DeepCode：这个免费的Agentic AI Coder太疯狂了！

想象一下这样的场景：你刚刚读完一篇包含尖端算法的精彩研究论文，但要实现这项研究却需要数周时间进行枯燥的代码开发；或者，你可能已经构思出一个精彩的 Web 应用程序，但却缺乏开发它所需的前端技能。如果我告诉你，有一个平台可以自动为你完成所有这些工作，你会怎么想？

DeepCode 就是我们想要的平台。它不是你日常使用的代码辅助工具，而是一个开源的 AI 平台，可以从头到尾创建项目！DeepCode 由香港大学数据智能实验室构建，是一个功能齐全的多智能体系统，它可以接收学术论文并输出工作代码，而无需编写任何代码，可以用简单的英语创建漂亮的 Web 界面，并根据非常简单的描述构建后端代码片段。

什么是DeepCode？

DeepCode 本质上是一个盒子里的 AI 开发团队。它就像在一个智能平台上拥有一位高级开发人员、一位研究科学家和一位系统架构师。该系统使用多个专用人工智能（也称为代理）协同工作，理解、聆听您的需求并生成完整的工作代码。

Source: DeepCode

DeepCode 的另一大优势是多模态结构。无论您输入的是学术著作、自然语言描述还是 URL，它都能解析、解释并生成相应的代码，这非常了不起。

目前，它主要处理三个可并行运行的用例：

• Paper2Code：将研究论文和算法转换为可实现的实现
• Text2Web：根据文本描述构建前端 Web 应用程序
• Text2Backend：根据需求创建服务器端应用程序和 API

它还有一个优点——完全开源。它同时提供 CLI 和 Web 界面，因此用户可以通过可视化或命令行界面运行它。

DeepCode的主要功能

DeepCode 有三个突出的功能：

您是否想过，从研究论文中实现一个复杂的算法需要多长时间？通常需要几周，有时甚至需要几个月。 DeepCode 彻底改变了这一流程。

1. PaperCode：从研究到实践

Paper2Code 实现了最先进的文档解析技术，从学术文献中推导出算法逻辑和数学模型。我们系统的一个重要特点是，它并非即时编写代码片段的集合列表；而是学习概念，并创建了具有相同计算复杂度特征的优化实现。

以下是一些令人印象深刻的功能：

• 能够处理包含复杂数学表示的多模态文档
• 保持原始算法的效率和正确性
• 遵循最佳实践，合理生成数据结构
• 生成合适的测试套件，以确认实现的充分性

2. Text2Web：从简洁的英语到美观的界面

构建一个完整的网站似乎令人望而生畏，尤其是对于 Web 项目的前端而言。虽然 DeepCode 的 Text2Web 解决方案无法解决所有 Web 问题，但它可以通过基于简洁的英语描述构建 Web 界面来帮助消除前端开发方面的差距。

DeepCode 的系统能够理解现代 Web 开发模式，并通过以下示例实现功能性界面并响应：

• HTML、CSS 和 JavaScript 的响应式设计
• 交互点和用户体验流程
• 根据永不过时的设计，提供最佳的视觉设计实践

最棒的是，它不仅生成静态模型，还能生成可部署的交互式 Web 应用程序。

3. Text2Backend：轻松实现服务器端

后端开发需要考虑架构、数据库、API 和可扩展性等诸多因素。DeepCode 的 Text2Backend 功能能够将您编写的高级需求转换为完整的服务器端解决方案。DeepCode 擅长：

• 设计可扩展的架构模式
• 设置数据库模式和关系
• 创建具有最佳实践错误处理的 RESTful API
• 实现身份验证和安全
• 生成文档

Source: Allaboutartificial

DeepCode的多智能体架构

该平台由七个职责各异的智能体组成：

1. 中央协调智能体，或称项目经理：该智能体负责协调整个项目。它就项目工作流程的执行做出高层决策，并根据项目复杂性及其组成任务，按需利用项目资源。
2. 意图理解智能体：该智能体的任务是对用户需求进行深度语义分析。它能够解析模糊的人类交流，并将其转化为清晰可执行的开发规范。
3. 文档解析智能体：该智能体专门处理技术文档和研究论文。它可以分析学术论文，提取算法和方法，从而定义实施规范。
4. 代码规划智能体：该智能体负责技术栈的架构设计和优化。它维护代码中的编程标准，并通过自动选择数字设计模式，为 PML 实现开发模块化结构。
5. 代码参考挖掘智能体：该智能体旨在使用智能搜索算法查找兼容的存储库和框架。它将分析代码库以确定组织兼容性，然后根据统计指标提供建议。
6. 代码索引代理：该代理将为其发现的代码库创建全面的知识图谱，并维护代码库中组件之间的语义链接，以保留相关技术规范的表示，从而提供智能检索功能。
7. 代码生成代理：将所有发现的内容转化为程序代码实现的完整组件。它获取组件功能规范并创建用于实现的代码文件，组装整个实现的组件并创建相关的测试套件。

Source: DeepCode

DeepCode的核心技术

DeepCode 使用模型上下文协议 (MCP) 作为连接工具和服务的标准协议。我们的标准化协议使 AI 代理能够可靠地与外部系统通信，并通过该接口实现强大的自动化。DeepCode 拥有多个 MCP 服务器，可用于各种用途：

• Brave Search：用于实时信息检索
• 文件系统操作：用于本地文件和目录的访问和导航
• GitHub：用于克隆代码库和访问 GitHub 代码
• 文档处理：用于将 PDF 和 DOCX 文件导出为 Markdown
• 代码执行：用于测试和验证 Python

此外，他们还利用抽象语法树 (AST) 分析来确定代码的正确性，并通过属性测试来测试覆盖率。这使我们能够确保系统生成的代码不仅语法正确，而且功能正确。

DeepCode入门

DeepCode 入门流程非常简单。您有两种选择：直接安装和 API 密钥配置。

步骤 1：直接安装（推荐）

使用以下命令安装软件包：

pip install deepcode-hku

使用以下命令下载配置文件：

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

步骤 2：API 密钥配置

DeepCode 使用 API 密钥来实现其 AI 和搜索功能，您需要使用自己的值编辑 mcp_agent.secrets.yaml：

• OpenAI 用于 GPT 模型 (api_key 和 base_url),
• Anthropic 用于 Claude 模型 (api_key),
• Brave Search 用于网页搜索（可选，但最好配置），

配置不限于最终端点提供的 API 源，并且可以配置为使用现有的 OpenAI 兼容端点，而不是官方 API。配置完成后，您可以通过网页界面（推荐初学者使用）或 CLI 界面访问。CLI 界面提供更多控制，非常适合 CI/CD 集成。

使用DeepCode进行项目演练

1. DeepCode for Paper2Code – 从研究到实施

输入：Upload ML research article (PDF)

流程：

• 自动解析数学方程式和算法
• 架构规划和代码结构设计
• 生成完整的实施并进行测试

输出：Python 生产代码、单元测试和文档

耗时：10 分钟（而非手动操作 40 多个小时）

2. DeepCode for Text2Web – 从创意到Web应用

输入：“Build a sales dashboard with interactive charts and a dark mode.”

流程：

• 需求分析和 UI/UX 规划
• 响应式和无障碍功能实现
• 交互式功能和动画

输出：功能齐全、功能现代的 Web 应用程序

耗时：5 分钟（而非数天的开发时间）

3. DeepCode for Text2Backend – API描述

输入：“Build REST API for task management with authentication”

流程：

• 数据库架构和 API 端点设计
• 安全和身份验证实现
• Docker 配置和部署设置

输出：企业级后端及文档

耗时：8 分钟（相比之下，后端开发耗时数周）

DeepCode：优缺点

小结

DeepCode 在自动代码生成领域迈出了一大步。它不仅仅是一个 AI 编程助手，而是一个完整的生态系统，涵盖了从研究到部署的整个软件开发生命周期。其多智能体特性（使用问题解决智能体）真正增强了 AI 系统协同解决更复杂问题的能力。将 Paper2Code、Text2Web 和 Text2Backend 整合到一个平台中，其在各种项目类型中的应用范围令人印象深刻。

人们很容易忘记，DeepCode 是一款为人类开发者提供大量支持的工具，但它不太可能完全取代人类开发者。AI 生成的代码是一个很好的起点，但人类的监督、调整、定制和领域知识对于创建生产系统至关重要。虽然 DeepCode 还比较年轻，但它也拥有巨大的潜力。随着新的 AI 模型不断改进以及多智能体架构的完善，我们预计在接下来的几个版本中，DeepCode 的功能将有更大的飞跃。

常见问题

Q1. 什么是 DeepCode？

A. DeepCode 是一个开源 AI 平台，可以从研究论文或纯文本生成完整的项目。它包含 Paper2Code、Text2Web 和 Text2Backend，用于处理学术实现、前端应用和后端系统。

Q2. Paper2Code 如何工作？

A. Paper2Code 解析研究论文，提取算法，并使用测试套件创建优化代码，确保代码的正确性和效率，只需几分钟（而非几周）即可完成。

Q3. DeepCode 可以构建完整的 Web 应用吗？

A. 可以。Text2Web 可以将纯英文描述转换为符合 HTML、CSS、JavaScript 和无障碍标准的响应式交互式 Web 应用程序。