用多个AI角色通过聊天协作,自动写代码、测代码、写文档

一、核心架构(4层)

层级功能关键点
Agent角色:CEO、CTO、开发、测试、文档每人有Prompt+职责,用自然语言沟通
Chat Chain会话流程控制器决定谁在什么时候说啥,防止跑偏
Execution生成代码 + 运行测试输出真实文件(.py/.js),可执行
Visualizer对话可视化看清每个agent说了什么、进度如何
所有协作基于语言,没有GUI,全是文本交互

二、实施步骤

# 1. 克隆
git clone https://github.com/OpenBMB/ChatDev.git && cd ChatDev

# 2. 环境(Python 3.9+)
conda create -n chatdev python=3.9 -y && conda activate chatdev

# 3. 安装 + 设置API
pip install -r requirements.txt

# 编辑 config.py,填入你的 OpenAI API Key:
# OPENAI_API_KEY="sk-..."
# MODEL="gpt-4"

# 4. 运行示例(生成一个TODO应用)
python main.py --task "Build a simple TODO app in Python with CLI"
输出:自动生成 app.pytest_app.pyREADME.md —— 完整软件项目。

三、定制三大入口

目标如何做
换角色修改 agents/ 目录下对应 .json.py 的 prompt 和职责
换模型config.pyMODEL="claude-3" 或本地模型API地址
加工具编写 tools/ 中的新函数(如:run_shell(), git_commit()),注册到 agent
工具 = agent 能“动手”的能力,比如执行命令、读写文件。

四、值得注意的地方

风险解法
生成代码有bug每次运行后必跑 pytest 自动测试
花钱太多用本地模型(Llama3, Qwen)或限制 token
agent 说胡话用“验证链”:开发 → 测试 → 修正 → 再测试(论文核心:communicative dehallucination
不知道进度启动 visualizer.py 看对话流

五、相关内容

GitHub https://github.com/OpenBMB/ChatDev
论文 https://arxiv.org/abs/2307.07924
在线体验 https://chatdev.ai

标签:ai, agent

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