Dateien selbstständig um
• Tab sagt Code-Vervollständigungen und Änderungen im Editor voraus
• Cloud-Agenten arbeiten parallel und länger an Aufgaben, Automations starten Agenten nach Zeitplan oder Ereignis

Im Vergleich zu Devin

• Single Sign-on in bezahlten Tarifen, bei Devin nur in höheren Tarifen.
• Stark in denselben Märkten wie Devin: USA.

Vor dem Kauf klären: Code und Prompts gehen an Cursor und die gewählten Modellanbieter, verarbeitet unter anderem in den USA. Aktivieren Sie den teamweiten Privacy Mode, prüfen Sie die Liste der Unterauftragsverarbeiter und schließen Sie einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO. Prüfen Sie seit der Übernahme durch SpaceX bei jeder Verlängerung, ob sich Vertragsbedingungen, Unterauftragsverarbeiter oder voreingestellte Modelle ändern. Nutzung über die Inklusivmengen hinaus kostet nach Verbrauch. Setzen Sie Ausgabegrenzen im Admin-Bereich.

Claude Code ist das agentische Coding-Werkzeug von Anthropic. Es liest eine Codebasis, ändert Dateien, führt Befehle aus und arbeitet mit git, im Terminal, in VS Code und JetBrains, in einer Desktop-App und im Browser. Es eignet sich für einzelne Entwickler:innen wie für Teams in Konzernen.

Wichtige Funktionen

• Liest die Codebasis, ändert Dateien über mehrere Dateien hinweg und führt Befehle aus
• Erstellt Commits, Branches und Pull Requests und prüft Code in GitHub Actions oder GitLab CI/CD
• Subagenten und Hintergrund-Agenten arbeiten parallel an Teilaufgaben

Im Vergleich zu Devin

• Startet günstiger: ab 17 $ pro Monat, Devin ab 20 $ pro Monat.
• Single Sign-on in bezahlten Tarifen, bei Devin nur in höheren Tarifen.
• Stark in denselben Märkten wie Devin: USA.

Vor dem Kauf klären: Die Verbrauchertarife Pro und Max haben eine Einstellung zur Freigabe fürs Training, Team, Enterprise und API nutzen kommerzielle Bedingungen ohne Training. Für den Firmeneinsatz wählen Sie einen kommerziellen Tarif oder den Weg über einen Cloud-Anbieter und einen Auftragsverarbeitungsvertrag. Der Agent führt Befehle auf Entwicklerrechnern aus. Legen Sie Berechtigungsregeln fest und prüfen Sie Änderungen vor dem Merge.

GitHub Copilot ist die KI-Programmierhilfe von GitHub. Sie schlägt im Editor Code vor, beantwortet Fragen im Chat, prüft Pull Requests und betreibt einen Cloud-Agenten, der Issues bearbeitet und Pull Requests vorbereitet, für einzelne Entwickler:innen bis zu Konzernen.

Wichtige Funktionen

• Code-Vorschläge beim Tippen und Next Edit Suggestions in VS Code, JetBrains, Visual Studio, Xcode, Eclipse und Vim
• Copilot Cloud Agent bearbeitet Aufgaben in einer eigenen GitHub-Actions-Umgebung und bereitet Pull Requests vor
• Code-Review für Pull Requests ab dem Tarif Pro

Im Vergleich zu Devin

• Startet günstiger: ab 10 $ pro Monat, Devin ab 20 $ pro Monat.
• Stark in denselben Märkten wie Devin: USA.

Vor dem Kauf klären: Für den Firmeneinsatz nutzen Sie Business oder Enterprise. Dort legen Admins Richtlinien fest, und der Cloud-Agent muss erst freigeschaltet werden. GitHub verarbeitet Daten in den USA und an weiteren Orten, klären Sie Auftragsverarbeitung nach Art. 28 DSGVO. Der Cloud-Agent arbeitet nur mit Repositories auf GitHub und kann mit manchen Branch-Schutzregeln kollidieren.

SWE-bench prüft, ob KI-Coding-Systeme echte Issues aus quelloffenen GitHub-Repositorys beheben. Die Ranglisten sind ein häufiger Bezugspunkt, wenn Unternehmen Coding-Assistenten und Agenten vergleichen.

Wichtige Funktionen

• Misst den Anteil echter Repository-Issues, die ein KI-Agent löst
• Containerisierte Auswertung mit Docker für wiederholbare Läufe
• SWE-bench Verified: 500 Aufgaben, deren Lösbarkeit Entwickler bestätigt haben

Im Vergleich zu Devin

• Stark in denselben Märkten wie Devin: USA.

Vor dem Kauf klären: Öffentliche Issues und deren Lösungen können im Modelltraining vorgekommen sein, hohe Werte überzeichnen dann die Leistung an Ihrem eigenen Code. Die Auswertung braucht Docker und Rechenleistung oder eine Cloud-Option. Die meisten Aufgaben stammen aus Python-Projekten, testen Sie Agenten vor einer Kaufentscheidung an eigenen Repositorys.

Gemini CLI ist der quelloffene KI-Agent von Google für das Terminal. Er gibt Entwickler:innen direkten Zugang zu Gemini-Modellen mit eingebauten Werkzeugen für Dateien, Shell-Befehle, Webabrufe und Google-Suche, dazu ein großzügiges Gratis-Kontingent mit privatem Google-Konto.

Wichtige Funktionen

• Agent im Terminal mit Datei-, Shell- und Web-Werkzeugen
• Antworten mit Google-Suche abgesichert (Grounding)
• Erweiterbar über das Model Context Protocol

Im Vergleich zu Devin

• Stark in denselben Märkten wie Devin: USA.

Vor dem Kauf klären: Das Gratis-Kontingent läuft über ein privates Google-Konto. Die Kontingent-Dokumentation sagt nicht, wie diese Daten genutzt werden. Für Firmencode nutzen Sie Gemini Code Assist Standard oder Enterprise oder Vertex AI mit Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO. Der Agent führt Shell-Befehle aus, legen Sie Freigaberegeln fest.

Der SWE-agent-Artikel zeigt, dass Sprachmodell-Agenten besser arbeiten, wenn sie eigens für sie gebaute Werkzeuge bekommen, eine Agent-Computer-Schnittstelle. Die Open-Source-Umsetzung lässt ein frei wählbares Modell selbstständig Issues in echten GitHub-Repositories beheben.

Wichtige Funktionen

• Eigene Agent-Computer-Schnittstelle zum Bearbeiten von Dateien, Navigieren in Repositories und Ausführen von Tests
• Sprachmodell nach Wahl steuert den Agenten
• Bewertung auf dem Benchmark SWE-bench

Im Vergleich zu Devin

• Stark in denselben Märkten wie Devin: USA.

Vor dem Kauf klären: SWE-agent ist Forschungssoftware. Beim Einsatz geht Ihr Code an den eingestellten Modellanbieter, prüfen Sie dessen Datenbedingungen. Agenten führen Befehle aus. Lassen Sie sie in abgeschotteten Umgebungen laufen und jeden Patch vor dem Zusammenführen von Menschen prüfen.

Junie ist der Coding-Agent von JetBrains, dem Hersteller von IntelliJ IDEA und PyCharm mit Hauptsitz in Amsterdam. Er plant und setzt Programmieraufgaben in JetBrains-IDEs, im Terminal und in CI-Pipelines um und passt zu Teams, die bereits mit JetBrains-Werkzeugen arbeiten.

Wichtige Funktionen

• Plant, setzt um und führt Programmieraufgaben aus, mit Plan-Modus
• Live Prompting erlaubt Kurskorrekturen während der Arbeit
• Läuft in JetBrains-IDEs, im Terminal sowie in GitHub Actions und GitLab CI/CD

Im Vergleich zu Devin

• Sitz in Niederlande, Devin in USA.
• Am stärksten anderswo: Niederlande.

Vor dem Kauf klären: Code geht an den Anbieter des gewählten Modells, entweder über JetBrains oder über Ihren eigenen Schlüssel. Prüfen Sie die Datenbedingungen jedes Anbieters. Die Junie-Seite nennt SOC 2 ohne Angabe des Berichtstyps und veröffentlicht weder Hosting-Regionen noch einen Auftragsverarbeitungsvertrag. Fordern Sie beides bei JetBrains an. Wegen der Abrechnung über Credits kann starke Nutzung den höheren Tarif nötig machen. Die genannten Preise gelten bei jährlicher Zahlung.

ChatDev ist eine quelloffene Plattform von OpenBMB, auf der mehrere KI-Agenten mit verschiedenen Rollen an einer Aufgabe zusammenarbeiten. Ursprünglich ging es um Softwareentwicklung, Version 2.0 baut Multi-Agenten-Abläufe ohne Programmierung.

Wichtige Funktionen

• Konfigurierbare Multi-Agenten-Systeme ohne Programmierung
• Orchestrierung von Abläufen für Softwareentwicklung, Datenvisualisierung und Recherche
• Anbindung beliebiger LLM-Anbieter über API-Schlüssel und Basisadresse

Im Vergleich zu Devin

• Am stärksten anderswo: China.

Vor dem Kauf klären: ChatDev ist ein forschungsnahes Projekt ohne kommerziellen Support. Läufe mit mehreren Agenten können viele Modellaufrufe erzeugen. Schätzen Sie die Token-Kosten beim Anbieter, bevor Sie größere Tests starten. Prüfen Sie erzeugten Code und Ergebnisse, bevor Sie sie produktiv nutzen.