あらゆる開発向けゼロコードマルチエージェントプラットフォーム
【📚 開発者 | 👥 貢献者｜⭐️ ChatDev 1.0 (Legacy)】
ChatDevは、特化したソフトウェア開発マルチエージェントシステムから、包括的なマルチエージェントオーケストレーションプラットフォームへと進化しました。
- ChatDev 2.0 (DevAll)は、「あらゆる開発」を実現するためのゼロコードマルチエージェントプラットフォームです。ユーザーが簡単な設定を通じてカスタマイズされたマルチエージェントシステムを迅速に構築および実行できるようにします。コーディングは不要です。ユーザーはエージェント、ワークフロー、タスクを定義して、データ可視化、3D生成、深層リサーチなどの複雑なシナリオを調整できます。
- ChatDev 1.0 (Legacy)は、仮想ソフトウェア会社として動作します。様々なインテリジェントエージェント（例：CEO、CTO、プログラマー）が特化した機能セミナーに参加して、設計、コーディング、テスト、ドキュメント化を含むソフトウェア開発ライフサイクル全体を自動化します。これは、コミュニケーティブなエージェント協力の基盤となるパラダイムとして機能します。
• 2026 年 1 月 7 日: 🚀 ChatDev 2.0 (DevAll) の正式リリースをお知らせします！ このバージョンはコード不要のマルチエージェントオーケストレーションプラットフォームを導入しています。従来の ChatDev (v1.x) はメンテナンスのために chatdev1.0 ブランチに移動しました。ChatDev 2.0 の詳細は 公式投稿 で確認できます。
過去のニュース
• 2025 年 9 月 24 日: 🎉 当研究の論文 Multi-Agent Collaboration via Evolving Orchestration が NeurIPS 2025 に採択されました。実装はこのリポジトリの puppeteer ブランチで利用可能です。
• 2025 年 5 月 26 日: 🎉 大規模言語モデルベースのエージェント間のマルチエージェント協調のための新しい puppeteer スタイルのパラダイムを提案しました。強化学習で最適化された学習可能な中央オーケストレーターを活用することで、われわれの手法は効率的でコンテキスト認識の推論パスを構築するためにエージェントを動的に活性化および順序付けします。このアプローチは推論の品質を向上させるだけでなく、計算コストを削減し、複雑なタスクにおけるスケーラブルで適応可能なマルチエージェント協力を実現します。 詳細は当研究の論文 Multi-Agent Collaboration via Evolving Orchestration を参照してください。
• 2024 年 6 月 25 日: 🎉 LLM ベースのマルチエージェント協調🤖🤖 および関連分野の開発を促進するために、ChatDev チームはオープンソースの対話型電子書籍📚 形式で提示された重要な論文📄 のコレクションをキュレーションしました。これで Ebook Website で最新の進展を探索し、論文リスト をダウンロードできます。
• 2024 年 6 月 12 日: 言語的相互作用を通じてエージェント間の効果的なタスク指向の協力を促進するために有向非巡回グラフを利用する、マルチエージェント協調ネットワーク (MacNet) 🎉 を導入しました。MacNet はさまざまなトポロジーにまたがり、コンテキスト制限を超えることなく 1000 以上のエージェント間で協力をサポートします。より多機能でスケーラブルな MacNet は、ChatDev のチェーン型トポロジーのより高度なバージョンと見なすことができます。当研究のプレプリント論文は https://arxiv.org/abs/2406.07155 で利用可能です。この技術は macnet ブランチに組み込まれ、多様な組織構造のサポートを強化し、ソフトウェア開発を超えた豊かなソリューション（例：論理推論、データ分析、ストーリー生成など）を提供しています。
• 2024 年 5 月 7 日、インストラクターおよびアシスタント エージェントが新しいタスクに効率的に適応するためにショートカット指向の経験を強化する「反復経験改善」(IER) という新しい手法を導入しました。このアプローチは一連のタスク全体にわたる経験の獲得、利用、伝播および排除を含み、プロセスをより短く、効率的にします。当研究のプレプリント論文は https://arxiv.org/abs/2405.04219 で利用可能であり、この技術はまもなく ChatDev に組み込まれます。
• 2024 年 1 月 25 日: ChatDev に体験的協調学習モジュールを統合しました。体験的協調学習ガイド を参照してください。
• 2023 年 12 月 28 日: インストラクターおよびアシスタント エージェントがショートカット指向の経験を蓄積して新しいタスクを効果的に解決し、繰り返しエラーを減らし、効率を向上させる革新的なアプローチである体験的協調学習を提示します。当研究のプレプリント論文を https://arxiv.org/abs/2312.17025 で確認してください。この技術はまもなく ChatDev に統合されます。
• 2023 年 11 月 2 日: ChatDev はインクリメンタル開発という新機能でサポートされるようになりました。これにより、エージェントが既存のコードを基に開発できます。--config "incremental" --path "[source_code_directory_path]" を試して開始してください。
• 2023 年 10 月 26 日: ChatDev は安全な実行のために Docker でサポートされるようになりました (ManindraDeMel からの貢献に感謝します)。Docker Start Guide を参照してください。
• 2023 年 9 月 25 日: Git モードが利用可能になりました。プログラマーが Git をバージョン管理に利用できるようになります。この機能を有効にするには、ChatChainConfig.json で "git_management" を "True" に設定するだけです。ガイド を参照してください。
• 2023 年 9 月 20 日: Human-Agent-Interaction モードが利用可能になりました！レビュアーの役割を果たし、プログラマーに提案をすることで ChatDev チームに参加できます。python3 run.py --task [description_of_your_idea] --config "Human" を試してください。ガイド と 例 を参照してください。
• 2023 年 9 月 1 日: アート モードが利用可能になりました！デザイナー エージェントを活性化して、ソフトウェアで使用される画像を生成できます。python3 run.py --task [description_of_your_idea] --config "Art" を試してください。ガイド と 例 を参照してください。
• 2023 年 8 月 28 日: システムは公開されています。
• 2023 年 8 月 17 日: v1.0.0 バージョンがリリース準備完了です。
• 2023 年 7 月 30 日: ユーザーは ChatChain、Phase、ロール設定をカスタマイズできます。さらに、オンライン ログ モードとリプレイ モードの両方がサポートされるようになりました。
• 2023 年 7 月 16 日: このプロジェクトに関連するプレプリント論文が公開されました。
• 2023 年 6 月 30 日: ChatDev リポジトリの初期バージョンがリリースされました。
- OS: macOS / Linux / WSL / Windows
- Python: 3.12+
- Node.js: 18+
- パッケージマネージャー: uv
-
バックエンド依存関係 (
uvで管理される Python):uv sync
-
フロントエンド依存関係 (Vite + Vue 3):
cd frontend && npm install
- 環境変数:
cp .env.example .env
- モデルキー: ご使用の LLM プロバイダー用に
.envでAPI_KEYとBASE_URLを設定してください。 - YAML プレースホルダー: 設定ファイルでこれらの変数を参照するために
${VAR}（例:${API_KEY}）を使用します。
バックエンドとフロントエンドの両方を起動:
make devその後、Web コンソールに http://localhost:5173 でアクセスしてください。
-
バックエンドの起動:
# Run from the project root uv run python server_main.py --port 6400 --reload--reloadはサーバーの Python ソースフォルダのみを監視します。WareHouse/下のエージェント生成ファイルはリスタートをトリガーしなくなります。カスタマイズするには--reload-dirまたは--reload-exclude（繰り返し指定可能）を渡してください。 -
フロントエンドの起動:
cd frontend VITE_API_BASE_URL=http://localhost:6400 npm run devその後、Web コンソールに http://localhost:5173 でアクセスしてください。
💡 ヒント: フロントエンドがバックエンドへの接続に失敗する場合、デフォルトポート
6400が既に使用されている可能性があります。代わりに、両方のサービスを利用可能なポートに切り替えてください。例えば:- バックエンド:
--port 6401を使用して起動 - フロントエンド:
VITE_API_BASE_URL=http://localhost:6401に設定
- バックエンド:
-
ヘルプコマンド:
make help -
YAML ワークフローをフロントエンドに同期:
make sync
yaml_instance/からすべてのワークフローファイルをデータベースにアップロードします。 -
すべての YAML ワークフローを検証:
make validate-yamls
すべての YAML ファイルの構文とスキーマエラーをチェックします。
OpenClaw は、既存のエージェントチームを呼び出すか、ChatDev 内で動的に新しいエージェントチームを作成することで、ChatDev と統合することができます。 開始するには：
-
ChatDev 2.0 バックエンドを起動します。
-
OpenClaw インスタンスに必要なスキルをインストールします：
clawdhub install chatdev
-
OpenClaw に ChatDev ワークフローの作成を依頼します。例えば：
-
自動情報収集とコンテンツ公開
Create a ChatDev workflow to automatically collect trending information, generate a Xiaohongshu post, and publish it. -
マルチエージェント地政学シミュレーション
Create a ChatDev workflow with multiple agents to simulate possible future developments of the Middle East situation.
または、Docker Compose を使用してアプリケーション全体を実行することもできます。この方法は依存関係の管理を簡素化し、一貫した環境を提供します。
-
前提条件：
- Docker と Docker Compose がインストールされていること。
- プロジェクトルートに API キー用の
.envファイルがあることを確認してください。
-
ビルドと実行：
# プロジェクトルートから docker compose up --build -
アクセス：
- バックエンド:
http://localhost:6400 - フロントエンド:
http://localhost:5173
- バックエンド:
サービスはクラッシュした場合は自動的に再起動され、ローカルファイルの変更はコンテナ内にリアルタイムで反映されます。
DevAll インターフェースは、構築と実行の両方のシームレスな体験を提供します。
- チュートリアル：包括的なステップバイステップガイドとドキュメントがプラットフォームに直接統合されており、迅速に開始できるようにサポートします。
- ワークフロー：マルチエージェントシステムを設計するためのビジュアルキャンバス。ノードパラメータを構成し、コンテキストフローを定義し、ドラッグアンドドロップの容易さで複雑なエージェント相互作用をオーケストレートします。
- 起動：ワークフローを開始し、リアルタイムログを監視し、中間成果物を検査し、人間参加型フィードバックを提供します。
自動化とバッチ処理には、軽量な Python SDK を使用して、ワークフローをプログラムから実行し、結果を直接取得します。
from runtime.sdk import run_workflow
# ワークフローを実行し、最終ノードメッセージを取得します
result = run_workflow(
yaml_file="yaml_instance/demo.yaml",
task_prompt="Summarize the attached document in one sentence.",
attachments=["/path/to/document.pdf"],
variables={"API_KEY": "sk-xxxx"} # 必要に応じて .env 変数をオーバーライドします
)
if result.final_message:
print(f"Output: {result.final_message.text_content()}")ChatDev Python SDK (PyPI パッケージ chatdev) をリリースしました。この SDK を使用すれば、Python 内で直接 YAML ワークフローとマルチエージェントタスクを実行することもできます。インストールとバージョンの詳細については、PyPI: chatdev 0.1.0 を参照してください。
セカンダリー開発と拡張については、このセクションを参照してください。
DevAll を新しいノード、プロバイダー、ツールで拡張します。 プロジェクトはモジュール構造に組織されています。
- コアシステム：
server/は FastAPI バックエンドをホストし、runtime/はエージェント抽象化とツール実行を管理します。 - オーケストレーション：
workflow/はマルチエージェントロジックを処理し、entity/の設定によって駆動されます。 - フロントエンド：
frontend/は Vue 3 Web コンソールを含みます。 - 拡張性：
functions/はカスタム Python ツールの場所です。
関連するリファレンスドキュメント：
- はじめに：スタートガイド
- コアモジュール：ワークフロー作成、
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