Slik kobler du Codex, Claude Agent og OpenCode til Devin Desktop via ACP i 2026

Hva er ACP på 2 minutter?#

I august 2025 publiserte Zed Industries Agent Client Protocol som en åpen spesifikasjon. Mot slutten av 2025 hadde JetBrains offisielt sluttet seg til utviklingen, og i desember kunngjorde selskapet støtte i IDE 25.3 RC. Ideen er enkel: Det finnes dusinvis av redigerere med AI og dusinvis av agenter, og tidligere krevde hvert par av redigerer og agent sitt eget integrasjonslag. ACP standardiserer laget mellom dem.

En vanlig sammenligning er at ACP for AI-agenter er som LSP for språkservere. Da Microsoft publiserte LSP, trengte man ikke lenger å skrive én VS Code-integrasjon for Python, en annen for Rust og en tredje for Go. Hvert språk kjørte en LSP-server i tråd med standarden, og alle redigerere med støtte for LSP kunne integreres med den.

Per juni 2026 er spesifikasjonen stabil i versjon 1. Offisielle SDK-er er utgitt for TypeScript, Python, Rust, Java og Kotlin. Tolv produkter har kunngjort ACP-støtte i redigerere: Zed (innebygd støtte og protokollens skaper), JetBrains IDE-er fra og med 2025.3, VS Code, Neovim, Emacs, marimo og fem andre nisjeprodukter. Devin Desktop, redigereren fra Cognition, skiller seg ut: Den ble lansert 2. juni 2026 og gjorde ACP til en sentral del av grensesnittet fra første stund.

Informasjon om hvordan du bruker Ailoot, finnes i dokumentasjonen.

Hva bør du installere før du begynner?#

Tilgang til ACP i Devin Desktop avhenger av abonnementet. På gratisabonnementet Free er tilgang til tredjepartsagenter via ACP deaktivert. Dokumentasjonen sier det uttrykkelig:

Pro koster $20 per måned. Det er nok for en individuell vibe coder som vil prøve et oppsett med tre agenter. Max koster $200 per måned og er bare nødvendig hvis du kjører Devin Cloud kontinuerlig i bakgrunnen. Teams koster $80 per team pluss $40 per medlem og passer for grupper som trenger delte Spaces.

Den viktigste begrensningen for ACP i Devin Desktop i dag er at redigereren ikke laster ned agenter fra registeret på egen hånd.

Det betyr at du må installere alle tre CLI-ene — Codex, Claude og OpenCode — manuelt på forhånd. Først når binærfilene er installert, kan redigereren se dem som agenter den kan koble til.

Den raskeste installasjonsmåten på macOS og Linux:

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

# Claude Code fra Anthropic (ACP-adapteren leveres av fellesskapsadapteren claude-agent-acp nedenfor)
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

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

Kontroller etter hver kommando at binærfilen er tilgjengelig i PATH:

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

Hvis en kommando ikke svarer, kan npm ha lagt binærfilen utenfor PATH, eller curl kan ha mislyktes på grunn av tidsavbrudd for nettverket. Det er ingen vits i å fortsette; løs installasjonsproblemet først.

Hvor leter Devin Desktop etter agenter?#

Cognition beholdt den velkjente Windsurf-banen i stedet for å endre .windsurf til .devin. Det er praktisk: De gamle konfigurasjonene dine fortsetter å fungere som før.

En oppføring for én agent i registeret ser slik ut:

{
  "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"]
      }
    }
  }
}

Nøkkelfeltet er path. Det angir hvor den kjørbare CLI-filen ligger på disken. Hvis du installerte via npm, er banen vanligvis ~/.nvm/.../node/.../bin/codex eller /usr/local/bin/codex. Du kan finne den med which codex.

Feltet args angir hva Devin Desktop legger til i oppstartskommandoen. Flagget --acp trengs for å starte CLI-en i ACP-servermodus og kommunisere med redigereren via JSON-RPC over stdin/stdout. Uten flagget starter CLI-en i vanlig interaktiv modus, og Devin Desktop vil ikke se den.

Ta sikkerhetskopi av registry.json før du redigerer filen. Én ugyldig JSON-fil her blokkerer alle ACP-agenter:

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

Åpne deretter filen i en redigerer og legg til agentblokken i arrayet agents.

Koble til OpenAI Codex CLI#

Trinn én: autentiser. Uten autentisering kan ikke CLI-en kalle API-et:

codex auth login

Kommandoen åpner en nettleser. Hvis du har ChatGPT Plus eller Team, skjer autentiseringen via kontoen din, og du trenger ingen separat API-nøkkel. Hvis du ikke har et ChatGPT-abonnement, blir du bedt om en API-nøkkel fra platform.openai.com.

Trinn to: kontroller at den fungerer i vanlig modus:

codex run "skriv hello world i python"

Hvis du får svar og en oppføring vises i ~/.codex/sessions/, fungerer CLI-en som den skal. Nå kan du koble den til redigereren.

Trinn tre: legg til en blokk i ~/.windsurf/acp/registry.json. Bruk strukturen fra delen over, og fyll ut path med resultatet fra which codex:

which codex
# /opt/homebrew/bin/codex

Trinn fire: aktiver agenten i redigereren. Åpne kommandopaletten i Devin Desktop:

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

Kjør kommandoen Devin User Settings fra paletten. Gå til fanen Agents i vinduet som åpnes. Codex skal vises i listen når du har redigert registeret. Sett bryteren ved siden av til “on”.

Etter aktivering vises en ny kolonne i Agent Command Center. Du kan tildele den en oppgave, og Codex utfører den.

I testen som beskrives her, svarte Codex raskest av de tre — omtrent 8 sekunder på oppgaven «legg til logging i denne funksjonen». Claude brukte 16 sekunder på samme oppgave, og OpenCode 22.

Codex passer når:

• Du trenger rask, standard kode uten langvarig resonnering
• Du lager et grunnoppsett og vil gjøre mange små endringer etter hverandre
• Du arbeider ut fra en eksisterende spesifikasjon og løsningen er åpenbar

Codex passer dårlig når:

• Du har en kompleks arkitekturoppgave med avveininger: den tar ofte snarveier
• Du trenger et balansert svar for juridisk sensitiv kode: Claude er et bedre valg
• Du er vant til å finjustere prompter og egne regler: Claude har mer fleksible verktøy

Koble til Anthropic Claude Agent#

Anthropic gir ennå ikke ut sin egen ACP-binærfil under navnet «Claude Agent». Devin Desktop bruker det samme som vanlig Claude Code, men gjennom en shim: adapteren claude-agent-acp fra protokollens repository, lisensiert under Apache 2.0.

Trinn én: autentiser Claude Code:

claude auth login

Hvis du har Claude Pro- eller Max-abonnement, autentiserer du via kontoen din. Ellers blir du bedt om en API-nøkkel fra console.anthropic.com.

Trinn to: kontroller den:

claude "skriv om denne funksjonen slik at den returnerer Result<T, E>"

Hvis CLI-en svarer, kan du installere adapteren og koble den til redigereren.

Trinn tre: installer adapteren:

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

Trinn fire: legg til en blokk i registry.json. Feltet path peker på adapterens binærfil, ikke på claude selv:

{
  "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": []
      }
    }
  }
}

Trinn fem: aktiver den i Devin Settings, under fanen Agents.

I testene som beskrives her, håndterte Claude Agent de største oppgavene best. På oppgaven «del denne komponenten på 600 linjer i tre filer, og bevar alle importer og tester» glemte Codex to ganger at komponenten ble gjengitt på tre steder. Claude fikk med seg alt på første forsøk.

Claude Agent har de samme ulempene som Claude Code:

• Den er tregere enn Codex på enkle oppgaver
• Hver API-forespørsel koster mer hvis du bruker API-et i stedet for et abonnement

Vil du at flere AI-agenter skal jobbe med oppgaven din uten at det blir en samling binærfiler? Å koble dem sammen er den tekniske delen. Viktigere er å vite hvordan du fordeler konteksten mellom dem, slik at hver agent vet hva de andre allerede har gjort. Det er en del av kontekstutvikling: ett av systemets tre elementer — en AI-kopi av deg, prosjektets Second Brain og kontekstutvikling for hver oppgave. Etter det spiller det ingen rolle hvilken protokoll agentene bruker for å kommunisere; de fungerer på samme måte.

Koble til OpenCode: et gratis alternativ#

OpenCode startet som et åpen kildekode-alternativ til Claude Code tidlig i 2026. I juni hadde repositoryet samlet mer enn 30 000 stjerner, dokumentasjonen var oversatt til et dusin språk, og ferdige forhåndsinnstillinger var tilgjengelige for Ollama og vLLM.

Installer den med skriptet:

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

Kontroller:

opencode --version

Konfigurer deretter hvilken modell OpenCode skal bruke. Start Ollama og pek OpenCode mot den for å kjøre alt lokalt:

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

Finn veiledninger for verktøy i Ailoot-dokumentasjonen

Legg deretter til en blokk i 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"]
      }
    }
  }
}

Aktiver den i Devin Settings. Ferdig.

I testene som beskrives her, svarte OpenCode med Qwen 3.5 Coder merkbart tregere enn Codex og Claude — i gjennomsnitt 22–25 sekunder per oppgave mot 8–16 for konkurrentene. Til gjengjeld koster den ingenting, og ingen team kan stenge tilgangen din.

OpenCode passer når:

• Du har en lokal GPU og vil kjøre kodeoppgaver uten nettilgang

• Du jobber med et læringsprosjekt og ikke er klar til å bruke penger på et API

• Du vil sammenligne hvordan åpne modeller ligger etter lukkede modeller

OpenCode passer dårlig når:

• Du trenger kvalitet som nærmer seg Claude; åpne modeller har ennå ikke tatt igjen de lukkede
• Du har store arkitekturoppgaver med en kontekst på 50K+ tokens; lokale modeller mister ofte oversikten
• Hastighet er avgjørende; selv på en 4090 er OpenCode tregere enn den skybaserte Codex

Spaces: del kontekst mellom agenter#

Tidligere hadde hver agent i Windsurf sin egen økt. Du startet Cascade og deretter Codex, og de visste ikke om hverandre. Cognition løste dette med Spaces.

I en Space kan agentene se:

• Filendringer gjort av andre agenter
• Historikken over nylige oppgaver og beslutninger
• Delt promptkontekst (for eksempel CLAUDE.md eller AGENTS.md)
• Pull requests under arbeid og kommentarene deres

Slik oppretter du en Space:

1. Åpne Agent Command Center (knappen på topplinjen i Devin Desktop)
2. Klikk på «New Space» øverst til høyre
3. Koble en prosjektmappe til Space-en
4. Legg til agentene du trenger blant dem som er aktivert i Settings

En arbeidsflyt for et oppsett med tre agenter:

1. Codex skriver det første utkastet til implementasjonen i Space-en
2. Claude Agent ser hva Codex har gjort og gjennomgår koden, refaktorerer og rydder opp i kompliserte områder
3. OpenCode skriver tester for den endelige versjonen

Alle tre bruker den samme AGENTS.md-filen (en delt fil med prosjektregler) og den samme oppgavefilen. Du trenger ikke å gjenta konteksten.

Tester i tre prosjekter viste to ting. For det første ble tiden fra en oppgave startet til en ferdig PR redusert med omtrent en tredel, fordi agentene ikke trengte å gjenta informasjon for hverandre. For det andre ble det nødvendig med mer manuell inngripen fordi Codex og Claude noen ganger dro koden i ulike retninger. Det er nyttig å formulere AGENTS.md strengt.

Hvis du ikke har din egen AGENTS.md ennå, kan du lese veiledningen slik bruker du AGENTS.md og CLAUDE.md sammen: Den beskriver én instruksjonsfil som alle tre agentene leser.

Når bør du bruke hver agent?#

Mønster 1. En standardfunksjon på 30 minutter

CRUD for en ny tabell, et skjema med to felt eller en enkel nettside. Velg Codex. Den skriver det på 5 minutter, og du kan gjennomgå og levere det. Claude vil bruke for lang tid på å tenke. OpenCode vil ikke være rask nok.

Mønster 2. En arkitekturoppgave med avveininger

Du må avgjøre om du skal hente denne delen ut i en egen tjeneste eller beholde den i monolitten. Eller velge mellom Redux og Zustand i et eksisterende prosjekt. Velg Claude. Den kan veie argumentene. Codex gir deg en «løsning» uten diskusjon, og den er mest sannsynlig feil.

Mønster 3. Testdekning for kode som allerede er skrevet

Når en av agentene har skrevet kode, bytter du til Claude eller OpenCode for å skrive tester. Codex har dårlig følelse for hvilke randtilfeller som er viktige. Claude er bedre enn de andre til å teste kompleks forretningslogikk, mens OpenCode er god til å skrive API-integrasjonstester.

Mønster 4. Lokal utvikling uten nett

Et fly, et tog eller en hytte uten internett. Codex og Claude fungerer ikke — de krever et API. OpenCode med Ollama og en lokal modell er det eneste alternativet. Kvaliteten er lavere, men du kan fortsatt skrive kode.

Mønster 5. Sammenligne tre svar

Når du er usikker på hvilken tilnærming som er riktig, gir du den samme oppgaven til alle tre agentene via Spaces. Sammenlign de tre svarene og velg det beste, eller kombiner dem. Det koster flere tokens, men lønner seg for kritiske oppgaver.

I arbeidsrytmen som beskrives her, går 60% av oppgavene til Codex (hastighet), 30% til Claude (kvalitet) og 10% til OpenCode (frakoblet bruk). I dette eksemplet startes alle tre i Spaces én gang i uken på en vanskelig oppgave for å sammenligne forslagene deres.

Devin Desktop-abonnementer og agentabonnementer#

Når du først betaler for Devin Desktop, trenger hver ACP-agent sitt eget abonnement:

• Codex — ChatGPT Plus eller Team ($20 og oppover), eller en OpenAI API-nøkkel med betaling etter bruk
• Claude Agent — Claude Pro ($20) eller Max, eller en Anthropic API-nøkkel.
• OpenCode — gratis når du bruker en lokal modell via Ollama.

Det etiske minimumet er å ikke dele en konto mellom flere personer; en konto registreres på én person.

Per juni 2026 koster grunnabonnementene for et oppsett med alle tre agentene omtrent $60 per måned: Devin Pro ($20), ChatGPT Plus ($20) og Claude Pro ($20). Hvis du begrenser oppsettet til Codex og OpenCode uten Claude, blir det $40.

Hvordan skiller ACP seg fra MCP?#

Folk forveksler dem ofte fordi begge er «protokoller for agenter» og begge bruker JSON-RPC. Forskjellen ligger i hva de kobler sammen.

Anthropics MCP — Model Context Protocol kobler en agent til datakilder og verktøy. Via en MCP-server kan en agent se databasen din, lese filer, kalle GitHub API-et og få tilgang til Notion. Den analyserer inndataene og avgjør hvilket verktøy den skal bruke.

ACP — Agent Client Protocol fra Zed og JetBrains kobler en redigerer til en agent. Via ACP sender en IDE agenten koden du har valgt, filene du har åpnet og kommandoen du kjørte fra paletten. Tilbake får den filendringer, forespørsler om bekreftelse og fremdrift for oppgaven.

En agent kommuniserer med redigereren via ACP og med verktøyene sine via MCP. Oppsettet ser slik ut:

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

Hvis du vil vite mer om MCP, kan du lese den separate veiledningen MCP-servere for Claude Code, med eksempler på hvordan du kobler til sju ferdige servere.

Hva fungerer ikke i juni 2026?#

Tre bemerkelsesverdige begrensninger identifisert i løpet av to ukers testing:

Registeret laster ikke ned agenter. Som nevnt i starten av denne veiledningen forventer Devin Desktop at du installerer CLI-binærfiler manuelt. Et installasjonsskript løser dette, men veiledninger glemmer ofte å nevne det.

Ikke alle redigererfunksjoner sendes videre til alle agenter. Redigering av flere filer i én transaksjon fungerer for øyeblikket fullt ut bare med Devin Local. Codex og Claude via ACP mottar redigeringskommandoer én fil om gangen. Dette er ikke til hinder for de fleste oppgaver, men ved refaktorering som omfatter 5+ filer i én operasjon må du gå tilbake til Devin Local.

Konflikter ved parallelt arbeid. Hvis to agenter redigerer samme fil samtidig i én Space, skriver den siste versjonen sin over den andres. Devin Desktop viser ennå ikke en diff for konflikter. Løsningen er å tildele hver agent en egen fil i oppgaven, eller jobbe via en PR og løse flettekonflikter manuelt.

JetBrains beskriver lignende betabegrensninger i ACP-implementeringen sin i IDE 25.3 RC:

Det er samme mønster som i Devin Desktop: installer CLI-en manuelt og koble den til redigereren.

Hvor er økosystemet på vei?#

ACP er for tiden en av de ledende standardene, men ikke den eneste. Tre standarder utvikler seg parallelt:

• MCP (Anthropic) — agent til verktøy. Allerede den de facto-standarden.
• A2A (Google, april 2025) — agent til agent. Kommunikasjon mellom uavhengige agenter uten en sentral koordinator.
• ACP (Zed, JetBrains, sent i 2025) — redigerer til agent.

Det forventes at Cursor og Replit Agent også bygger ACP inn i grensesnittene sine i løpet av de kommende månedene. Akkurat nå bruker de proprietære API-er. Når to store aktører tar i bruk ACP, blir standarden allmenn. Da blir «din egen agent i enhver redigerer» en vanlig arbeidsmåte.

For en vibe coder betyr dette to ting. For det første trenger du ikke å installere fem forskjellige apper for å prøve nye modeller. For det andre kan du flytte agenten til en hvilken som helst ACP-redigerer og fortsette å jobbe hvis en leverandør endrer prismodellen sin eller legger ned i morgen.

Å konfigurere en trio av agenter er den tekniske delen. Å forstå hvordan tekniske valg påvirker produktet ditt, er en annen ferdighet. Hovedoppgaven er å bygge et system der AI gjenskaper tankestilen din (en AI-klone), husker prosjektkonteksten (et Second Brain) og leser oppgavereglene (kontekstutvikling). Disse tre elementene danner et fungerende system. Etter det kan du bytte verktøy i løpet av en kveld.

Bli kjent med Ailoot.