Tanto Devin como Ivy Tendril te permiten entregar un ticket a un agente de IA y recibir a cambio un pull request listo para integrar. La diferencia sustancial reside en dónde se realiza el trabajo y quién mantiene el control. Devin, creado por Cognition, es un ingeniero autónomo alojado en la nube: se ejecuta en un entorno gestionado por Cognition con los modelos que esta selecciona, y la interacción se realiza mediante una aplicación web o chat. Ivy Tendril es una aplicación de escritorio local-first: los agentes se ejecutan directamente en tu máquina, dentro de git worktrees aislados, utilizando el agente y el modelo que elijas con tus propias claves de API, y cada plan y cada diff pasa obligatoriamente por la revisión de una persona antes de continuar. Si tu código puede alojarse en la nube de un proveedor externo y buscas una implicación mínima, Devin encaja con esa necesidad. Si tu código debe permanecer en tu propia infraestructura o deseas elegir el agente, el modelo y auditar el costo exacto por tarea, Tendril fue diseñado para eso.

Para qué sirve cada herramienta

Devin

Devin es un agente alojado en la nube. Cognition aprovisiona un entorno virtual completo con terminal, editor y navegador web, lo conecta a tu repositorio y tú le asignas tareas a través de un chat o de la aplicación web de Devin. Devin analiza la tarea, ejecuta comandos en su entorno y genera un pull request. Puedes ejecutar varias sesiones de Devin simultáneamente y supervisar su evolución. Es un producto comercial de código cerrado con precios por suscripción; consulta el sitio web de Cognition para conocer las tarifas vigentes. Su principal atractivo es permitir que un equipo delegue tareas sin necesidad de instalar ni ejecutar nada localmente.

Ivy Tendril

Ivy Tendril es una aplicación de escritorio para macOS, Windows y Linux, desarrollada por Ivy Interactive AB en Estocolmo. Ejecuta el flujo de trabajo que denomina una fábrica de software: un ticket se convierte en un plan. Un humano revisa y aprueba el plan. Un agente lo ejecuta en un git worktree aislado. Se ejecutan automáticamente pruebas y linters. Un humano revisa el diff. Se crea el pull request en GitHub. También puede ejecutarse en modo headless mediante el comando tendril --web. La aplicación base es gratuita y con código disponible bajo la Functional Source License, con planes Pro y Enterprise para funciones de equipo, despliegue on-premise, SSO, importación de verificaciones desde CI y soporte técnico especializado.

Tendril no incluye un agente ni un modelo propietario fijo. Orquesta Claude Code, OpenAI Codex CLI, GitHub Copilot CLI, Google Gemini CLI, OpenCode o cualquier agente CLI, empleando tus propias credenciales. Las mejores prácticas de Claude Code de Anthropic describen con precisión la misma división del trabajo que Tendril automatiza: primero un plan formal por escrito, luego la ejecución y finalmente la revisión humana. Para profundizar en esta visión, consulta qué es una fábrica de software.

Comparación directa

Aspecto	Ivy Tendril	Devin
Dónde se ejecutan los agentes	En tu máquina, en un git worktree por plan	En el entorno cloud de Cognition
Dónde va tu código	Se queda en local; llamadas solo a tu proveedor de LLM y a GitHub	Se clona en el entorno de Cognition
Selección de modelos	Cualquier proveedor con clave propia, configurable por plan	Determinada exclusivamente por Cognition
Selección de agentes	Claude Code, Codex CLI, Copilot CLI, Gemini CLI, OpenCode, cualquier CLI	Devin
Puntos de control humano	Aprobación obligatoria del plan y del diff (2 filtros)	Asignación inicial de tareas y revisión del PR
Verificación	Pruebas, linter y diff en Review; importación de CI en Pro	Pruebas que Devin corre en su nube, reportadas en el PR
Costos	Núcleo gratuito; pago directo a tu proveedor; medido por plan y job	Suscripción periódica en la web de Cognition
Código fuente	Código disponible bajo FSL-1.1-ALv2	Código cerrado y propietario
Hospedaje	Escritorio local, headless o en infraestructura on-premise (Enterprise)	Alojado íntegramente por Cognition

Dónde se ejecuta el código

Esta es la diferencia más determinante y el criterio que define la elección en la mayoría de las empresas.

Con Devin, tu repositorio se clona en un entorno gestionado y operado por Cognition. Devin lee los archivos, realiza cambios, ejecuta procesos y envía las ramas resultantes a tu repositorio remoto. Cognition documenta sus protocolos de seguridad y muchas empresas los consideran adecuados. No obstante, un tercero custodia una copia completa de tu código y ejecuta comandos arbitrarios sobre él, lo que constituye un desafío legal, de cumplimiento normativo y de compras tan relevante como la decisión técnica.

Con Tendril, absolutamente nada abandona tu ordenador, con la excepción de dos flujos de tráfico claramente delimitados: los prompts y respuestas dirigidos a la API del LLM que hayas seleccionado, y las operaciones de sincronización de git con GitHub. Los planes, la memoria de los agentes, los registros de ejecución y las métricas de gasto se conservan exclusivamente en local. Tendril no actúa como proxy de tu tráfico de modelos y ningún servidor de Tendril almacena ni procesa tu código. Si tu empresa ya posee un acuerdo de procesamiento de datos con Anthropic, OpenAI o Google, o canaliza peticiones mediante OpenRouter, Vercel AI Gateway o Cloudflare, ese contrato cubre la totalidad del tráfico externo generado por Tendril. Explicamos esta arquitectura en desarrollo con IA local-first: por qué el código se queda en tu máquina.

Puntos de control humano

El objetivo de diseño de Devin es maximizar la autonomía. Asignas una tarea y Devin decide cómo abordarla, la ejecuta y presenta un pull request. Tienes la posibilidad de observar e intervenir, pero el flujo por defecto consiste en dejarlo trabajar sin interrupciones.

El objetivo de diseño de Tendril es establecer un número inmutable de puntos de control. Son exactamente dos, y ninguno de ellos puede ser omitido:

El plan: El promptware CreatePlan elabora un borrador detallado. Lo examinas, lo comentas en línea, lo amplías, lo divides o lo apruebas formalmente. No se modifica una sola línea de código antes de tu consentimiento.
El diff: Tras finalizar el trabajo del agente, la fase Verify ejecuta la suite de pruebas, el linter y genera un resumen del diff. La pantalla de Review coloca los cambios junto a los resultados de validación. Nada llega a convertirse en pull request sin tu aprobación expresa.

El artículo sobre filtros de verificación para código generado por IA detalla qué comprobaciones se ejecutan en este paso.

La elección de una u otra alternativa depende del nivel de confianza que puedas depositar en la salida del modelo. Para repositorios experimentales o de bajo impacto, el modelo de Devin resulta más rápido. Para bases de código en producción que dan servicio a clientes, dos revisiones humanas obligatorias por cada cambio representan el estándar que exigen los responsables de ingeniería.

Paralelismo y aislamiento

Ambas plataformas son capaces de procesar múltiples tareas de forma concurrente. Devin lo consigue mediante múltiples contenedores en la nube. Tendril lo hace a través de múltiples planes en paralelo, donde cada agente opera dentro de su propio git worktree en una rama independiente, de tal forma que la rama principal permanece completamente intacta hasta la revisión definitiva. El artículo sobre ejecutar agentes paralelos en git worktrees explica la mecánica en detalle. El Dashboard refleja el estado, los costos y la actividad de Git de todos los planes en marcha; Jobs retransmite la salida de la consola de cada agente en tiempo real; y Review gestiona la cola de diffs pendientes de evaluación humana. Dado que los agentes operan de forma local, acceden directamente a tu entorno de herramientas existente, variables de entorno y repositorios privados de paquetes sin tener que recrear configuraciones remotas complejas.

Un ordenador portátil cuenta con recursos finitos de memoria y procesamiento, por lo que cargas de trabajo masivas pueden alcanzar esos límites físicos. La porción secuencial de cualquier flujo de trabajo establece un tope natural a los beneficios de la paralelización, lo que no es más que la ley de Amdahl aplicada al proceso de revisión de código. Ejecutar Tendril en modo headless mediante tendril --web en una estación de trabajo dedicada o servidor, con acceso remoto desde un teléfono móvil a través de un Cloudflare Quick Tunnel, permite a los equipos escalar superando cualquier limitación de hardware personal.

Control de costos y ausencia de ataduras

Devin incluye el cómputo y el uso de los modelos en su cuota de suscripción. Resulta cómodo a efectos presupuestarios, pero impide conocer el costo marginal de cada tarea y restringe las alternativas a los modelos provistos por Cognition.

El núcleo de Tendril es gratuito. Pagas directamente a tu proveedor de inteligencia artificial y Tendril audita los tokens y los costos reales de manera granular por plan y por tarea. Si un tipo determinado de ticket resulta costoso, puedes identificarlo de inmediato y reasignar ese plan a un modelo más económico o a otro agente sin modificar la dinámica del flujo de trabajo. Al ser un sistema de código disponible y totalmente agnóstico, si en el futuro decides prescindir de Tendril, tu repositorio, tu historial de versiones y tus pull requests seguirán exactamente intactos. Ningún modelo se entrena con tu código.

Cuándo Devin es la opción adecuada

Deseas prescindir de cualquier configuración local. Los miembros del equipo asignan trabajo desde el chat y no tienen que ejecutar procesos locales.
Las políticas de tu empresa y el departamento de compras han autorizado el alojamiento y procesamiento de tu código en los servidores de Cognition.
Prefieres que un único proveedor comercial se encargue de seleccionar y operar los modelos.
Buscas una capacidad de cómputo en la nube independiente del rendimiento de los portátiles de tus ingenieros.

Devin representa una alternativa lógica para equipos con esas prioridades. Si estás comparando otras herramientas del sector, también hemos preparado análisis comparativos detallados frente a Cursor, Claude Code y el agente de desarrollo GitHub Copilot.

Cuándo Ivy Tendril es la opción adecuada

Tu código debe permanecer en tu propia infraestructura y el tráfico hacia modelos solo puede dirigirse a proveedores con contrato en vigor.
Quieres seleccionar con total libertad el agente y el modelo, y modificarlos individualmente según el tipo de plan.
Exiges la aprobación formal de un plan escrito antes de ejecutar código y la validación de un diff probado antes de integrar cada cambio.
Necesitas conocer con total precisión el costo económico por tarea y por trabajo.
Valoras poder auditar o adaptar la herramienta gracias a su código disponible bajo licencia FSL-1.1-ALv2.

La instalación se realiza con un único comando: curl -sSf https://cdn.ivy.app/install-tendril.sh | sh en macOS o Linux, o bien irm https://cdn.ivy.app/install-tendril.ps1 | iex en Windows. Consulta las respuestas a más dudas comunes en nuestra página de preguntas frecuentes.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Dispone Tendril de una modalidad alojada en la nube?

Tendril se ejecuta directamente en tu equipo o en modo headless mediante tendril --web en servidores bajo tu propio control. La versión Enterprise ofrece despliegue on-premise para organizaciones. Ivy no aloja tu código ni ejecuta tus agentes en su infraestructura.

¿Puede Tendril ingerir tickets igual que Devin procesa peticiones desde un chat?

Sí. Tendril ingiere incidencias de GitHub y reportes de errores de jam.dev a través de webhooks de GitHub, y admite nuevos planes mediante su CLI, API REST o un servidor MCP.

¿Qué modelos admite Tendril?

Cualquier modelo que decidas configurar. Entre los proveedores documentados se encuentran Anthropic, OpenAI, Google, OpenRouter, Vercel AI Gateway, Cloudflare, Scaleway y NVIDIA. Tanto el agente ejecutor como el modelo de lenguaje subyacente pueden ajustarse para cada plan específico sin alterar el resto del flujo de trabajo.

Primeros pasos con Ivy Tendril

¿Listo para la orquestación paralela de agentes a nivel de desarrollador?

Explora el código: Conoce Ivy Tendril en GitHub (Código abierto).
Consulta la documentación: Encuentra guías de integración en tendril.ivy.app.
Agenda una sesión técnica: Contacta a renco@ivy.app para una consulta de arquitectura de 30 minutos.

Ivy Tendril vs Devin: orquestación local-first o un ingeniero alojado