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ChatDev: LLM-gestützte Multi-Agent-Plattform

KI-GitHub-Repos#68KI-Agenten-Builder#62Open Source · macOS, Linux, Windows

ChatDev 2.0 (DevAll) ist eine Zero-Code-Multi-Agent-Plattform für die Entwicklung verschiedener Anwendungen. Sie ermöglicht es Benutzern, durch einfache Konfiguration benutzerdefinierte Multi-Agenten-Systeme zu erstellen und auszuführen, wodurch das Codieren überflüssig wird. Benutzer können Agenten, Workflows und Aufgaben für komplexe Szenarien wie Datenvisualisierung und 3D-Generierung definieren.

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ChatDev hat sich von einem Multi-Agenten-System für die Softwareentwicklung zu einer umfassenden Multi-Agenten-Orchestrierungsplattform entwickelt. ChatDev 2.0 (DevAll) ist eine Zero-Code-Plattform, die für die "Entwicklung von allem" konzipiert wurde. Sie ermöglicht es Benutzern, schnell benutzerdefinierte Multi-Agenten-Systeme mithilfe einer einfachen Konfiguration zu erstellen und auszuführen. Dies macht das Codieren überflüssig und ermöglicht es Benutzern, Agenten, Workflows und Aufgaben zu definieren, um komplexe Szenarien wie Datenvisualisierung, 3D-Generierung und Deep Research zu orchestrieren.

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ChatDev 1.0 (Legacy) funktionierte als virtuelle Softwarefirma und nutzte intelligente Agenten (z. B. CEO, CTO, Programmierer), um den Softwareentwicklungslebenszyklus zu automatisieren, einschließlich Design, Codierung, Testen und Dokumentation. Diese Version diente als grundlegendes Paradigma für die Zusammenarbeit kommunikativer Agenten. Die Plattform bietet eine Webkonsole für die Erstellung und Ausführung, einschließlich Schritt-für-Schritt-Anleitungen und einer visuellen Leinwand für die Gestaltung von Multi-Agenten-Systemen. Benutzer können Knotenparameter konfigurieren, Kontextflüsse definieren und Agenteninteraktionen orchestrieren. Die Plattform bietet auch ein Python SDK für die Automatisierung und Stapelverarbeitung, mit dem Benutzer Workflows programmgesteuert ausführen und Ergebnisse direkt abrufen können.

Zu den wichtigsten Funktionen gehört die Möglichkeit, Workflows für Datenvisualisierung, 3D-Generierung und Deep Research zu erstellen. Die Plattform unterstützt verschiedene Workflow-Konfigurationen und bietet sofort einsatzbereite Vorlagen für gängige Szenarien. Benutzer können erforderliche Dateien hochladen, Anfragen eingeben und Echtzeitprotokolle überwachen. ChatDev integriert sich auch in OpenClaw, sodass Benutzer bestehende Agententeams aufrufen oder dynamisch neue erstellen können. Darüber hinaus unterstützt die Plattform Docker für vereinfachtes Dependency Management und eine konsistente Umgebung. Das Projekt ist in einer modularen Struktur mit Kernsystemen, Orchestrierung und einem Frontend organisiert. Die Erweiterbarkeit wird durch benutzerdefinierte Python-Tools und -Module unterstützt.

Die Zielgruppe umfasst Entwickler, Forscher und Unternehmer, die Multi-Agenten-Systeme für verschiedene Anwendungen nutzen möchten. Der Mehrwert liegt in der Fähigkeit, komplexe Workflows ohne umfangreiche Codierung schnell zu prototypisieren und bereitzustellen, was schnellere Entwicklungszyklen und innovative Lösungen ermöglicht. ChatDev bietet eine umfassende Plattform für den Aufbau und das Experimentieren mit der Zusammenarbeit von Multi-Agenten und fördert so Fortschritte bei LLM-gestützten Anwendungen.

  • KategorieKI-Agenten-Builder
  • PreismodellOpen Source
  • BereitstellungCloud
  • PlattformenmacOS, Linux, Windows

  • Zero-Code-Multi-Agenten-Orchestrierung

  • Anpassbare Agenten- und Workflow-Definitionen

  • Unterstützung für Datenvisualisierung und 3D-Generierung

  • Python SDK für die Automatisierung

  • Webkonsole mit integrierten Anleitungen

  • Docker-Unterstützung für konsistente Umgebungen

  • Integration mit OpenClaw

  • Modulare Struktur für Erweiterbarkeit

  • Workflow-Vorlagen für gängige Szenarien

  • Echtzeit-Protokollüberwachung

  1. Klonen Sie das ChatDev-Repository von GitHub.

  2. Installieren Sie Abhängigkeiten mit uv: `uv sync`.

  3. Konfigurieren Sie Umgebungsvariablen in `.env` (API-Schlüssel).

  4. Führen Sie das Backend aus: `uv run python server_main.py --port 6400 --reload`.

  5. Führen Sie das Frontend aus: `cd frontend && npm install && npm run dev`.

  6. Greifen Sie über `http://localhost:5173` auf die Webkonsole zu.

  7. Erkunden Sie die Workflow-Vorlagen in `yaml_instance/`.

  8. Verwenden Sie das Python SDK, um Workflows programmgesteuert auszuführen.

  • Datenvisualisierung
  • 3D-Generierung
  • Spieleentwicklung
  • Deep Research
  • Erstellung von Lehrvideos
  • Automatisierte Inhaltsveröffentlichung

Von OpenBMB

ChatDev: LLM-gestützte Multi-Agent-Plattform Bewertungen

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