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OpenDevin:少写代码,多创作
🗂️ Table of Contents
- 🎯 Mission
- 🤔 What is Devin?
- 🐚 Why OpenDevin?
- 🚧 Project Status
🚀 Get Started
- ⭐️ Research Strategy
- 🤝 How to Contribute
- 🤖 Join Our Community
- 🛠️ Built With
- 📜 License
## 🎯 使命
[Project Demo Video](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin/assets/38853559/71a472cc-df34-430c-8b1d-4d7286c807c9)
欢迎来到 OpenDevin,一个开源项目,旨在复制 Devin,一款自主的 AI 软件工程师,能够执行复杂的工程任务,并与用户积极合作,共同进行软件开发项目。该项目立志通过开源社区的力量复制、增强和创新 Devin。
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## 🤔 Devin 是什么?
Devin 代表着一种尖端的自主代理程序,旨在应对软件工程的复杂性。它利用诸如 shell、代码编辑器和 Web 浏览器等工具的组合,展示了在软件开发中利用 LLMs(大型语言模型)的未开发潜力。我们的目标是探索和拓展 Devin 的能力,找出其优势和改进空间,以指导开源代码模型的进展。
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## 🐚 为什么选择 OpenDevin?
OpenDevin 项目源于对复制、增强和超越原始 Devin 模型的愿望。通过与开源社区的互动,我们旨在解决 Code LLMs 在实际场景中面临的挑战,创作出对社区有重大贡献并为未来进步铺平道路的作品。
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## 🚧 项目状态
OpenDevin 目前仍在进行中,但您已经可以运行 alpha 版本来查看端到端系统的运行情况。项目团队正在积极努力实现以下关键里程碑:
- **用户界面(UI)**:开发用户友好的界面,包括聊天界面、演示命令的 shell 和 Web 浏览器。
- **架构**:构建一个稳定的代理框架,具有强大的后端,可以读取、写入和运行简单的命令。
- **代理能力**:增强代理的能力,以生成 bash 脚本、运行测试和执行其他软件工程任务。
- **评估**:建立一个与 Devin 评估标准一致的最小评估流水线。
在完成 MVP 后,团队将专注于各个领域的研究,包括基础模型、专家能力、评估和代理研究。
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## ⚠️ 注意事项和警告
- OpenDevin 仍然是一个 alpha 项目。它变化很快且不稳定。我们正在努力在未来几周发布稳定版本。
- OpenDevin 会向您配置的 LLM 发出许多提示。大多数 LLM 都需要花费金钱,请务必设置花费限制并监控使用情况。
- OpenDevin 在 Docker 沙箱中运行 `bash` 命令,因此不应影响您的计算机。但您的工作区目录将附加到该沙箱,并且目录中的文件可能会被修改或删除。
- 我们默认的代理目前是 MonologueAgent,具有有限的功能,但相当稳定。我们正在开发其他代理实现,包括 [SWE 代理](https://swe-agent.com/)。您可以[在这里阅读我们当前的代理集合](./docs/documentation/Agents.md)。
## 🚀 开始
开始使用 OpenDevin 项目非常简单。按照以下简单步骤在您的系统上设置和运行 OpenDevin:
运行 OpenDevin 最简单的方法是在 Docker 容器中。
您可以运行:
```bash
# 您的 OpenAI API 密钥,或任何其他 LLM API 密钥
export LLM_API_KEY="sk-..."
# 您想要 OpenDevin 修改的目录。必须是绝对路径!
export WORKSPACE_BASE=$(pwd)/workspace
docker run \
-e LLM_API_KEY \
-e WORKSPACE_MOUNT_PATH=$WORKSPACE_BASE \
-v $WORKSPACE_BASE:/opt/workspace_base \
-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
-p 3000:3000 \
ghcr.io/opendevin/opendevin:latest
```
将 `$(pwd)/workspace` 替换为您希望 OpenDevin 使用的代码路径。
您可以在 `http://localhost:3000` 找到正在运行的 OpenDevin。
请参阅[Development.md](Development.md)以获取在没有 Docker 的情况下运行 OpenDevin 的说明。
## 🤖 LLM 后端
OpenDevin 可以与任何 LLM 后端配合使用。
要获取提供的 LM 提供商和模型的完整列表,请参阅
[litellm 文档](https://docs.litellm.ai/docs/providers)。
`LLM_MODEL` 环境变量控制在编程交互中使用哪个模型,
但在 OpenDevin UI 中选择模型将覆盖此设置。
对于某些 LLM,可能需要以下环境变量:
- `LLM_API_KEY`
- `LLM_BASE_URL`
- `LLM_EMBEDDING_MODEL`
- `LLM_EMBEDDING_DEPLOYMENT_NAME`
- `LLM_API_VERSION`
**关于替代模型的说明:**
某些替代模型可能比其他模型更具挑战性。
不要害怕,勇敢的冒险家!我们将很快公布 LLM 特定的文档,指导您完成您的探险。
如果您已经掌握了除 OpenAI 的 GPT 之外的模型使用技巧,
我们鼓励您[与我们分享您的设置说明](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin/issues/417)。
还有[使用 ollama 运行本地模型的文档](./docs/documentation/LOCAL_LLM_GUIDE.md)。
## ⭐️ 研究策略
利用 LLMs 实现生产级应用程序的完全复制是一个复杂的任务。我们的策略包括:
1. **核心技术研究:** 专注于基础研究,以了解和改进代码生成和处理的技术方面。
2. **专业能力:** 通过数据整理、训练方法等手段增强核心组件的效能。
3. **任务规划:** 开发能力,用于错误检测、代码库管理和优化。
4. **评估:** 建立全面的评估指标,以更好地了解和改进我们的模型。
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## 🤝 如何贡献
OpenDevin 是一个社区驱动的项目,我们欢迎所有人的贡献。无论您是开发人员、研究人员,还是对利用人工智能推动软件工程领域发展充满热情的人,都有许多参与方式:
- **代码贡献:** 帮助我们开发核心功能、前端界面或沙盒解决方案。
- **研究和评估:** 为我们对软件工程中的 LLMs 的理解做出贡献,参与评估模型,或提出改进意见。
- **反馈和测试:** 使用 OpenDevin 工具集,报告错误,提出功能建议,或就可用性提供反馈。
详情请查看[此文档](./CONTRIBUTING.md)。
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## 🤖 加入我们的社区
现在我们既有 Slack 工作空间用于协作构建 OpenDevin,也有 Discord 服务器用于讨论与项目、LLM、Agent 等相关的任何事情。
- [Slack 工作空间](https://join.slack.com/t/opendevin/shared_invite/zt-2etftj1dd-X1fDL2PYIVpsmJZkqEYANw)
- [Discord 服务器](https://discord.gg/mBuDGRzzES)
如果你愿意贡献,欢迎加入我们的社区(请注意,现在无需填写[表格](https://forms.gle/758d5p6Ve8r2nxxq6))。让我们一起简化软件工程!
🐚 **少写代码,用 OpenDevin 创造更多。**
[](https://star-history.com/#OpenDevin/OpenDevin&Date)
## 🛠️ 技术栈
OpenDevin 使用了一系列强大的框架和库的组合,为其开发提供了坚实的基础。以下是项目中使用的关键技术:
       
请注意,这些技术的选择正在进行中,随着项目的发展,可能会添加其他技术或移除现有技术。我们致力于采用最合适和最有效的工具,以增强 OpenDevin 的功能。
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## 📜 许可证
根据 MIT 许可证分发。有关更多信息,请参阅 [`LICENSE`](./LICENSE)。
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