Devin Desktop i ACP: podłączanie Codex, Claude i OpenCode

Czym jest ACP? W 2 minuty#

W sierpniu 2025 roku Zed Industries opublikowało Agent Client Protocol jako otwartą specyfikację. Do końca 2025 roku JetBrains oficjalnie dołączył do jego rozwoju, a w grudniu ogłosił obsługę w IDE 25.3 RC. Pomysł jest prosty: istnieją dziesiątki edytorów z AI i dziesiątki agentów, a wcześniej każda para edytor-agent wymagała własnej warstwy integracji. ACP standaryzuje tę warstwę.

Często porównuje się ACP dla agentów AI do LSP dla serwerów językowych. Gdy Microsoft opublikował LSP, nie trzeba już było pisać osobnej integracji VS Code dla Pythona, kolejnej dla Rusta i jeszcze jednej dla Go. Każdy język uruchamiał serwer LSP zgodny ze standardem, a dowolny edytor obsługujący LSP mógł się z nim integrować.

W czerwcu 2026 roku specyfikacja jest stabilna w wersji 1. Wydano oficjalne SDK dla TypeScript, Python, Rust, Java i Kotlin. Obsługę ACP w edytorach ogłosiło 12 produktów: Zed (obsługa natywna i twórca protokołu), IDE JetBrains od wersji 2025.3, VS Code, Neovim, Emacs, marimo oraz pięć bardziej niszowych produktów. Devin Desktop, edytor firmy Cognition, wyróżnia się na tym tle: zadebiutował 2 czerwca 2026 roku i od początku uczynił ACP centralnym elementem swojego interfejsu.

Informacje o korzystaniu z Ailoot są dostępne w dokumentacji.

Co zainstalować przed rozpoczęciem?#

Dostęp do ACP w Devin Desktop zależy od planu subskrypcyjnego. W bezpłatnym planie Free dostęp do zewnętrznych agentów przez ACP jest wyłączony. Dokumentacja mówi o tym wprost:

Pro kosztuje 20 USD miesięcznie. To wystarczy indywidualnemu vibe coderowi, który chce wypróbować konfigurację z trzema agentami. Max, w cenie 200 USD miesięcznie, jest potrzebny tylko wtedy, gdy stale uruchamiasz Devin Cloud w tle. Teams kosztuje 80 USD za zespół plus 40 USD za każdego członka i jest przeznaczony dla grup, które potrzebują współdzielonych Spaces.

Głównym ograniczeniem ACP w Devin Desktop jest obecnie to, że edytor sam nie pobiera agentów z rejestru.

Oznacza to, że wszystkie trzy CLI — Codex, Claude i OpenCode — trzeba wcześniej zainstalować ręcznie. Dopiero po zainstalowaniu plików binarnych edytor rozpozna je jako agentów, z którymi można się połączyć.

Najszybszy sposób instalacji w macOS i Linuxie:

# 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

Po każdym poleceniu sprawdź, czy plik binarny jest dostępny w PATH:

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

Jeśli polecenie nie odpowiada, npm mógł umieścić plik binarny poza PATH albo curl mógł zakończyć się niepowodzeniem z powodu przekroczenia limitu czasu połączenia sieciowego. Nie ma sensu kontynuować — najpierw napraw instalację.

Gdzie Devin Desktop szuka agentów?#

Cognition zachowało znaną ścieżkę Windsurf zamiast zmieniać .windsurf na .devin. To wygodne: stare konfiguracje nadal działają jak wcześniej.

Wpis jednego agenta w rejestrze wygląda następująco:

{
  "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"]
      }
    }
  }
}

Kluczowym polem jest path. Wskazuje ono lokalizację wykonywalnego pliku CLI na dysku. Jeśli instalujesz przez npm, ścieżka to zwykle ~/.nvm/.../node/.../bin/codex lub /usr/local/bin/codex. Możesz ją znaleźć za pomocą which codex.

Pole args określa, co Devin Desktop doda do polecenia uruchamiającego. Flaga --acp jest potrzebna, aby uruchomić CLI w trybie serwera ACP i komunikować się z edytorem przez JSON-RPC za pośrednictwem stdin/stdout. Bez tej flagi CLI uruchomi się w zwykłym trybie interaktywnym, a Devin Desktop go nie rozpozna.

Przed edycją utwórz kopię zapasową registry.json. Jeden nieprawidłowy plik JSON w tym miejscu blokuje wszystkich agentów ACP:

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

Następnie otwórz plik w edytorze i dodaj blok agenta do tablicy agents.

Łączenie z OpenAI Codex CLI#

Krok pierwszy: uwierzytelnij się. Bez uwierzytelnienia CLI nie może wywoływać API:

codex auth login

Polecenie otworzy przeglądarkę. Jeśli masz ChatGPT Plus lub Team, uwierzytelnienie odbywa się przez twoje konto i nie potrzebujesz osobnego klucza API. Jeśli nie masz subskrypcji ChatGPT, pojawi się prośba o klucz API z platform.openai.com.

Krok drugi: sprawdź, czy działa w zwykłym trybie:

codex run "write hello world in python"

Jeśli otrzymasz odpowiedź i w ~/.codex/sessions/ pojawi się wpis, CLI działa prawidłowo. Teraz możesz połączyć je z edytorem.

Krok trzeci: dodaj blok do ~/.windsurf/acp/registry.json. Użyj struktury z poprzedniej sekcji, a wartość path uzupełnij na podstawie wyniku which codex:

which codex
# /opt/homebrew/bin/codex

Krok czwarty: włącz agenta w edytorze. Otwórz paletę poleceń w Devin Desktop:

• Cmd+Shift+P w macOS
• Ctrl+Shift+P w Windows i Linuxie

Uruchom z palety polecenie Devin User Settings. W otwartym oknie przejdź do karty Agents. Po edycji rejestru Codex powinien pojawić się na liście. Przełącz znajdujący się obok niego przełącznik na „włączone”.

Po aktywacji w Agent Command Center pojawi się nowa kolumna. Możesz przypisać do niej zadanie, a Codex je wykona.

W teście opisanym tutaj Codex odpowiedział najszybciej z całej trójki — około 8 sekund zajęło mu zadanie „dodaj logowanie do tej funkcji”. Claude wykonał to samo zadanie w 16 sekund, a OpenCode w 22 sekundy.

Codex sprawdza się, gdy:

• Potrzebujesz szybko napisać standardowy kod bez długiego rozumowania
• Tworzysz szkielet projektu i chcesz wprowadzić wiele drobnych zmian jedna po drugiej
• Pracujesz na podstawie istniejącej specyfikacji, a rozwiązanie jest oczywiste

Codex nie sprawdzi się, gdy:

• Zadanie architektoniczne jest złożone i wiąże się z kompromisami: często idzie na skróty
• Potrzebujesz wyważonej odpowiedzi w przypadku kodu wrażliwego prawnie: lepszym wyborem jest Claude
• Przywykłeś do dostrajania promptów i własnych reguł: narzędzia Claude są bardziej elastyczne

Łączenie z Claude Agent od Anthropic#

Anthropic nie udostępnia jeszcze własnego pliku binarnego ACP pod nazwą „Claude Agent”. Devin Desktop korzysta z tego samego programu co zwykły Claude Code, ale za pośrednictwem shim: adaptera claude-agent-acp z repozytorium protokołu, licencjonowanego na warunkach Apache 2.0.

Krok pierwszy: uwierzytelnij Claude Code:

claude auth login

Jeśli masz subskrypcję Claude Pro lub Max, uwierzytelnianie odbywa się przez twoje konto. W przeciwnym razie pojawi się prośba o klucz API z console.anthropic.com.

Krok drugi: sprawdź działanie:

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

Jeśli CLI odpowie, możesz zainstalować adapter i połączyć go z edytorem.

Krok trzeci: zainstaluj adapter:

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

Krok czwarty: dodaj blok do registry.json. Pole path wskazuje plik binarny adaptera, a nie samo 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": []
      }
    }
  }
}

Krok piąty: włącz go w Devin Settings na karcie Agents.

W testach opisanych tutaj Claude Agent najlepiej radził sobie z największymi zadaniami. W przypadku zadania „podziel ten komponent o długości 600 wierszy na trzy pliki, zachowując wszystkie importy i testy” Codex dwa razy zapomniał, że komponent był renderowany w trzech miejscach. Claude za pierwszym razem uwzględnił wszystko.

Claude Agent ma te same wady co Claude Code:

• Jest wolniejszy od Codex przy prostych zadaniach
• Kosztuje więcej za każde wywołanie, jeśli korzystasz z API zamiast subskrypcji

Chcesz skonfigurować kilku agentów AI, aby pracowali nad twoim zadaniem, zamiast tworzyć całe zoo plików binarnych? Ich połączenie to część techniczna. Ważniejsze jest to, jak rozdzielić kontekst, by każdy agent wiedział, co zrobili już pozostali. To element context engineering: jeden z trzech składników systemu — twój klon AI, Second Brain projektu i context engineering dla każdego zadania. Potem nie ma znaczenia, jakiego protokołu używają agenci do komunikacji; działają tak samo.

Łączenie z OpenCode: bezpłatna alternatywa#

OpenCode powstał na początku 2026 roku jako otwartoźródłowa alternatywa dla Claude Code. Do czerwca jego repozytorium zdobyło ponad 30,000 gwiazdek, dokumentację przetłumaczono na kilkanaście języków, a gotowe ustawienia wstępne były dostępne dla Ollama i vLLM.

Zainstaluj go za pomocą skryptu:

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

Sprawdź:

opencode --version

Następnie skonfiguruj model, którego ma używać OpenCode. Aby uruchamiać go całkowicie lokalnie, uruchom Ollama i wskaż je OpenCode:

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

Znajdź poradniki dotyczące narzędzi w dokumentacji Ailoot

Następnie dodaj blok do 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"]
      }
    }
  }
}

Włącz go w Devin Settings. Gotowe.

W testach opisanych tutaj OpenCode z Qwen 3.5 Coder odpowiadał zauważalnie wolniej niż Codex i Claude — średnio 22–25 sekund na zadanie w porównaniu z 8–16 sekundami u konkurentów. Z drugiej strony nic nie kosztuje i żadna firma za nim stojąca nie może odebrać ci dostępu.

OpenCode sprawdza się, gdy:

• Masz lokalną kartę GPU i chcesz wykonywać zadania programistyczne offline

• Pracujesz nad projektem edukacyjnym i nie chcesz jeszcze płacić za API

• Chcesz porównać, jak modele otwartoźródłowe wypadają na tle modeli zamkniętych

OpenCode nie sprawdzi się, gdy:

• Potrzebujesz jakości zbliżonej do Claude; modele otwartoźródłowe jeszcze nie nadrobiły zaległości
• Realizujesz duże zadania architektoniczne z kontekstem 50K+ tokenów; modele lokalne często tracą wątek
• Liczy się szybkość; nawet na 4090 OpenCode jest wolniejszy niż chmurowy Codex

Spaces: współdzielenie kontekstu między agentami#

Wcześniej każdy agent w Windsurf działał we własnej sesji. Uruchamiałeś Cascade, potem Codex, a one nie wiedziały o sobie nawzajem. Cognition rozwiązało ten problem za pomocą Spaces.

W ramach Space agenci widzą:

• Zmiany w plikach wprowadzone przez innych agentów
• Historię ostatnich zadań i decyzji
• Wspólny kontekst promptów (na przykład CLAUDE.md lub AGENTS.md)
• Otwarte pull requesty i ich komentarze

Aby utworzyć Space:

1. Otwórz Agent Command Center (przycisk na górnym pasku Devin Desktop)
2. Kliknij „New Space” w prawym górnym rogu
3. Połącz folder projektu ze Space
4. Dodaj potrzebnych agentów spośród tych włączonych w Settings

Przykładowy schemat pracy z trzema agentami:

1. Codex tworzy w Space pierwszy projekt implementacji
2. Claude Agent widzi pracę Codex, przegląda kod, refaktoryzuje i porządkuje skomplikowane obszary
3. OpenCode pisze testy dla wersji końcowej

Cała trójka korzysta z tego samego AGENTS.md (wspólnego pliku z zasadami projektu) i tego samego pliku zadania. Nie musisz powtarzać kontekstu.

Na podstawie testów w trzech projektach wskazano dwie rzeczy. Po pierwsze, czas od rozpoczęcia zadania do ukończenia PR skrócił się o około jedną trzecią, bo agenci nie musieli powtarzać sobie informacji. Po drugie, potrzebna była większa interwencja ręczna, ponieważ Codex i Claude czasami zmierzali z kodem w różnych kierunkach. Warto napisać AGENTS.md w sposób ścisły.

Jeśli nie masz jeszcze własnego AGENTS.md, zobacz poradnik jak używać razem AGENTS.md i CLAUDE.md: opisuje on jeden plik z instrukcjami, który czytają wszyscy trzej agenci.

Kiedy używać poszczególnych agentów?#

Schemat 1. Standardowa funkcja w 30 minut

CRUD dla nowej tabeli, formularz z dwoma polami, prosta strona internetowa. Wybierz Codex. Napisze ją w 5 minut, a ty możesz ją sprawdzić i wdrożyć. Claude będzie tu myślał zbyt długo. OpenCode nie będzie wystarczająco szybki.

Schemat 2. Zadanie architektoniczne z kompromisami

Musisz zdecydować, czy wydzielić ten fragment do osobnej usługi, czy zostawić go w monolicie. Albo wybrać między Redux a Zustand w istniejącym projekcie. Wybierz Claude. Potrafi rozważyć argumenty. Codex poda „rozwiązanie” bez dyskusji i najprawdopodobniej będzie ono błędne.

Schemat 3. Pokrycie testami już napisanego kodu

Gdy jeden z agentów napisze kod, przełącz się na Claude lub OpenCode, aby przygotować testy. Codex słabo wyczuwa, które przypadki brzegowe są istotne. Claude lepiej niż pozostali testuje złożoną logikę biznesową, a OpenCode dobrze pisze testy integracyjne API.

Schemat 4. Lokalna praca offline

Samolot, pociąg, domek na wsi bez internetu. Codex i Claude nie będą działać — wymagają API. OpenCode z Ollama i lokalnym modelem to jedyna opcja. Jakość jest niższa, ale nadal możesz pisać kod.

Schemat 5. Porównywanie trzech odpowiedzi

Jeśli nie masz pewności, które podejście jest właściwe, przydziel to samo zadanie wszystkim trzem agentom za pośrednictwem Spaces. Porównaj ich odpowiedzi i wybierz najlepszą albo połącz je. Kosztuje to więcej tokenów, ale opłaca się przy krytycznych zadaniach.

W opisanym rytmie pracy 60% zadań trafia do Codex (szybkość), 30% do Claude (jakość), a 10% do OpenCode (offline). W tym przykładzie raz w tygodniu wszyscy trzej są uruchamiani w Spaces przy trudnym zadaniu, by porównać swoje propozycje.

Plany Devin Desktop i subskrypcje agentów#

Po opłaceniu Devin Desktop każdy agent ACP potrzebuje własnej subskrypcji:

• Codex — ChatGPT Plus lub Team (od 20 USD) albo klucz API OpenAI z rozliczeniem za użycie
• Claude Agent — Claude Pro (20 USD) lub Max albo klucz API Anthropic.
• OpenCode — bezpłatnie przy korzystaniu z lokalnego modelu przez Ollama.

Etyczne minimum to nieudostępnianie konta wielu osobom; konto jest zarejestrowane na jedną osobę.

W czerwcu 2026 roku podstawowe subskrypcje dla konfiguracji ze wszystkimi trzema agentami kosztują około 60 USD miesięcznie: Devin Pro (20 USD), ChatGPT Plus (20 USD) i Claude Pro (20 USD). Jeśli ograniczysz konfigurację do Codex i OpenCode bez Claude, koszt wyniesie 40 USD.

Czym ACP różni się od MCP?#

Ludzie często je mylą, ponieważ oba są „protokołami dla agentów” i oba używają JSON-RPC. Różnica polega na tym, co łączą.

MCP—Model Context Protocol firmy Anthropic łączy agenta ze źródłami danych i narzędziami. Za pośrednictwem serwera MCP agent może przeglądać bazę danych, odczytywać pliki, wywoływać API GitHub i uzyskiwać dostęp do Notion. Analizuje dane wejściowe i decyduje, którego narzędzia użyć.

ACP—Agent Client Protocol od Zed i JetBrains łączy edytor z agentem. Za pośrednictwem ACP IDE przekazuje agentowi zaznaczony kod, otwarte pliki i polecenie uruchomione z palety. W odpowiedzi otrzymuje edycje plików, prośby o potwierdzenie i informacje o postępie zadania.

Agent komunikuje się z edytorem przez ACP, a z narzędziami przez MCP. Stos wygląda następująco:

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

Więcej informacji o MCP znajdziesz w osobnym poradniku Serwery MCP dla Claude Code, który zawiera przykłady łączenia siedmiu gotowych serwerów.

Co nie działa w czerwcu 2026 roku?#

Trzy istotne ograniczenia wskazane podczas dwóch tygodni testów:

Rejestr nie pobiera agentów. Jak wspomniano na początku poradnika, Devin Desktop wymaga ręcznej instalacji plików binarnych CLI. Rozwiązuje to skrypt instalacyjny, ale poradniki często zapominają o tym wspomnieć.

Nie wszystkie funkcje edytora są przekazywane każdemu agentowi. Edycja wielu plików w ramach jednej transakcji jest obecnie w pełni obsługiwana tylko przez Devin Local. Codex i Claude przez ACP otrzymują polecenia edycji po jednym pliku naraz. Nie przeszkadza to w większości zadań, ale przy refaktoryzacji obejmującej jednorazowo 5+ plików trzeba przełączyć się z powrotem na Devin Local.

Konflikty podczas pracy równoległej. Jeśli dwóch agentów edytuje ten sam plik w tym samym czasie w jednym Space, ten, który zapisze później, nadpisze wersję drugiego. Devin Desktop nie pokazuje jeszcze różnicy konfliktu. Rozwiązaniem jest przypisanie każdemu agentowi innego pliku w zadaniu albo praca przez PR i ręczne rozwiązywanie konfliktów scalania.

JetBrains odnotowuje podobne ograniczenia wersji beta w swojej implementacji ACP w IDE 25.3 RC:

To ten sam schemat co w Devin Desktop: ręcznie instalujesz CLI i łączysz je z edytorem.

W jakim kierunku zmierza ekosystem?#

ACP jest obecnie jednym z wiodących standardów, ale nie jedynym. Równolegle rozwijają się trzy standardy:

• MCP (Anthropic) — agent z narzędziem. Stał się już standardem de facto.
• A2A (Google, kwiecień 2025) — agent z agentem. Komunikacja między niezależnymi agentami bez centralnego koordynatora.
• ACP (Zed, JetBrains, koniec 2025) — edytor z agentem.

W nadchodzących miesiącach Cursor i Replit Agent mają również wbudować ACP w swoje interfejsy. Obecnie korzystają z własnościowych API. Gdy ACP przyjmie dwóch dużych graczy, standard stanie się powszechny. Wtedy „własny agent w dowolnym edytorze” stanie się normalnym sposobem pracy.

Dla vibe codera oznacza to dwie rzeczy. Po pierwsze, nie trzeba instalować pięciu różnych aplikacji, by wypróbować nowe modele. Po drugie, jeśli dostawca zmieni jutro cennik lub zamknie usługę, można przenieść jego agenta do dowolnego edytora ACP i dalej pracować.

Konfiguracja trójki agentów to część techniczna. Rozumienie wpływu wyborów technicznych na produkt to odrębna umiejętność. Głównym zadaniem jest zbudowanie systemu, w którym AI odtwarza twój styl myślenia (klon AI), pamięta kontekst projektu (Second Brain) i odczytuje reguły zadania (context engineering). Te trzy elementy tworzą działający system. Potem możesz zmieniać narzędzia w jeden wieczór.

Poznaj Ailoot.