🏢 ChatDev 2.0：零代码多 Agent 编排平台，用 AI 虚拟公司开发一切（26K Stars）

想象一下，你只需要描述需求，AI 就能像一家真正的软件公司一样运作——CEO 做决策、CTO 定架构、程序员写代码、测试员找 Bug……ChatDev 就是这样一个神奇的项目，来自清华 NLP 实验室和 OpenBMB 团队。

📌 项目简介

ChatDev 已从专业的软件开发多 Agent 系统进化为综合性的多 Agent 编排平台：

• ChatDev 2.0 (DevAll)：零代码多 Agent 平台，通过简单配置即可快速构建和执行自定义多 Agent 系统，支持数据可视化、3D 生成、深度研究等复杂场景
• ChatDev 1.0 (Legacy)：虚拟软件公司模式，使用 CEO、CTO、程序员等角色自动化整个软件开发生命周期

🔗 开源地址：https://github.com/OpenBMB/ChatDev

📖 论文：ChatDev: Communicative Agents for Software Development

⭐ GitHub Stars：26K+ | 🏆 NeurIPS 2025 论文

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🎯 核心亮点

• ✅ 零代码编排：可视化画布设计多 Agent 系统，拖拽配置
• ✅ 虚拟软件公司：CEO/CTO/程序员/测试员等角色协作
• ✅ 多场景支持：数据可视化、3D 生成、游戏开发、深度研究
• ✅ 人机协作：实时日志、中间产物检查、Human-in-the-Loop 反馈
• ✅ 学术背书：多篇顶会论文（NeurIPS 2025 等）

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🌟 预置工作流模板

类别	工作流	示例 Prompt
📈 数据可视化	data_visualization_basic.yaml data_visualization_enhanced.yaml	"为我的房产交易数据集创建 4-6 张高质量 PNG 图表"
🛠️ 3D 生成	blender_3d_builder_simple.yaml blender_3d_builder_hub.yaml	"请构建一棵圣诞树"（需 Blender）
🎮 游戏开发	GameDev_v1.yaml ChatDev_v1.yaml	"请帮我设计开发一个坦克大战游戏"
📚 深度研究	deep_research_v1.yaml	"研究 LLM Agent 强化学习的最新进展"
🎓 教学视频	teach_video.yaml	"讲一下什么是凸优化"（需 manim）

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📥 快速开始

环境要求

• OS：macOS / Linux / WSL / Windows
• Python：3.12+
• Node.js：18+
• 包管理器：uv

安装

# 克隆项目
git clone https://github.com/OpenBMB/ChatDev.git
cd ChatDev

# 后端依赖（Python，由 uv 管理）
uv sync

# 前端依赖（Vite + Vue 3）
cd frontend && npm install

运行

# 启动后端（从项目根目录）
uv run python server_main.py --port 6400 --reload

# 启动前端（另一个终端）
cd frontend
VITE_API_BASE_URL=http://localhost:6400 npm run dev

然后访问 http://localhost:5173 打开 Web 控制台。

配置

在项目根目录创建 .env 文件：

API_KEY=sk-xxxx
BASE_URL=https://api.openai.com/v1

在 YAML 配置文件中用 ${API_KEY} 引用这些变量。

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🖥️ Web 控制台

DevAll 界面提供无缝的构建和执行体验：

• Tutorial（教程）：集成的分步指南和文档
• Workflow（工作流）：可视化画布设计多 Agent 系统，拖拽配置节点参数、定义上下文流、编排复杂交互
• Launch（启动）：发起工作流、监控实时日志、检查中间产物、提供人机反馈

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🧰 Python SDK

用于自动化和批处理：

from runtime.sdk import run_workflow

# 执行工作流并获取最终节点消息
result = run_workflow(
    yaml_file="yaml_instance/demo.yaml",
    task_prompt="用一句话总结附件文档。",
    attachments=["/path/to/document.pdf"],
    variables={"API_KEY": "sk-xxxx"}  # 可覆盖 .env 变量
)

if result.final_message:
    print(f"输出: {result.final_message.text_content()}")

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🏢 虚拟软件公司（ChatDev 1.0）

经典模式，多个 AI 角色协作完成软件开发：

角色	职责
👔 CEO	战略决策、任务分配
🏗️ CTO	技术架构、技术选型
👨‍💻 Programmer	编码实现
🧪 Tester	测试验证
🎨 Designer	UI/图像设计（Art 模式）
👀 Reviewer	代码审查（Human 模式可人工参与）

运行经典模式：

# 基础模式
python3 run.py --task "开发一个贪吃蛇游戏"

# 艺术模式（启用设计师生成图像）
python3 run.py --task "开发一个五子棋游戏" --config "Art"

# 人机交互模式（你作为 Reviewer 参与）
python3 run.py --task "开发一个计算器" --config "Human"

# 增量开发（在已有代码上继续开发）
python3 run.py --config "incremental" --path "./existing_project"

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📚 学术贡献

论文	年份	亮点
ChatDev	2023	软件开发多 Agent 协作的开创性工作
Experiential Co-Learning	2023	经验共学习，减少重复错误
MacNet	2024	多 Agent 协作网络，支持千级 Agent
iAgents	2024	信息不对称下的自主 Agent 协作
Puppeteer	2025	🏆 NeurIPS 2025，进化式编排

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📁 项目结构

ChatDev/
├── server/         # FastAPI 后端
├── runtime/        # Agent 抽象和工具执行
├── workflow/       # 多 Agent 编排逻辑
├── entity/         # 配置实体
├── frontend/       # Vue 3 Web 控制台
├── functions/      # 自定义 Python 工具
└── yaml_instance/  # 预置工作流模板

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🔗 相关链接

• GitHub：https://github.com/OpenBMB/ChatDev
• ChatDev 1.0：经典版本分支
• 论文：arXiv:2307.07924
• Multi-Agent Ebook：多 Agent 论文集电子书
• SaaS 平台：chatdev.modelbest.cn

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🎯 总结

ChatDev 是多 Agent 协作领域的标杆项目，26K+ stars 和多篇顶会论文证明了它的学术价值和工程实力。它的核心创新在于：

• 🏢 虚拟软件公司：CEO/CTO/程序员/测试员角色分工协作
• 🎨 零代码编排：可视化画布设计多 Agent 系统
• 📊 多场景模板：数据可视化、3D 生成、游戏开发、深度研究
• 🔬 学术背书：NeurIPS 2025 等顶会论文

如果你对 AI Agent、多智能体协作、自动化软件开发感兴趣，ChatDev 是必须研究的项目！

💡 立即体验：https://github.com/OpenBMB/ChatDev