ChatDev

一句话需求,多个AI角色分工把软件做出来

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 4326 🐛 待处理 86 👀 关注 365
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 34578
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,官网为论文页,需自行部署

项目预览

ChatDev 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队OpenBMB
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,官网为论文页,需自行部署
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
GitHub 星标★ 34578
上线时间2023-08-28 00:00:00
代码更新2026-10-16
仓库体积372.9 MB
本站数据更新2026-10-24
维护状态较活跃
收录时间2026-10-24
浏览次数0

项目介绍

ChatDev 是一个基于大语言模型的多智能体协作开发框架,把软件研发流程拆解为需求分析、架构设计、编码、测试、文档撰写等角色,由多个 LLM 智能体分别扮演 CEO、CTO、程序员、测试员等职位,通过对话协商完成从一句需求描述到可运行代码的全流程。项目提供可视化界面与可配置的工作流,支持自定义智能体角色、阶段与协作拓扑,也支持接入不同模型后端。它解决的是单模型一次性生成代码难以覆盖完整工程流程的问题,用角色分工与多轮讨论提升任务拆解的完整性和代码可维护性,适合研究多智能体协作机制、快速搭建原型以及教学演示。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-24 · 当前星标 ★ 34578

使用教程

难度:进阶 约 25 分钟 部署方式:本地安装 7 步

环境要求

  • 已安装 uv(用于管理后端 Python 依赖)
  • 已安装 Node.js 与 npm(前端为 Vite + Vue 3)
  • 使用容器方式启动时需安装 Docker 与 Docker Compose
  • 可用的大模型服务 API_KEY 与 BASE_URL

安装与启动步骤

  1. 1获取项目代码

    从 GitHub 克隆仓库并进入项目根目录,后续命令默认在此目录执行。

    git clone https://github.com/OpenBMB/ChatDev.git
    cd ChatDev
  2. 2安装后端依赖

    后端使用 uv 管理 Python 依赖,在项目根目录执行同步命令,生成虚拟环境并安装依赖。

    uv sync
  3. 3安装前端依赖

    进入 frontend 目录安装 Vite + Vue 3 前端依赖,安装完成后返回项目根目录。

    cd frontend && npm install
  4. 4准备环境变量文件

    复制示例配置为 .env,再编辑填入模型服务的 API_KEY 与 BASE_URL。

    cp .env.example .env
  5. 5容器方式启动

    Docker Compose 会自动构建前后端并启动服务;执行前需确保项目根目录已有 .env。

    docker compose up --build
  6. 6访问服务

    后端监听 6400 端口,前端监听 5173 端口,用浏览器打开前端地址即可使用界面。

  7. 7在界面中执行工作流

    切换到 Launch 标签,选择工作流,按需上传文件(如 .csv),再输入需求描述后运行。

关键配置

配置项必填说明示例
API_KEY是大模型服务的调用密钥,写入项目根目录的 .env 文件sk-xxxxxxxx
BASE_URL是大模型服务的接口地址,与 API_KEY 一同写入 .envhttps://api.example.com/v1
${VAR}否YAML 配置文件中引用 .env 变量的占位符写法${API_KEY}

如何确认成功

Docker Compose 启动后,浏览器打开 http://localhost:5173 能看到前端界面,http://localhost:6400 后端可访问且日志无报错。

常见问题

Q:本机没有 uv 怎么办?

A:需先自行安装 uv 包管理器,README 未给出安装命令;装好后在项目根目录执行 uv sync 同步后端依赖。

Q:启动后提示缺少模型密钥?

A:确认项目根目录存在 .env 文件,并在其中正确填写 API_KEY 与 BASE_URL;Docker 方式同样要求 .env 位于项目根目录。

Q:前端页面打不开?

A:确认已在 frontend 目录完成 npm install,且服务已启动;Docker 方式请确认容器运行正常,再访问 http://localhost:5173。

Q:如何与 OpenClaw 集成?

A:先启动 ChatDev 2.0 后端,再执行 clawdhub install chatdev 安装技能,然后让 OpenClaw 创建 ChatDev 工作流。

Q:想用旧版虚拟软件公司模式?

A:ChatDev 1.0 为 Legacy 版本,代码保留在仓库的 chatdev1.0 分支中,可切换分支查看。

注意事项

  • README 的 Run the Application 章节为空,未给出本地启动命令,实际启动可优先使用 Docker Compose 方式。
  • YAML 配置文件中可用 ${API_KEY} 这类占位符引用 .env 中的环境变量。
  • Docker Compose 启动前必须确保项目根目录已存在 .env 文件,否则模型调用会失败。
  • 容器会在服务崩溃后自动重启,本地文件改动会同步到容器内,便于调试。

核心亮点

  • 把软件研发拆成需求、设计、编码、测试、文档等明确角色,流程完整可追踪
  • 提供可视化界面和可配置工作流,能自定义智能体角色与协作方式
  • 支持接入多种模型后端,便于对比不同模型在多智能体协作中的表现

不足之处

  • 多智能体多轮对话带来较高 token 消耗,复杂项目成本与耗时明显上升
  • 生成结果质量高度依赖底层模型能力,复杂业务场景仍需人工大量修改
  • 角色间协作偶有信息丢失或循环讨论,流程稳定性有待提升

适用场景

  • 快速生成小型软件原型或课程作业级项目
  • 研究与教学多智能体协作机制
  • 作为自动化编码流水线的实验平台,验证不同模型与角色配置效果

替代项目

MetaGPT、AutoGen、AgentVerse

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