DocAgent的层次化分析与多智能体协同方案
针对传统文档生成工具上下文理解不足的问题，DocAgent采用四步质量提升策略::
- Dependency analysis：通过AST解析器建立代码调用关系图，优先处理基础函数文档
- 多智能体分工：分解任务至专用智能体（语法分析/文档生成/质量验证），各组件通过消息队列协同
- 文档评估闭环：内置AST检查器验证参数/返回值描述的完整性，支持人工二次校验
- Parameter tuning recommendations：修改agent_config.yaml中的generation_settings，降低temperature值(0.3-0.7)可提高准确性
实操方案：
- 在Web界面勾选”Enable Context Awareness”选项
- 配置质量校验的严格级别（Basic/Strict模式）
- 对关键模块使用分次生成策略，先基础模块后复合模块
This answer comes from the articleDocAgent: A Smart Tool for Automating Python Code DocumentationThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何提升Python代码文档的生成质量并确保上下文准确性？
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