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面壁智能ChatDev火遍全球，GitHub星标超1.2万
发布时间：2023-11-28 14:55:36 浏览量：119次
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 实验室共同开发的大模型全流程自动化软件开发框架，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 强大的自动开发软件功能及其背后的大模型群体智能技术进行了详细解读。
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 共同作为他们在软件开发和应用创作的重要工具。
还有人利用 ChatDev 创建日常任务工作流，给自己创造了一个AI同事团队。
更有甚者开了一家由 ChatDev 运营的“虚拟软件公司”，竟然直接在网上 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？
“群体智能”成大模型落地 Trending
7 月初，一篇关于 AI Agent 的博文刷爆 AI 圈，不仅让行业看到大语言模型（LLM，Large Language Model）落地的新方向，也让企业和创业者意识到利用大模型解决实际工作中真实需求和任务的潜力和趋势。
AI Agent 不仅具备 LLM 的多种能力，还可感知环境、进行决策、执行任务，通过独立思考和调用工具去逐步完成给定的目标。
不同于对话式的大模型应用，用户无需进行 prompt 的复杂探索，直接给出需求指令，就可通过 AI Agent 完成整套工作流的任务执行。
而面壁智能的 ChatDev 之所以受到关注和好评，不仅实现了单一 Agent 的任务流，而且引入“群体智能”的概念和能力。
它包含多个 AI Agent，分担不同的角色和任务，可以协作完成一个或多个更为复杂的任务需求。
如同一家成熟的软件开发公司，需要有 CEO 进行整体决策，CTO 完成系统架构的设计，程序员实现代码开发，设计师优化产品 UI 等。
ChatDev 正是将这些不同的工作职能分配和赋予不同的 AI Agent，并实现不同角色 Agent 之间的沟通，形成完整的软件开发流程，各司其事，统一协作。
自正式开源一个多月以来，ChatDev 多次并持续位居 GitHub Trending 榜首，足见整个AI行业对“群体智能”、“多 Agent 协作”应用趋势的看好。
有用户在体验 ChatDev 后，直言：「Intelligent Agents really were the future. 」。
“不到一杯可乐的时间” 完成一次创业
不到两个月的时间，ChatDev 就推出了多次能力的更新和迭代。
这其中就包括 “Human-Agent-Interaction”（人与智能体交互）新功能，让人类用户可以参与到 AI Agent 开发过程的各个环节，成为“监督者”或“评审员”，给软件开发的过程及时提出建议。
例如要开发一套应用于学习或办公中的效率管理工具集，人类用户可以率先对 ChatDev 发出指令，让各个职能的 Agent 分工协作，设计并开发包括代办清单、思维导图、数字时钟、笔记录音、密码生成器等等。
随后，用户就可以跟踪并评估整个开发过程的进度和成果，在此期间如果对于所开发的软件有新的功能创意，可与 Agent 们进行意见反馈，及时做出调整和优化。
此外，ChatDev还推出了 “Git” 新功能，让 Agent 程序员可以直接利用 GitHub 进行软件开发的版本管理，记录并溯源每一次的代码版本，进一步提升开发效率。
现在，可能“还没喝完一杯可乐”的时间，就可以完成一次软件开发和创业的过程。
根据需求的复杂程度不同，ChatDev 开发一款软件的时间最快不到 3 分钟（169秒），平均时间小于 7 分钟，制作成本不足 3 块钱（人民币）。
它让“1个人+多个 AI Agent”的创业模式成了可能，为具备好创意和好想法的个人和企业提供了一个将“梦想照进现实”的机会。
斯坦福 Smallville 模拟了极具科幻和未来感的虚拟小镇，打开了 AI 智能体们社交、协同的新世界。而面壁智能的 ChatDev 则将这个新世界转化成了可以与现实世界链接的生产力，真正服务于人类社会。
三位一体，产学研联动
ChatDev 是由国内领先的人工智能大模型公司面壁智能联合清华大学 NLP 实验室共同开发完成。
相关论文由清华大学 NLP 实验室的孙茂松教授指导，刘知远副教授作为共同通讯作者。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提供一个易用性强、高度定制、可拓展的全流程自动化开发框架，目前已加入 OpenBMB 开源社区的大模型工具体系（https://github.com/OpenBMB/ChatDev）。
致力于推动大模型技术的创新和应用，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。
通过整合顶尖高校学术研究力量及大模型生态资源，面壁智能搭建了一条从业界需求到算法开源和产业落地的闭环通道。
除了“群体智能”的相关应用，面壁智能还在大模型 Infra 的构建上坚实基础：
WebCPM，中文领域首个支持联网搜索的模型框架，填补国产大模型该领域的空白，让大模型能像人类一样在网页上实时搜索答案，提高了 AIGC 的实时性和准确性。
UltraLM，面壁智能自主研发的领先大模型对齐技术，有效提高模型回复的信息量和逻辑性，该技术曾登顶斯坦福 Alpaca-Eval 开源榜单。
ToolLLM，大模型工具学习框架，给大模型接入 16000+ 真实 API，让大模型可以通过调用外部工具以完成更复杂的用户指令任务。
不仅如此，面壁智能还不断完备基础工具，覆盖训练、微调、压缩、推理全流程工具链，并深耕联网搜索、工具学习、群体智能等前沿技术，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「中国AGI时代破壁人」，面壁智能通过打造 AGI 时代领先的基础模型，目标最终赋能全场景智能升级。
ChatDev 作为面壁智能的原创群体智能技术之一，是实现 “AGI for Lives” 的又一个技术里程碑，展现了 AI 赋能社会生产力提升的清晰路径，让我们相信大模型能成为引领新一代技术革命的生产工具。
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