Devin vs Cursor en 2026: Windsurf ahora es Devin Desktop

Cognition acaba de cambiar el nombre de su editor Windsurf a Devin Desktop y lanzó nuevas funciones para trabajar con agentes. La página de descarga de Devin ahora llama a Devin “el centro de mando para gestionar todos sus agentes”, y el anuncio oficial define Devin Desktop como “un IDE completo con un gestor de agentes incorporado, y no al revés”.

Prueba Apidog hoy

Esa frase resume el cambio. Devin ya no es solo un agente autónomo en la nube al que delegas tareas. Ahora se divide en cuatro superficies: Devin Desktop, Devin Cloud, Devin CLI y Devin Review. En esta guía verás qué hace cada una, cómo usarla en un flujo real de desarrollo y cómo se compara con Cursor. Y, como cualquier código generado por agentes debe validarse, al final veremos dónde encaja Apidog para diseñar, probar y simular APIs. Si quieres partir desde el editor, también puedes revisar esta guía para construir API con Cursor Composer 2.5.

El gran cambio: Windsurf ahora es Devin Desktop

Si ya usabas Windsurf, no tienes que migrar nada. Cognition lo distribuyó como una actualización estándar: los planes, precios, configuraciones y extensiones se mantienen.

El cambio importante está en el flujo de trabajo. Windsurf era un editor con IA integrada. Devin Desktop es un gestor de agentes dentro de un IDE completo.

En la práctica, eso significa que puedes:

1. Abrir el repositorio en Devin Desktop.
2. Crear o reutilizar un espacio de trabajo.
3. Lanzar agentes locales o en la nube.
4. Revisar el estado de cada tarea desde una vista central.
5. Recibir cambios como archivos editados o pull requests.

El Centro de Mando de Agentes

Al abrir Devin Desktop, la vista principal es el Centro de Mando de Agentes. Funciona como un tablero Kanban para tus agentes locales y en la nube.

Puedes ver tareas por estado:

• En progreso
• Bloqueadas
• Listas para revisión
• Finalizadas o pendientes de intervención

Un flujo típico sería:

1. Crear un agente para refactorizar una API.
2. Crear otro para escribir pruebas unitarias.
3. Lanzar un tercero para prototipar cambios de UI.
4. Supervisar los tres desde el Centro de Mando.
5. Intervenir solo cuando un agente se bloquee o necesite revisión.

La idea es que el desarrollador pase de escribir cada línea a dirigir trabajo paralelo. Si trabajas con agentes, este patrón es clave: mantener visibilidad sobre varias ejecuciones para que ninguna quede en silencio. Es el mismo problema tratado en esta guía sobre patrones y trampas de cableado de flujos de trabajo de agentes, pero integrado en el producto.

Espacios

Los Espacios organizan el trabajo dentro del Centro de Mando. Un Espacio agrupa:

• Sesiones de agentes
• Pull requests
• Archivos relevantes
• Contexto del proyecto
• Estado de la tarea

La utilidad práctica es el contexto compartido. En lugar de explicar el mismo repositorio en cada sesión, haces esto:

1. Crea un Espacio para una tarea, por ejemplo: checkout-api-refactor.
2. Añade el repositorio, archivos clave y PRs relacionados.
3. Lanza una sesión de agente dentro de ese Espacio.
4. Abre nuevas sesiones cuando necesites subtareas.
5. Cada sesión hereda el contexto del Espacio.

Esto reduce prompts repetidos y ayuda a que los agentes empiecen con información útil.

Agentes paralelos

El rediseño de Devin está pensado para ejecutar muchos agentes a la vez. Un ejemplo práctico:

• Agente 1: migra rutas REST antiguas.
• Agente 2: escribe pruebas para endpoints nuevos.
• Agente 3: revisa errores de tipos.
• Agente 4: prepara documentación.
• Agente 5: abre un PR con la implementación final.

El valor está en separar tareas que puedan ejecutarse en paralelo. No todas las tareas sirven para esto. Las mejores candidatas son las que tienen:

• Alcance claro.
• Entrada y salida definidas.
• Criterios de aceptación explícitos.
• Bajo acoplamiento con otras tareas activas.

Devin Local reemplaza a Cascade

Cascade, el agente interactivo local de Windsurf, ahora es legado. Su sucesor es Devin Local, reescrito desde cero en Rust.

Según Cognition, Devin Local es hasta un 30% más eficiente en uso de tokens y agrega soporte para subagentes. Eso permite que un agente local inicie ayudantes para subtareas.

La eficiencia de tokens importa porque las ejecuciones de agentes se facturan por consumo. Si un agente ejecuta varias iteraciones sobre un repositorio grande, un ahorro del 30% puede reducir bastante el coste operativo. Esta 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, Devin Local será el predeterminado.

Devin Cloud

Devin Cloud es el agente autónomo conectado al editor. Lo usas cuando quieres delegar una tarea completa y recibir un resultado revisable.

Flujo recomendado:

1. Define la tarea localmente.
2. Especifica el alcance: archivos, endpoints, tests o módulos.
3. Envía la implementación a Devin Cloud.
4. Devin Cloud ejecuta la tarea en una máquina virtual aislada con navegador, shell y editor.
5. Recibes un pull request cuando termina.
6. Revisas, corriges y apruebas.

Según Cognition, Devin Cloud puede encargarse de depuración, despliegue y pruebas dentro de su entorno. La clave es no darle tareas vagas. En lugar de:

Mejora la API de usuarios.

Usa algo más concreto:

Refactoriza el endpoint GET /users/:id para mover la lógica de acceso a datos al repositorio UserRepository.
Mantén la respuesta JSON existente.
Añade pruebas unitarias para usuario existente, usuario inexistente y error de base de datos.
Abre un PR con los cambios.

Devin Review

Devin Review cierra el ciclo de trabajo con agentes. Sirve para revisar los pull requests generados por Devin Cloud dentro del propio entorno Devin.

Un flujo de revisión puede ser:

1. Devin Cloud abre un PR.
2. Lo revisas en Devin Review.
3. Detectas cambios incompletos o errores.
4. Devuelves el trabajo a Devin Local para ajustes.
5. Apruebas el PR.
6. Si las verificaciones pasan, la fusión automática de GitHub puede integrarlo.

El beneficio es reducir saltos entre editor, GitHub, terminal y herramienta de revisión.

Protocolo de Cliente de Agente: ejecuta Codex, Claude u OpenCode dentro de Devin

Devin Desktop incluye el Protocolo de Cliente de Agente, o ACP, un estándar abierto para ejecutar agentes compatibles dentro de editores compatibles con ACP.

Devin se lanza con soporte para:

• Codex
• Claude Agent
• OpenCode
• Agentes internos personalizados

Esto cambia el posicionamiento de Devin. Ya no es solo el agente de Cognition dentro de su propio editor. Puedes ejecutar agentes de distintos proveedores en la misma vista y compararlos en tareas reales.

Ejemplo de uso práctico:

1. Usa Claude Agent para analizar una base de código grande.
2. Usa Codex para proponer una implementación.
3. Usa un agente interno para validar reglas propias del equipo.
4. Supervisa todo desde el Centro de Mando.

Para entender mejor cómo se construyen estos tiempos de ejecución, puedes leer este análisis de la arquitectura del arnés del agente de codificación.

SWE-1.6, el modelo propio de Cognition

Devin también incluye SWE-1.6, el modelo propio de Cognition. Además, sigue ofreciendo acceso a modelos de OpenAI, Anthropic y Google.

La familia SWE está orientada a velocidad. Cognition indicó que SWE-1.5 funcionaba alrededor de 950 tokens por segundo, lo que ayuda en operaciones como:

• Ediciones rápidas en línea.
• Autocompletado con Tab.
• Cambios pequeños dentro del editor.
• Iteraciones frecuentes con agentes locales.

Para trabajo diario, un modelo interno rápido puede servir como capa económica para tareas rutinarias, reservando modelos de vanguardia para tareas más difíciles.

DeepWiki y búsqueda de código

Devin autoindexa repositorios y genera una wiki para cada uno mediante DeepWiki.

Esa wiki puede incluir:

• Diagramas de arquitectura.
• Resúmenes de la base de código.
• Enlaces al código fuente.
• Contexto para nuevas sesiones de agentes.

Esto mejora el arranque de sesiones. En lugar de que un agente explore el repositorio desde cero, puede leer el índice generado y trabajar con contexto desde el inicio.

Integraciones, API de Sesiones y Auto-Clasificación

Devin puede iniciar trabajo desde herramientas donde los equipos ya operan:

• Slack
• Jira
• Linear
• GitHub
• Teams
• API

Funciones destacadas:

• API de Sesiones: permite obtener una sesión por ID, enviar mensajes a una sesión activa y filtrar sesiones por origen, como aplicación web, Slack, Teams, API, Linear o Jira.
• Secretos con ámbito de sesión: puedes pasar credenciales al crear una sesión sin pegarlas directamente en un prompt. Esta guía sobre acceso a secretos con ámbito para agentes de codificación explica por qué es importante.
• Soporte MCP: Devin respeta la plataforma predeterminada en cada método de creación de sesión. Su flujo OAuth de MCP reenvía el parámetro de recurso RFC 8707, útil para servidores como Snowflake que requieren indicadores de recurso.
• Auto-Clasificación: Devin puede recoger problemas entrantes y convertirlos en sesiones iniciadas.
• Control de Slack: puedes usar !channel #nombre para redirigir dónde Devin publica el hilo de respuesta de una sesión.

Ejemplo de uso desde Slack:

@Devin revisa este issue y crea una sesión para estimar el cambio.

Luego, si quieres mover el hilo:

!channel #backend-api

Devin CLI, JetBrains y aplicaciones de escritorio

Devin también llega fuera del editor principal.

Devin CLI

Instalación:

curl -fsSL https://cli.devin.ai/install.sh | bash

Úsalo cuando quieras operar desde terminal sin abrir toda la interfaz gráfica.

Plugin de JetBrains

El plugin lleva la edición con agentes a IDEs como:

• IntelliJ
• PyCharm
• WebStorm
• GoLand
• RubyMine
• Rider

Aplicaciones de escritorio

Hay compilaciones nativas para:

• macOS Apple Silicon
• macOS Intel
• Windows 10 de 64 bits
• Linux

Devin Next Beta

Devin Next es la pista beta para recibir cambios antes que el canal estable.

Cómo se compara el nuevo Devin con Cursor

La comparación cambió. Antes, Cursor era el editor asistido por IA y Devin era el agente autónomo. Ahora ambos son editores y ambos pueden trabajar con varios modelos.

La diferencia principal es el flujo de trabajo.

	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

También tienen niveles de precio similares:

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 productos miden el uso intensivo. Las ejecuciones autónomas de Devin Cloud pueden ser la parte costosa, así que revisa los precios de Devin y la documentación de precios de Cursor antes de escalar su uso.

Sobre benchmarks, evita comparaciones directas. Cursor reporta Composer 2.5 en 79.8% en SWE-bench Multilingual, mientras que el modo autónomo de Devin se ha medido alrededor de 45.8% en SWE-bench Verified. Son suites distintas con reglas distintas. Puedes revisar SWE-bench para entender qué mide cada una.

Como ambos editores pueden ejecutar modelos de vanguardia, la decisión real suele ser el flujo:

• Elige Cursor si quieres permanecer en el editor y controlar el proceso paso a paso.
• Elige Devin si quieres delegar tareas bien definidas, ejecutar agentes en paralelo y revisar PRs.

Para una lectura centrada en modelos, revisa esta comparación de Composer 2.5 vs Opus 4.7 vs GPT-5.5 y la guía de Composer 2.5.

Dónde encaja Apidog

Los agentes pueden escribir código, pero eso no garantiza que tu API esté bien diseñada, documentada o probada.

Devin Cloud puede abrir un PR con nuevas rutas. Devin Local puede estructurar un servicio. Pero todavía necesitas validar:

• Contratos OpenAPI.
• Respuestas reales.
• Estados HTTP.
• Casos de error.
• Dependencias simuladas para frontend.
• Endpoints que devuelven 500 en staging.

Apidog cubre esa capa.

Un flujo práctico con agentes sería:

1. Diseña primero el contrato en Apidog.
2. Genera o exporta una especificación OpenAPI clara.
3. Entrega esa especificación al agente.
4. Pide al agente que implemente endpoints contra ese contrato.
5. Prueba los endpoints en Apidog.
6. Simula dependencias para frontend o integración.
7. Usa los resultados para corregir el PR.

Ejemplo de instrucción para un agente:

Implementa los endpoints definidos en openapi.yaml.
No cambies los nombres de campos ni los códigos de estado.
Añade pruebas para cada caso documentado.
La respuesta debe coincidir con los ejemplos del contrato.

El enfoque spec-first funciona especialmente bien con agentes autónomos porque reduce ambigüedad. Un contrato claro da al agente un objetivo verificable. Las especificaciones vagas suelen producir implementaciones inconsistentes.

Para profundizar, revisa la guía del modo spec-first de Apidog y este artículo sobre lo que un design.md hace por los agentes de codificación. Si necesitas inspeccionar lo que realmente envían y reciben las llamadas de un agente, el depurador de agentes de IA de Apidog ayuda a revisar el tráfico.

Preguntas frecuentes

¿Windsurf está descontinuado?

No. Windsurf ahora es Devin Desktop. Lo recibes como una actualización por aire, y tu plan, configuraciones y extensiones se mantienen.

¿Qué pasó con Cascade?

Cascade ahora es legado. Su sucesor es Devin Local, reescrito en Rust, hasta un 30% más eficiente en uso de tokens y con soporte para subagentes. Puedes seguir usando Cascade hasta el 1 de julio.

¿Puede Devin ejecutar Claude o Codex en lugar de su propio modelo?

Sí. Mediante el Protocolo de Cliente de Agente, Devin Desktop puede ejecutar Codex, Claude Agent, OpenCode y agentes personalizados, además de SWE-1.6 y otros modelos de vanguardia.

¿Es Devin gratis?

Hay una versión gratuita con finalizaciones de Tab y ediciones en línea ilimitadas. El acceso a agentes autónomos de Devin Cloud empieza con el plan Pro de $20.

¿Es Devin mejor que Cursor?

Depende del flujo. Cursor es más directo para trabajo práctico dentro del editor. Devin cubre más superficie: editor, agente autónomo en la nube, Centro de Mando multi-agente y protocolo abierto ACP.

¿Cómo instalo Devin?

Descarga la aplicación desde la página de descarga, instala el plugin de JetBrains o usa la CLI:

curl -fsSL https://cli.devin.ai/install.sh | bash

En resumen

El cambio de Windsurf a Devin Desktop no es solo un rebranding. Devin ahora combina IDE, agente autónomo en la nube, CLI y revisión de PRs bajo un Centro de Mando de Agentes. Su objetivo es que el desarrollador dirija trabajo paralelo en lugar de escribir cada línea manualmente.

Si eliges este flujo, mantén el contrato de API como fuente de verdad. Diseña, prueba y simula tus endpoints en Apidog para que el código generado por agentes funcione en producción.