Devika：Agentic AI 软件工程师快速入门指南，一句话需求到可运行代码-北京尧图网络

DevikaAgentic AI 软件工程师快速入门指南一句话需求到可运行代码【免费下载链接】devikaDevika is the first open-source implementation of an Agentic Software Engineer. Initially started as an open-source alternative to Devin.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/devikaDevika 是一个开源的 Agentic AI 软件工程师你给它一句自然语言需求它自己拆解计划、上网检索资料、写代码并保存到项目目录。本文带你完成从环境准备到跑通第一个完整任务的全过程重点放在最小配置和新手容易卡住的地方。它解决什么问题从零搭项目时规划、查资料、写文件、调试这几步全要自己做Devika 用多个专业智能体Agent各自负责一小段工作的独立 AI 模块把这串流程串起来。需求比较模糊时它先问你要补充信息再去搜索相关页面而不是直接瞎写代码。项目文件、对话历史和执行状态都持久化在本地的 SQLite 数据库里关掉浏览器再打开也能接着看进展。它明确定位为 Devin 的开源替代品README 里也坦承目前还处于早期实验阶段部分功能未实现——把它当作会干活的 AI 结对编程伙伴来用预期会更准确。适合谁使用想体验 Agent 模式的开发者适合。你可以直观看到一个 AI 是怎么计划 → 检索 → 写码的每个环节在界面上都有可视化状态。本地模型用户适合。通过 Ollama 接入本地 LLM在本地电脑上运行开源大模型的工具不花 API 费用代码不出内网。要求生产稳定性的团队暂不适合。项目自述功能尚在打磨更适合作为学习和原型探索的对象。第一次使用前的最小准备环境要求以 README 为准Python 3.10–3.11、Node.js 18另需安装两个包管理工具uvPython 包管理器和 bun前端运行时。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/devika cd devika uv venv source .venv/bin/activate # Windows 用 .venv\Scripts\activate uv pip install -r requirements.txt playwright install --with-deps # 安装浏览器供 Devika 检索网页 cd ui bun install cd ..密钥和配置不用提前手动准备首次运行会在根目录自动生成config.toml所有 API Key 都可以在 UI 的设置页填写。模板可参考 sample.config.toml。关于搜索引擎Bing 和 Google 需要申请 API 密钥申请步骤见 docs/Installation/search_engine.md如果没有密钥直接选 DuckDuckGo 即可零配置。Bing 密钥申请完成后在 Keys and Endpoint 页面复制 Key1 填入配置Google 则需要在自定义搜索引擎控制台里新建一个引擎并复制 Search Engine ID如何跑通一个最小任务后端和前端是两个独立进程需要两个终端窗口。终端 1启动后端服务python devika.py看到Devika is up and running!即启动成功后端监听 1337 端口。终端 2启动前端界面cd ui bun run start浏览器打开http://127.0.0.1:3001然后按这个顺序操作点击 select project → new project给项目起个名字。选择搜索引擎新手建议 DuckDuckGo和底层模型官方推荐 Claude 3 系列效果最佳本地模型需先装好 Ollama见 docs/Installation/ollama.md。在对话框输入一个边界清晰的小任务例如用 Python 写一个命令行待办事项工具支持增删和查看。之后观察即可Devika 先输出分步计划再显示它正在检索哪些关键词、打开哪些网页最后把代码按文件结构写入项目目录你随时可以在界面里查看生成结果并追加指令。任务完成后再发后续消息比如加一个按标签过滤的功能或修复某处的报错系统会走后续流程判断你的意图是运行、加功能、修 bug 还是出报告再分派给对应模块。关键模块与路径不需要通读源码知道这几处入口就够了src/agents/全部智能体所在目录每个子目录是一个角色。核心执行流在 src/agents/agent.pyPlanner出计划→ Researcher提炼搜索词→ Coder写代码后续动作再交给 Runner运行、Patcher修 bug、Reporter出报告。sample.config.toml配置模板包含 API 密钥、端点地址和[TIMEOUT] INFERENCE推理超时秒数默认 60等项。docs/architecture/ARCHITECTURE.md架构文档把每个智能体的职责、浏览器交互和项目持久化讲得很细想深入读这一篇即可。ui/src/前端界面代码Svelte聊天、终端、浏览器截图面板都在这里。docs/Installation/本地模型与搜索引擎的安装文档。常见卡点与替代做法后端起来了浏览器打不开界面确认bun run start在 ui 目录下单独跑着前端是 3001 端口和后端 1337 不是一个进程。没有 Bing/Google 密钥直接选 DuckDuckGo 搜索引擎无需任何申请或者先用本地模型加 DuckDuckGo 的组合跑通流程再回头补密钥。调用云端模型时报推理超时检查config.toml的[TIMEOUT]段或换用 Ollama 本地模型本地模型慢但至少不会受外部限流影响。任务复杂时结果不理想这是早期项目的正常状态。把任务拆小一次只做一件事、明确技术栈效果会明显好于丢给它一个大型需求。接下来可以做什么跑通第一个任务后建议依次尝试换一个本地模型对比输出质量、让 Reporter 为项目生成 PDF 报告、浏览 docs/architecture/ 看自己感兴趣的智能体是怎么实现的。项目仍处于快速演进期以仓库内最新文档为准。【免费下载链接】devikaDevika is the first open-source implementation of an Agentic Software Engineer. Initially started as an open-source alternative to Devin.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/devika创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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