ChatDev 又双叒叕霸榜了 GitHub Trending
ChatDev 又双叒叕霸榜了 GitHub Trending，开源仅 6 周星标数已超 1.2 万！
这一由 **面壁智能（ModelBest）**联合清华大学 NLP 实验室一起开发的大模型全流程自动化软件开发结构，火遍全球，吸引国内外软件开发和创业者成为 “自来水”。
谷歌 DeepMind 大模型产品负责人 Bailey、资深数据科学家 Sanyam Bhutani 等对 ChatDev 强壮的自动开发软件功用及其背面的大模型集体智能技能进行了详细解读。
DeepMind 大模型产品负责人 Bailey 的推特截图
资深数据科学家 Sanyam Bhutani 的推特截图
知名 AI 博主 Jayjen 称，ChatDev 是他见过最酷的 AI 之一。
有用户将 面壁智能的 ChatDev 与微软的 AutoGen 一起作为他们在软件开发和使用创作的重要东西。
还有人使用 ChatDev 创建日常使命作业流，给自己发明了一个 AI 同事团队。
更有甚者开了一家由 ChatDev 运营的 “虚拟软件公司”，居然直接在网上 接（zhuan）单（qian）！
ChatDev 海内外自来水短视频
那么问题来了：面壁智能的 ChatDev 为什么能够如此火爆？
7 月初，一篇关于 AI Agent 的博文刷爆 AI 圈，不只让职业看到大语言模型（LLM，Large Language Model）落地的新方向，也让企业和创业者意识到使用大模型处理实际作业中实在需求和使命的潜力和趋势。
AI Agent 不只具有 LLM 的多种才能，还可感知环境、进行决议计划、履行使命，经过独立思考和调用东西去逐渐完结给定的目标。
不同于对话式的大模型使用，用户无需进行 prompt 的杂乱探索，直接给出需求指令，就可经过 AI Agent 完结整套作业流的使命履行。
而面壁智能的 ChatDev 之所以受到关注和好评，不只完结了单一 Agent 的使命流，并且引入 “集体智能” 的概念和才能。
它包含多个 AI Agent，分管不同的角色和使命，能够协作完结一个或多个更为杂乱的使命需求。
如同一家成熟的软件开发公司，需求有 CEO 进行整体决议计划，CTO 完结系统架构的规划，程序员完结代码开发，规划师优化产品 UI 等。
ChatDev 正是将这些不同的作业功用分配和赋予不同的 AI Agent，并完结不同角色 Agent 之间的沟通，形成完好的软件开发流程，各司其事，一致协作。
自正式开源一个多月以来，ChatDev 屡次并继续位居 GitHub Trending 第一，足见整个 AI 职业对 “集体智能”、“多 Agent 协作” 使用趋势的看好。
有用户在体会 ChatDev 后，直言：「Intelligent Agents really were the future. 」。
不到两个月的时刻，ChatDev 就推出了屡次才能的更新和迭代。
这其中就包含 “Human-Agent-Interaction”（人与智能体交互）新功用，让人类用户能够参加到 AI Agent 开发进程的各个环节，成为 “监督者” 或“评定员”，给软件开发的进程及时提出主张。
例如要开发一套使用于学习或办公中的功率办理东西集，人类用户能够首先对 ChatDev 宣布指令，让各个功用的 Agent 分工协作，规划并开发包含代理清单、思想导图、数字时钟、笔记录音、密码生成器等等。
随后，用户就能够跟踪并评价整个开发进程的进度和成果，在此期间假如对于所开发的软件有新的功用构思，可与 Agent 们进行意见反应，及时做出调整和优化。
此外，ChatDev 还推出了 “Git” 新功用，让 Agent 程序员能够直接使用 GitHub 进行软件开发的版别办理，记录并溯源每一次的代码版别，进一步进步开发功率。
现在，或许 “还没喝完一杯可乐” 的时刻，就能够完结一次软件开发和创业的进程。
依据需求的杂乱程度不同，ChatDev 开发一款软件的时刻最快不到 3 分钟（169 秒），平均时刻小于 7 分钟，制作本钱不足 3 块钱（人民币）。
它让 “1 个人 + 多个 AI Agent” 的创业方式成了或许，为具有好构思和好主意的个人和企业供给了一个将 “梦想照进现实” 的时机。
斯坦福 Smallville 模拟了极具科幻和未来感的虚拟小镇，打开了 AI 智能体们交际、协同的新世界。而面壁智能的 ChatDev 则将这个新世界转化成了能够与现实世界链接的生产力，真正服务于人类社会。
ChatDev 是由国内抢先的人工智能大模型公司面壁智能联合清华大学 NLP 实验室一起开发完结。
相关论文由清华大学 NLP 实验室的孙茂松教授辅导，刘知远副教授作为一起通讯作者。其第一作者是面壁智能研究员、清华大学软件学院毕业生钱忱博士。
ChatDev 的核心目标是为软件开发供给一个易用性强、高度定制、可拓宽的全流程自动化开发结构，目前已加入 OpenBMB 开源社区的大模型东西系统（**github.com/OpenBMB/Cha…
致力于推进大模型技能的创新和使用，面壁智能联合清华大学 NLP 实验室、OpenBMB 开源社区打造了一个 “三位一体” 的大模型产学研生态布局。
经过整合顶尖高校学术研究力气及大模型生态资源，面壁智能搭建了一条从业界需求到算法开源和工业落地的闭环通道。
除了 “集体智能” 的相关使用，面壁智能还在大模型 Infra 的构建上坚实基础：
WebCPM，中文范畴首个支持联网查找的模型结构，填补国产大模型该范畴的空白，让大模型能像人类相同在网页上实时查找答案，进步了 AIGC 的实时性和准确性。
UltraLM，面壁智能自主研制的抢先大模型对齐技能，有效进步模型回复的信息量和逻辑性，该技能曾登顶斯坦福 Alpaca-Eval 开源榜单。
ToolLLM，大模型东西学习结构，给大模型接入 16000+ 实在 API，让大模型能够经过调用外部东西以完结更杂乱的用户指令使命。
不只如此，面壁智能还不断齐备基础东西，覆盖练习、微调、压缩、推理全流程东西链，并深耕联网查找、东西学习、集体智能等前沿技能，在 Nature、ACL、EMNLP、CCF 等国内外权威期刊、会议、学会发表论文百余篇，获得十余项专利授权。
致力于成为**「我国 AGI 年代破壁人」**，面壁智能经过打造 AGI 年代抢先的基础模型，目标最终赋能全场景智能晋级。
ChatDev 作为面壁智能的原创集体智能技能之一，是完结 “AGI for Lives” 的又一个技能里程碑，展示了 AI 赋能社会生产力进步的明晰途径，让我们信任大模型能成为引领新一代技能革命的生产东西。
版权所有，未经授权不得以任何方式转载及使用，违者必究。
