Sådan forbinder du Codex, Claude Agent og OpenCode med Devin Desktop via ACP i 2026

Hvad er ACP på 2 minutter?#

I august 2025 offentliggjorde Zed Industries Agent Client Protocol som en åben specifikation. Ved udgangen af 2025 havde JetBrains officielt tilsluttet sig udviklingen, og i december annoncerede virksomheden understøttelse i IDE 25.3 RC. Ideen er enkel: Der findes snesevis af editorer med AI og snesevis af agenter, og tidligere krævede hvert editor-agent-par sit eget integrationslag. ACP standardiserer laget imellem dem.

En almindelig sammenligning er, at ACP for AI-agenter svarer til LSP for sprogservere. Da Microsoft offentliggjorde LSP, var der ikke længere behov for at skrive en separat VS Code-integration til Python, en anden til Rust og endnu en til Go. Hvert sprog kørte en LSP-server efter standarden, og enhver editor med LSP-understøttelse kunne integrere med den.

I juni 2026 er specifikationen stabil i version 1. Officielle SDK'er er udgivet til TypeScript, Python, Rust, Java og Kotlin. Tolv produkter har annonceret ACP-understøttelse i editorer: Zed (indbygget og protokollens skaber), JetBrains IDE'er fra og med 2025.3, VS Code, Neovim, Emacs, marimo og fem andre nicheprodukter. Devin Desktop, editoren fra Cognition, skiller sig ud: Den blev lanceret den 2. juni 2026 og gjorde fra begyndelsen ACP til en central del af grænsefladen.

Oplysninger om at arbejde med Ailoot findes i dokumentationen.

Hvad skal du installere, før du går i gang?#

ACP i Devin Desktop kræver et bestemt abonnementsniveau. På det gratis abonnement, Free, er adgang til tredjepartsagenter via ACP deaktiveret. Dokumentationen siger det udtrykkeligt:

Pro koster $20 om måneden. Det er nok til en individuel vibe coder, der vil prøve en opsætning med tre agenter. Max til $200 om måneden er kun nødvendigt, hvis du kører Devin Cloud kontinuerligt i baggrunden. Teams til $80 pr. team plus $40 pr. medlem er beregnet til grupper, der har brug for delte Spaces.

Den største begrænsning ved ACP i Devin Desktop i dag er, at editoren ikke selv downloader agenter fra registret.

Det betyder, at du skal installere alle tre CLI-værktøjer—Codex, Claude og OpenCode—manuelt på forhånd. Først når binærfilerne er installeret, kan editoren finde dem som agenter, der kan tilsluttes.

Den hurtigste installationsmetode på macOS og Linux:

# Codex CLI from OpenAI
npm install -g @openai/codex

# Claude Code from Anthropic (the ACP adapter is provided by the community adapter claude-agent-acp below)
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# OpenCode (open source)
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

Kontrollér efter hver kommando, at binærfilen er tilgængelig i PATH:

codex --version
claude --version
opencode --version

Hvis en kommando ikke svarer, kan npm have placeret binærfilen uden for PATH, eller curl kan være mislykkedes på grund af en netværkstimeout. Der er ingen grund til at fortsætte; ret først installationen.

Hvor leder Devin Desktop efter agenter?#

Cognition beholdt den velkendte Windsurf-sti i stedet for at ændre .windsurf til .devin. Det er praktisk: Dine gamle konfigurationer fungerer videre som før.

En post for en enkelt agent i registret ser sådan ud:

{
  "id": "codex-cli",
  "name": "Codex",
  "version": "0.42.0",
  "description": "OpenAI's coding agent",
  "authors": ["OpenAI"],
  "license": "Apache-2.0",
  "distribution": {
    "binary": {
      "darwin-arm64": {
        "path": "/opt/homebrew/bin/codex",
        "args": ["--acp"]
      },
      "darwin-x64": {
        "path": "/usr/local/bin/codex",
        "args": ["--acp"]
      },
      "linux-x64": {
        "path": "/usr/local/bin/codex",
        "args": ["--acp"]
      },
      "win32-x64": {
        "path": "C:\\Program Files\\codex\\codex.exe",
        "args": ["--acp"]
      }
    }
  }
}

Det vigtigste felt er path. Her angives placeringen af den eksekverbare CLI-fil på disken. Hvis du installerede via npm, er stien normalt ~/.nvm/.../node/.../bin/codex eller /usr/local/bin/codex. Du kan finde den med which codex.

Feltet args angiver, hvad Devin Desktop føjer til startkommandoen. Flaget --acp er nødvendigt for at starte CLI-værktøjet i ACP-servertilstand og kommunikere med editoren via JSON-RPC gennem stdin/stdout. Uden flaget starter CLI-værktøjet i almindelig interaktiv tilstand, og Devin Desktop kan ikke finde det.

Lav en sikkerhedskopi af registry.json, før du redigerer den. En ugyldig JSON-fil her blokerer alle ACP-agenter:

cp ~/.windsurf/acp/registry.json ~/.windsurf/acp/registry.json.backup

Åbn derefter filen i en editor, og føj agentblokken til arrayet agents.

Tilslutning af OpenAI Codex CLI#

Trin et: Godkendelse. Uden godkendelse kan CLI-værktøjet ikke kalde API'et:

codex auth login

Kommandoen åbner en browser. Hvis du har ChatGPT Plus eller Team, foregår godkendelsen via din konto, og du behøver ikke en separat API-nøgle. Hvis du ikke har et ChatGPT-abonnement, bliver du bedt om en API-nøgle fra platform.openai.com.

Trin to: Kontrollér, at det fungerer i almindelig tilstand:

codex run "write hello world in python"

Hvis du får et svar, og der vises en post i ~/.codex/sessions/, fungerer CLI-værktøjet korrekt. Nu kan du tilslutte det til editoren.

Trin tre: Føj en blok til ~/.windsurf/acp/registry.json. Brug strukturen fra afsnittet ovenfor, og udfyld path med resultatet af which codex:

which codex
# /opt/homebrew/bin/codex

Trin fire: Aktivér agenten i editoren. Åbn kommandopaletten i Devin Desktop:

• Cmd+Shift+P på macOS
• Ctrl+Shift+P på Windows og Linux

Kør denne kommando fra paletten: Devin User Settings. Skift til fanen Agents i vinduet, der åbnes. Codex bør vises på listen, efter at du har redigeret registret. Slå kontakten ved siden af den til.

Når agenten er aktiveret, vises en ny kolonne i Agent Command Center. Du kan tildele den en opgave, og Codex løser den.

I testen, der beskrives her, svarede Codex hurtigst af de tre—på omkring 8 sekunder på opgaven “add logging to this function”. Claude brugte 16 sekunder på samme opgave, og OpenCode brugte 22.

Codex er god, når:

• Du har brug for hurtig, standardiseret kode uden lange ræsonnementer
• Du skriver grundlæggende scripts og vil foretage mange små ændringer i træk
• Du arbejder ud fra en eksisterende specifikation, og løsningen er indlysende

Når Codex er et dårligt valg:

• En kompleks arkitekturopgave med afvejninger: Den tager ofte genveje
• Juridisk følsom kode, der kræver et afbalanceret svar: Claude er et bedre valg
• Hvis du er vant til at finjustere prompts og dine egne regler: Claudes værktøjer er mere fleksible

Tilslutning af Anthropics Claude Agent#

Anthropic udgiver endnu ikke sin egen ACP-binærfil under navnet “Claude Agent”. Devin Desktop bruger det samme som almindelig Claude Code, men gennem et shim: adapteren claude-agent-acp fra protokollens repository, licenseret under Apache 2.0.

Trin et: Godkend Claude Code:

claude auth login

Hvis du har et Claude Pro- eller Max-abonnement, foregår godkendelsen via din konto. Ellers bliver du bedt om en API-nøgle fra console.anthropic.com.

Trin to: Kontrollér det:

claude "rewrite this function so it returns Result<T, E>"

Hvis CLI-værktøjet svarer, kan du installere adapteren og tilslutte den til editoren.

Trin tre: Installer adapteren:

npm install -g @agentclientprotocol/claude-agent-acp

Trin fire: Føj en blok til registry.json. Feltet path skal pege på adapterens binærfil, ikke på selve claude:

{
  "id": "claude-agent",
  "name": "Claude Agent",
  "version": "0.4.0",
  "description": "Anthropic's coding agent (community ACP adapter)",
  "authors": ["Anthropic", "ACP community"],
  "license": "Apache-2.0",
  "distribution": {
    "binary": {
      "darwin-arm64": {
        "path": "/opt/homebrew/bin/claude-agent-acp",
        "args": []
      }
    }
  }
}

Trin fem: Aktivér den i Devin Settings under fanen Agents.

I de tests, der beskrives her, klarede Claude Agent de største opgaver bedst. På opgaven “split this 600-line component into three files, preserving all imports and tests” glemte Codex to gange, at komponenten blev gengivet tre steder. Claude opdagede det hele i første forsøg.

Claude Agent har de samme ulemper som Claude Code:

• Den er langsommere end Codex til enkle opgaver
• Den koster mere pr. kald, hvis du bruger API'et i stedet for et abonnement

Vil du have flere AI-agenter til at arbejde på din opgave i stedet for at ende med en hel zoologisk have af binærfiler? Det tekniske er at forbinde dem. Det vigtigere er at vide, hvordan du fordeler konteksten mellem dem, så hver agent ved, hvad de andre allerede har gjort. Det er en del af kontekstteknik: ét af systemets tre elementer—en AI-klon af dig, projektets Second Brain og kontekstteknik for hver opgave. Derefter er det ligegyldigt, hvilken protokol agenterne bruger til at kommunikere; de arbejder på samme måde.

Tilslutning af OpenCode: et gratis alternativ#

OpenCode begyndte som et open source-alternativ til Claude Code i starten af 2026. I juni havde dens repository samlet mere end 30,000 stjerner, dokumentationen var oversat til et dusin sprog, og der fandtes færdige forudindstillinger til Ollama og vLLM.

Installér det med scriptet:

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

Kontrollér:

opencode --version

Konfigurér derefter, hvilken model OpenCode skal bruge. Start Ollama, og peg OpenCode mod den for at køre det helt lokalt:

opencode config set provider ollama
opencode config set base_url http://localhost:11434
opencode config set model qwen3.5-coder:32b

Find vejledninger til værktøjer i Ailoot-dokumentationen

Føj derefter en blok til registry.json:

{
  "id": "opencode",
  "name": "OpenCode",
  "version": "0.18.1",
  "description": "Open source coding agent",
  "authors": ["OpenCode community"],
  "license": "MIT",
  "distribution": {
    "binary": {
      "darwin-arm64": {
        "path": "/usr/local/bin/opencode",
        "args": ["acp"]
      }
    }
  }
}

Aktivér den i Devin Settings. Færdig.

I de tests, der beskrives her, svarede OpenCode med Qwen 3.5 Coder mærkbart langsommere end Codex og Claude—i gennemsnit 22–25 sekunder pr. opgave sammenlignet med 8–16 for konkurrenterne. Til gengæld koster det ingenting, og intet team bag det kan tilbagekalde din adgang.

OpenCode er god, når:

• Du har en lokal GPU og vil køre kodningsopgaver offline

• Du arbejder på et læringsprojekt og ikke er klar til at betale for et API

• Du vil sammenligne, hvor meget open source-modeller halter bagefter lukkede modeller

Når OpenCode er et dårligt valg:

• Du har brug for kvalitet tæt på Claudes; open source-modellerne er endnu ikke fulgt med
• Store arkitekturopgaver med en kontekst på 50K+ tokens; lokale modeller mister ofte overblikket
• Hastighed er afgørende; selv på en 4090 er OpenCode langsommere end cloudbaserede Codex

Spaces: Deling af kontekst mellem agenter#

Tidligere havde hver agent i Windsurf sin egen session. Du startede Cascade og derefter Codex, og de kendte ikke til hinanden. Cognition løste det med Spaces.

I et Space kan agenter se:

• Filændringer foretaget af andre agenter
• Historikken over de seneste opgaver og beslutninger
• Delt promptkontekst (for eksempel din CLAUDE.md eller AGENTS.md)
• Igangværende pull requests og deres kommentarer

Sådan opretter du et Space:

1. Åbn Agent Command Center (knappen i den øverste bjælke i Devin Desktop)
2. Klik på “New Space” øverst til højre
3. Knyt en projektmappe til Space
4. Tilføj de agenter, du har brug for, blandt dem, der er aktiveret i Settings

Et fungerende mønster for en opsætning med tre agenter:

1. Codex skriver det første udkast til implementeringen i Space
2. Claude Agent ser, hvad Codex har lavet, og gennemgår koden, omstrukturerer den og rydder op i komplicerede områder
3. OpenCode skriver tests til den endelige version

Alle tre bruger den samme AGENTS.md (en fælles fil med projektregler) og den samme opgavefil. Du behøver ikke gentage konteksten.

Tests på tværs af tre projekter viste to ting. For det første blev tiden fra opgavens start til en færdig PR reduceret med cirka en tredjedel, fordi agenterne ikke behøvede at gentage information for hinanden. For det andet var der brug for mere manuel indgriben, fordi Codex og Claude nogle gange trak koden i forskellige retninger. Det er nyttigt at skrive AGENTS.md præcist.

Hvis du endnu ikke har din egen AGENTS.md, kan du se guiden sådan bruger du AGENTS.md og CLAUDE.md sammen: Den beskriver én instruktionsfil, som alle tre agenter læser.

Hvornår skal du bruge hver agent?#

Mønster 1. En standardfunktion på 30 minutter

CRUD til en ny tabel, en formular med to felter, en enkel webside. Vælg Codex. Den skriver den på 5 minutter, og så kan du gennemgå og levere den. Claude vil bruge for lang tid på at tænke her. OpenCode vil ikke være hurtig nok.

Mønster 2. En arkitekturopgave med afvejninger

Du skal beslutte, om denne del skal trækkes ud som en separat tjeneste eller blive i monolitten. Eller du skal vælge mellem Redux og Zustand til et eksisterende projekt. Vælg Claude. Den kan afveje argumenterne. Codex giver dig en “løsning” uden diskussion, og den vil sandsynligvis være forkert.

Mønster 3. Testdækning for kode, der allerede er skrevet

Når en af agenterne har skrevet kode, skal du skifte til Claude eller OpenCode for at skrive tests. Codex har svært ved at fornemme, hvilke randtilfælde der er vigtige. Claude er bedre end de andre til at teste kompleks forretningslogik, mens OpenCode er god til at skrive API-integrationstests.

Mønster 4. Offline lokal udvikling

Et fly, et tog, et sommerhus uden internet. Codex og Claude virker ikke—de kræver et API. OpenCode med Ollama og en lokal model er den eneste mulighed. Kvaliteten er lavere, men du kan stadig skrive kode.

Mønster 5. Sammenligning af tre svar

Når du er usikker på, hvilken tilgang der er rigtig, giver du den samme opgave til alle tre agenter via Spaces. Sammenlign de tre svar, og vælg det bedste eller kombiner dem. Det koster flere tokens, men kan betale sig ved kritiske opgaver.

I den arbejdsrytme, der beskrives her, går 60% af opgaverne til Codex (hastighed), 30% til Claude (kvalitet) og 10% til OpenCode (offline). I dette eksempel startes alle tre én gang om ugen i Spaces på en vanskelig opgave for at sammenligne deres forslag.

Devin Desktop-abonnementer og agentabonnementer#

Når du har betalt for Devin Desktop, har hver ACP-agent brug for sit eget abonnement:

• Codex — ChatGPT Plus eller Team ($20 og opefter) eller en OpenAI API-nøgle med betaling efter forbrug
• Claude Agent — Claude Pro ($20) eller Max eller en Anthropic API-nøgle.
• OpenCode — gratis, når du bruger en lokal model via Ollama.

Det etiske minimum er ikke at dele en konto mellem flere personer; en konto er registreret til én person.

I juni 2026 koster de grundlæggende abonnementer til en opsætning med alle tre agenter omkring $60 om måneden: Devin Pro ($20), ChatGPT Plus ($20) og Claude Pro ($20). Hvis du begrænser opsætningen til Codex og OpenCode uden Claude, koster det $40.

Hvordan adskiller ACP sig fra MCP?#

Folk forveksler dem ofte, fordi begge er “protokoller for agenter”, og begge bruger JSON-RPC. Forskellen ligger i, hvad de forbinder.

MCP—Model Context Protocol fra Anthropic forbinder en agent med datakilder og værktøjer. Via en MCP-server kan en agent se din database, læse filer, kalde GitHub API'et og få adgang til Notion. Den analyserer inputdata og beslutter, hvilket værktøj den skal bruge.

ACP—Agent Client Protocol fra Zed og JetBrains forbinder en editor med en agent. Via ACP sender en IDE den kode, du har markeret, de filer, du har åbnet, og den kommando, du kørte fra paletten, til agenten. Til gengæld modtager den filændringer, anmodninger om bekræftelse og opgavestatus.

En agent kommunikerer med editoren via ACP og med sine værktøjer via MCP. Stakken ser sådan ud:

┌─────────────────┐
│ Devin Desktop   │ ← editor
└────────┬────────┘
         │ ACP (Apache 2.0, JSON-RPC over stdio)
┌────────▼────────┐
│ Claude Agent    │ ← agent
└────────┬────────┘
         │ MCP (Anthropic, JSON-RPC over HTTP eller stdio)
┌────────▼────────┐
│ MCP server      │ ← værktøj (database, filer, API)
└─────────────────┘

Se den separate guide MCP Servers til Claude Code for mere om MCP, med eksempler på tilslutning af syv færdige servere.

Hvad virker ikke i juni 2026?#

Tre bemærkelsesværdige begrænsninger identificeret under to ugers test:

Registret downloader ikke agenter. Som nævnt i begyndelsen af denne guide forventer Devin Desktop, at du installerer CLI-binærfiler manuelt. Et installationsscript løser det, men guider glemmer ofte at nævne det.

Ikke alle editorfunktioner sendes videre til alle agenter. Redigering af flere filer i én transaktion fungerer i øjeblikket fuldt ud kun med Devin Local. Codex og Claude via ACP modtager redigeringskommandoer én fil ad gangen. Det er ikke i vejen for de fleste opgaver, men ved refaktoreringer, der omfatter 5+ filer i én arbejdsgang, skal du skifte tilbage til Devin Local.

Konflikter ved parallelt arbejde. Hvis to agenter redigerer den samme fil på samme tid i ét Space, overskriver den sidstes version den andens. Devin Desktop viser endnu ikke en diff over konflikten. Løsningen er at tildele hver agent en anden fil i opgaven eller arbejde via en PR og løse mergekonflikter manuelt.

JetBrains bemærker lignende betabegrænsninger i sin ACP-implementering i IDE 25.3 RC:

Det er samme mønster som i Devin Desktop: Installér CLI-værktøjet manuelt, og tilslut det i editoren.

Hvor er økosystemet på vej hen?#

ACP er i øjeblikket en af de førende standarder, men ikke den eneste. Tre standarder vokser parallelt:

• MCP (Anthropic)—agent til værktøj. Allerede de facto-standarden.
• A2A (Google, april 2025)—agent til agent. Kommunikation mellem uafhængige agenter uden en central koordinator.
• ACP (Zed, JetBrains, slutningen af 2025)—editor til agent.

I de kommende måneder forventes Cursor og Replit Agent også at bygge ACP ind i deres grænseflader. Lige nu bruger de proprietære API'er. Når to store aktører tager ACP i brug, bliver standarden fælles. Så bliver “din egen agent i enhver editor” en fungerende norm.

For en vibe coder betyder det to ting. For det første behøver du ikke installere fem forskellige apps for at prøve nye modeller. For det andet kan du flytte en leverandørs agent til enhver ACP-editor og fortsætte arbejdet, hvis leverandøren ændrer sin prismodel eller lukker i morgen.

Det tekniske er at sætte en trio af agenter op. At forstå, hvordan tekniske valg påvirker dit produkt, er en anden færdighed. Hovedopgaven er at bygge et system, hvor AI genskaber din tankegang (en AI-klon), husker projektets kontekst (et Second Brain) og læser opgavereglerne (konteksteknik). De tre elementer udgør et fungerende system. Derefter kan du skifte værktøjer på en aften.

Lær Ailoot at kende.