譯者 | 陳峻

審校 | 重樓

你是否想象過這樣的場景：自己剛剛閱讀了一篇介紹頂尖算法的精彩研究論文，但需要花費數(shù)周的時間在無聊編程開發(fā)上，才能將其實現(xiàn)。或者你可能已經(jīng)想到了一個出色的 Web 應(yīng)用，卻苦于沒有編寫其所需的前端代碼的技能。你一定想有一個平臺來自動完成此類任務(wù)。DeepCode 便是這樣的平臺。它并非日常編程的輔助工具，而是一個從零開始為你創(chuàng)建項目的開源AI平臺。

什么是 DeepCode？

由香港大學(xué)數(shù)據(jù)智能實驗室構(gòu)建的DeepCode，是一個功能齊全的多智能體系統(tǒng)。用戶無需編寫任何代碼即可通過輸入學(xué)術(shù)論文，以獲得程序代碼的輸出；或者用簡單的英語表達(dá)，創(chuàng)建漂亮的 Web 界面，進(jìn)而讓其根據(jù)極簡的描述來構(gòu)建后端代碼片段。

從本質(zhì)上講，DeepCode 是一個擁有了由“高級開發(fā)人員+研究科學(xué)家+系統(tǒng)架構(gòu)師”組成的AI 開發(fā)團隊的智能平臺。該系統(tǒng)使用多個專業(yè)的AI智能體，通過協(xié)同工作，來理解傾聽用戶的需求，進(jìn)而生成完整的工作代碼。

來源：DeepCode（https://github.com/HKUDS/DeepCode）

此外，DeepCode 的另一優(yōu)勢是多模態(tài)結(jié)構(gòu)。無論你“喂”給它學(xué)術(shù)著作、自然語言描述、還是URL，它都能予以解析和解釋，并生成相應(yīng)的代碼。例如，它可以并行調(diào)用如下三大類用例的處理任務(wù)：

• Paper2Code：將研究論文和算法轉(zhuǎn)化為可落地的實現(xiàn)
• Text2Web：從文本描述構(gòu)建前端 Web 應(yīng)用
• Text2Backend：根據(jù)需求創(chuàng)建服務(wù)器端應(yīng)用和 API

DeepCode不但完全開源，而且同時具有 CLI 和 Web 界面，因此用戶可以可視化或命令行界面兩種方式來運行。下面我們來討論這三個用例的主要特點：

1. Paper2Code：從研究到現(xiàn)實

Paper2Code 通過先進(jìn)的文檔解析，實現(xiàn)了從學(xué)術(shù)文檔中推導(dǎo)出算法邏輯和數(shù)學(xué)模型。該系統(tǒng)的特別之處在于：它不會立即編寫代碼的組合片段，而是通過逐步學(xué)習(xí)概念，進(jìn)而創(chuàng)建具有相同計算復(fù)雜性特征的優(yōu)化實現(xiàn)。其具體能力體現(xiàn)在：

• 能夠處理包含復(fù)雜數(shù)學(xué)表示的多模態(tài)文檔
• 保持原始算法的效率和正確性
• 按照最佳實踐適當(dāng)?shù)厣蓴?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
• 生成適當(dāng)?shù)臏y試套件，以驗證實現(xiàn)是否充分

2. Text2Web：從簡單的英語到漂亮的界面

構(gòu)建整個網(wǎng)站可能既耗時又耗力，尤其是 Web 項目的前端。而 DeepCode 的 Text2Web 解決方案可以通過簡單的英語描述，來構(gòu)建 Web 界面，進(jìn)而協(xié)助消除了前端開發(fā)的障礙。該系統(tǒng)不但了解現(xiàn)代化 Web 開發(fā)的模式，而且可以通過以下示例來實現(xiàn)功能接口與響應(yīng)：

• HTML、CSS 和 JavaScript 中的響應(yīng)式設(shè)計
• 交互埋點和用戶體驗流
• 根據(jù)時尚設(shè)計，呈現(xiàn)最佳視覺實踐

此外，它不僅能生成靜態(tài)模型，而且提供可以部署的工作交互式 Web 應(yīng)用。

3. Text2Backend：使服務(wù)器端變得簡單

后端開發(fā)往往需要在考慮架構(gòu)、數(shù)據(jù)庫、API 和可擴展性等方面做出諸多決策。DeepCode 的 Text2Backend 卻能夠?qū)⒛憔帉懙母呒壭枨螅D(zhuǎn)換為完整的服務(wù)器端解決方案。目前，該系統(tǒng)擅長的方面包括：

• 設(shè)計可擴展的架構(gòu)模式
• 設(shè)置數(shù)據(jù)庫的各種模式和關(guān)系
• 創(chuàng)建具有最佳錯誤處理實踐的 RESTful API
• 實現(xiàn)身份驗證和安全性
• 生成對應(yīng)的文檔

Source: Allaboutartificial（https://allaboutartificial.com/deepcode-multi-agent-platform/）

DeepCode的多智能體架構(gòu)

DeepCode平臺由七個不同職能的智能體組成：

1. 中央編排智能體或稱項目管理：該智能體負(fù)責(zé)整個項目的協(xié)調(diào)。它會就項目工作流的執(zhí)行做出高級決策，并根據(jù)項目的復(fù)雜性、及其組件任務(wù)，按需分配項目資源。

2. 意圖理解智能體：該智能體的任務(wù)是對用戶的需求進(jìn)行深入的語義分析。它非常善于解決晦澀的人類交流，并將其轉(zhuǎn)換為清晰可執(zhí)行的開發(fā)規(guī)范。

3. 文檔解析智能體：該智能體專門處理技術(shù)文件和研究論文。它可以解析學(xué)術(shù)論文，提取其中各種算法和方法，以定義實施的規(guī)范。

4. 代碼規(guī)劃智能體：該智能體致力于技術(shù)棧的架構(gòu)設(shè)計和優(yōu)化。它在代碼中維護(hù)著編程標(biāo)準(zhǔn)，并可以通過自動選擇數(shù)字化設(shè)計模式，來開發(fā)用于 PML 實現(xiàn)的模塊化結(jié)構(gòu)。

5. 挖掘代碼引用智能體：該智能體旨在使用智能搜索算法，查找各種兼容的存儲庫和框架。同時，它能夠分析代碼庫以確定組織級別的兼容性，進(jìn)而根據(jù)統(tǒng)計指標(biāo)提供建議。

6. 代碼索引智能體：該智能體能夠創(chuàng)建其發(fā)現(xiàn)的代碼庫的綜合知識圖譜，并維護(hù)代碼庫中各個組件之間的語義鏈接，以保留相關(guān)技術(shù)規(guī)范的表示，從而提供智能的檢索能力。

7. 代碼生成智能體：為了將所有已發(fā)現(xiàn)的內(nèi)容落實到完整的過程代碼中，該智能體采用組件功能規(guī)范，來創(chuàng)建用于實現(xiàn)的代碼文件，并組裝整體實現(xiàn)組件，以創(chuàng)建相關(guān)的測試套件。

來源：DeepCode（https://github.com/HKUDS/DeepCode）

DeepCode 的核心技術(shù)

DeepCode 利用模型上下文協(xié)議 （MCP） 作為連接工具和服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議。其標(biāo)準(zhǔn)化允許各個 AI 智能體能夠可靠地與外部系統(tǒng)進(jìn)行通信，并通過接口來實現(xiàn)自動化。目前，DeepCode 具有多個不同職能的 MCP 服務(wù)器：

• Brave Search：用于實時信息檢索
• 文件系統(tǒng)操作：用于本地文件與目錄的訪問和導(dǎo)航
• GitHub：用于克隆存儲庫和訪問 GitHub 代碼
• 文檔處理：用于將 PDF 和 DOCX 文件導(dǎo)出為 Markdown
• 代碼執(zhí)行：用于測試和驗證 Python

此外，該系統(tǒng)還利用抽象語法樹 （AST，Abstract Syntax Tree） 分析來確定代碼的正確性，并執(zhí)行用于測試覆蓋率的屬性測試。這樣確保了系統(tǒng)生成的代碼不僅在語法上的正確性，而且在功能上也不會存在缺陷。

DeepCode 入門

你可以采用直接安裝和 API 密鑰配置兩種方法，來使用DeepCode。

第 1 步：直接安裝（推薦）

請使用以下命令來安裝對應(yīng)的套件包：

pip install deepcode-hku

并使用以下方法來下載對應(yīng)的配置文件：

curl -O https://raw.githubusercontent.com/HKUDS/DeepCode/main/mcp_agent.config.yaml
curl -O https://raw.githubusercontent.com/HKUDS/DeepCode/main/mcp_agent.secrets.yaml

第 2 步：API 密鑰配置

DeepCode 也可使用 API 密鑰來實現(xiàn)其 AI 與搜索功能。不過，你需要使用自己的值編輯mcp_agent.secrets.yaml，例如：

• 為 GPT 模型使用 OpenAI （api_key和 base_url）
• 為Claude 模型使用 Anthropic （api_key）
• 為網(wǎng)絡(luò)搜索使用 Brave Search（雖可選，但最好配置上）

上述配置不限于為最終端點提供各種官方的 API，你也可以配置為使用現(xiàn)有的、與 OpenAI 兼容的端點。完成配置后，你可以通過 Web 界面（建議初學(xué)者使用）或 CLI 界面來訪問DeepCode。其中，CLI 提供了更多的控制，非常適合 CI/CD 的集成。

使用 DeepCode 進(jìn)行項目演練

1.Paper2Code – 從研究到實現(xiàn)

輸入：請上傳機器學(xué)習(xí)類研究文章 （PDF格式）

流程：

• 數(shù)學(xué)方程和算法的自動解析
• 架構(gòu)規(guī)劃和代碼結(jié)構(gòu)設(shè)計
• 整體實現(xiàn)的生成和測試

輸出：生產(chǎn)Python代碼、單元測試、文檔

所需時間：10分鐘（而非手動的40多個小時）

2.Text2Web的深度代碼——從創(chuàng)意到Web應(yīng)用

輸入：“用交互式圖表和黑暗模式構(gòu)建一個營銷儀表板。”

流程：

• 需求分析和UI/UX規(guī)劃
• 響應(yīng)式和可訪問的實現(xiàn)
• 交互式功能和動畫

輸出：具有現(xiàn)代感的功能性web應(yīng)用

所需時間：5分鐘（而非傳統(tǒng)的幾天開發(fā)用時）

3.Text2Backend–對API的描述

輸入：“為帶有身份驗證的任務(wù)管理構(gòu)建REST API”

流程：

• 數(shù)據(jù)庫模式和API端點設(shè)計
• 實施安全和身份驗證
• Docker配置和部署

輸出：帶有文檔的企業(yè)級后端

所用時間：8 分鐘（而非數(shù)周的后端開發(fā)用時）

DeepCode的優(yōu)劣勢

小結(jié)

DeepCode 是邁向自動化代碼生成方向的一大步。它不僅僅是一個AI編程助手，也為從研究到部署的整個軟件開發(fā)生命周期提供了完備的生態(tài)系統(tǒng)。同時，它將 Paper2Code、Text2Web 和 Text2Backend 放在一個平臺上，使用問題解決式（problem-solving）的多智能體增強了AI系統(tǒng)協(xié)同，以及解決復(fù)雜問題的能力。

雖然DeepCode 能夠為人類開發(fā)者提供大量支持工具，但不太可能完全取代他們。AI生成代碼只是一個很好的開端，而人工監(jiān)督、調(diào)整、定制和相關(guān)領(lǐng)域知識對于創(chuàng)建生產(chǎn)系統(tǒng)也是至關(guān)重要。目前，具有巨大潛力的 DeepCode 雖然還很“年輕”，但是隨著新的 AI 模型的不斷改進(jìn)、多智能體架構(gòu)的完善，我們預(yù)計它在接下來的幾個版本中，會有功能上的更大飛躍。

譯者介紹

陳峻（Julian Chen），51CTO社區(qū)編輯，具有十多年的IT項目實施經(jīng)驗，善于對內(nèi)外部資源與風(fēng)險實施管控，專注傳播網(wǎng)絡(luò)與信息安全知識與經(jīng)驗。

原文標(biāo)題：DeepCode: This FREE Agentic AI Coder is INSANE!，作者：Riya Bansal