DeepCode: um sistema de corpo inteligente que gera automaticamente documentos e textos em código

DeepCode 是一个开源的智能体编码框架，由香港大学数据智能实验室（HKUDS）开发。它使用一个多智能体系统来理解复杂的指令，并将它们自动转换成代码。这个框架的核心目标是解决从想法到代码实现过程中的效率问题。用户可以输入研究论文、功能描述文本、网址或者本地文档，DeepCode的智能体们会协同工作，进行需求分析、资料检索、代码规划、编写和测试，最终生成可以直接使用的完整代码项目。它主要包含三大核心功能：Paper2Code，用于将学术论文中的算法转化为可执行代码；Text2Web，用于从文本描述生成前端网页界面；以及Text2Backend，用于生成后端服务逻辑。整个系统架构清晰，通过中央协调智能体来调度不同功能的子智能体，模拟了一个高效的软件开发团队，旨在帮助研究人员和开发者从重复的编码工作中解放出来，更专注于创新。

Lista de funções

• Paper2Code: 自动分析研究论文，提取其中的核心算法和逻辑，并将其实现为高质量、生产环境可用的代码，极大地加快了学术成果的复现速度。
• Text2Web: 根据用户提供的简单文本描述，自动生成功能完整、界面美观的前端网页应用代码。
• Text2Backend: 从文本需求中生成高效、可扩展的后端服务代码，包括API接口、数据库结构等。
• 自主多智能体工作流: 系统内置一个由多个专业智能体组成的团队，包括协调、意图理解、文档解析、代码规划、代码生成等智能体，它们自主协作，共同完成复杂的代码生成任务。
• 高级代码检索增强生成（CodeRAG）: 结合了语义向量嵌入和基于图的依赖分析技术，能从大规模代码库中自动发现并利用最优的库和实现模式。
• 多接口支持: 提供命令行（CLI）和网页（Web）两种操作界面，满足不同用户的习惯。网页界面支持实时观察代码生成过程，非常直观。
• 智能文档分段处理: 当输入的文档（如PDF论文）过长超出模型处理限制时，系统会自动进行智能分段，确保在理解全文的基础上进行代码生成。

Usando a Ajuda

DeepCode 提供了一套完整的工具链，让用户可以快速地将想法变成代码。下面是详细的安装和使用流程。

第一步：准备环境和API密钥

在使用 DeepCode 之前，你需要准备一些必要的 API 密钥，因为 DeepCode 的智能体需要调用大语言模型（LLM）和搜索工具来完成任务。

1. 大语言模型API密钥:
   • 你需要拥有一个 OpenAI 或 Anthropic 的账户，并获取相应的 API 密钥。DeepCode 支持 GPT 系列模型和 Claude 系列模型。
     .
2. 网络搜索API密钥 (可选):
   • 为了让智能体能上网搜索最新的信息或查找开源代码库，建议配置一个网络搜索工具的API密钥。DeepCode 默认推荐使用 Brave Search。

将你获取的密钥准备好，后续配置步骤会用到它们。

第二步：安装DeepCode

DeepCode 的安装过程非常直接，推荐使用 pip 进行安装，这可以确保你使用的是稳定版本。

1. 打开你的终端（命令行工具）.
2. 安装 DeepCode 包:
   运行以下命令来安装主程序包。

   pip install deepcode-hku
   

3. Download do arquivo de configuração:
   安装完成后，你需要下载两个核心的配置文件。这两个文件掌管着程序的行为和密钥。

   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
   

   这两个命令会下载 mcp_agent.config.yaml（主配置文件）和 mcp_agent.secrets.yaml（密钥文件）到你当前所在的目录。

第三步：配置API密钥

这是最关键的一步，你需要将第一步中准备好的密钥填入到对应的配置文件中。

1. 编辑密钥文件:
   使用你喜欢的文本编辑器（如 VS Code, Sublime Text, 或者记事本）打开 mcp_agent.secrets.yaml Documentação.
2. 填入大语言模型密钥:
   文件内容结构如下，你只需要将 your_key_here 替换成你自己的密钥即可。如果你使用的是自定义的 OpenAI 接口地址，也可以修改 base_url.

   # 示例:
   # - openai:
   #     api_key: "sk-..."
   #     base_url: "https://api.openai.com/v1"
   # - anthropic:
   #     api_key: "sk-ant-..."
   

3. 配置网络搜索密钥 (可选):
   show (um ingresso) mcp_agent.config.yaml 文件。找到 brave.env Em parte, ele irá BRAVE_API_KEY 的值设置为你的 Brave Search API 密钥。

   # 在 mcp_agent.config.yaml 文件中，大约在第28行
   brave:
   command: "npx"
   args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"]
   env:
   BRAVE_API_KEY: "your_brave_api_key_here" # <--- 在这里填入你的密钥
   

第四步：启动DeepCode应用

配置完成后，你就可以启动 DeepCode 的网页界面了。

1. 在终端中运行启动命令:

   deepcode
   

2. 访问网页界面:
   命令运行后，程序会自动在浏览器中打开 http://localhost:8501。现在你就可以看到 DeepCode 的操作界面了。

第五步：使用DeepCode生成代码

网页界面非常直观，主要分为输入区、配置区和输出区。

1. 选择任务模式:
   在界面上，你可以看到 Paper2Code, Text2Web, Text2Backend 等选项。首先根据你的需求选择一个模式。
2. 提供输入信息:
   • Carregamento de arquivos: 如果你想把一篇论文变成代码，可以直接上传 PDF 文件。
   • texto de entrada: 如果你想创建一个网页或后端服务，可以在文本框中详细描述你的需求。比如：“请帮我创建一个用户登录页面，需要有用户名和密码输入框，以及一个登录按钮。”
   • 提供URL: 你也可以提供一个包含详细信息的网址。
3. começar a gerar:
   点击“生成”或类似的按钮，DeepCode 的多智能体系统就会开始工作。你可以在界面上实时看到每一个智能体的思考过程和工作日志，例如“意图理解智能体正在分析需求”、“代码规划智能体正在设计项目结构”等等。这个过程是完全透明的。
4. 获取输出结果:
   任务完成后，DeepCode 会提供一个完整的代码项目。你通常会得到一个可以下载的压缩包，里面包含了源代码、依赖文件、测试文件和相关文档，是一个可以直接运行的项目。

通过以上步骤，你就可以利用 DeepCode 强大的能力来自动化完成许多复杂的编码任务。

cenário do aplicativo

1. Pesquisadores acadêmicos
   研究人员在阅读一篇关于新型算法的论文后，希望快速验证其有效性。他们可以使用DeepCode的Paper2Code功能，直接上传该论文的PDF文件。DeepCode的智能体系统会自动解析论文中的数学公式、伪代码和实现逻辑，生成对应的高质量Python或Java代码，并附带测试用例。这使得研究人员可以从繁琐的算法复现工作中解脱出来，将精力集中在算法的评估和改进上。
2. 前端开发与产品原型设计
   一个产品经理或前端开发者想要快速创建一个新网页应用的原型来向上级演示。他可以在DeepCode的Text2Web功能中输入一段描述，例如：“创建一个响应式的作品集网站，包含首页、关于我、项目展示和联系方式四个页面。首页需要有一个醒目的标题和作品预览网格。” DeepCode会生成完整的前端代码（HTML, CSS, JavaScript），开发者可以直接在此基础上进行修改和迭代，大大缩短了从想法到可见原型的时间。
3. 后端服务快速搭建
   一个创业团队需要为他们的移动应用开发一个后端服务，用于管理用户数据和处理业务逻辑。团队的技术负责人可以使用Text2Backend功能，输入需求：“开发一个基于Node.js的用户管理API，需要支持用户注册、登录、信息查询和修改功能，并使用MongoDB存储数据。” DeepCode能够生成包含API路由、数据库模型和业务逻辑控制器在内的完整后端项目结构，帮助团队快速搭建起稳定可靠的后端服务。

QA

1. DeepCode到底是什么？
   DeepCode是一个开源的、基于多智能体系统的代码生成平台。它不像传统的代码片段生成工具，而是模拟一个开发团队的工作流程，通过不同角色的AI智能体协作，来理解复杂的文本或文档需求，并自动生成结构完整、可直接部署的应用程序代码。
2. 使用DeepCode需要付费吗？它需要哪些API密钥？
   DeepCode本身是开源免费的，遵循MIT许可证。但是，它的运行依赖于第三方的大语言模型（LLM）服务，如OpenAI的GPT系列或Anthropic的Claude系列模型。因此，你需要自行准备这些服务的API密钥，并承担使用这些API产生的费用。此外，如果需要联网搜索功能，还需要配置Brave Search等搜索工具的API密钥。
3. 如果我提供的论文或者文档非常长，DeepCode能处理吗？
   可以。DeepCode内置了智能文档分段（Smart Document Segmentation）功能。当检测到输入的文档长度可能超过大语言模型的单次处理上限时，它会自动将文档切分成多个有逻辑关联的语义块，分块进行分析和理解，最后再综合所有信息进行代码规划和生成，确保不会丢失关键信息。
4. DeepCode生成的代码质量如何？可以直接用于生产环境吗？
   DeepCode旨在生成“生产就绪”的代码，它在生成过程中会考虑代码结构、模块化和可维护性。它还会自动生成单元测试和相关文档来保证代码质量。虽然生成的代码质量很高，但在正式部署到生产环境之前，仍然强烈建议由人类开发者进行最终的代码审查（Code Review）和充分测试。