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.py、test_app.py、README.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 或 .py 的 prompt 和职责
换模型在 config.py 改 MODEL="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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