ChatDev 2.0 (DevAll)：零代码多智能体开发平台完全指南

§1 学习目标

完成本文档后，你将能够：

• ✅ 理解 ChatDev 2.0 的定位与设计理念
• ✅ 掌握 ChatDev 2.0 的核心功能与使用方法
• ✅ 部署和配置 ChatDev 2.0 开发环境
• ✅ 使用 Web 控制台设计和管理工作流
• ✅ 使用 Python SDK 编程执行工作流
• ✅ 集成 OpenClaw 实现高级自动化
• ✅ 扩展和自定义 ChatDev 2.0

§2 项目概述

2.1 什么是 ChatDev 2.0 (DevAll)？

ChatDev 2.0 (DevAll)（GitHub 仓库）是由 OpenBMB 团队开发的零代码多智能体平台，旨在实现"Developing Everything"——通过简单的配置快速构建和执行定制的多智能体系统。

官方描述：

ChatDev 2.0 (DevAll) is a Zero-Code Multi-Agent Platform for “Developing Everything”. It empowers users to rapidly build and execute customized multi-agent systems through simple configuration. No coding is required — users can define agents, workflows, and tasks to orchestrate complex scenarios such as data visualization, 3D generation, and deep research.

官网：chatdev.top (如适用)

2.2 核心数据

2.3 语言分布

2.4 ChatDev 1.0 vs 2.0

2.5 发展历程

§3 核心功能详解

3.1 零代码多智能体编排

核心理念：无需编程，通过 YAML 配置文件定义智能体、工作流和任务。

能力：

3.2 Web 控制台

DevAll 界面提供无缝的构建和执行体验：

3.3 Python SDK

轻量级 Python SDK用于自动化和批量处理：

from runtime.sdk import run_workflow

# 执行工作流并获取最终节点消息
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"}  # 覆盖 .env 变量
)

if result.final_message:
    print(f"Output: {result.final_message.text_content()}")

PyPI 包：chatdev 可通过 pip install chatdev 安装

3.4 OpenClaw 集成

OpenClaw 可以通过两种方式集成 ChatDev：

安装 OpenClaw 技能：

clawdhub install chatdev

使用示例：

3.5 Docker 部署

Docker Compose 一键部署：

# 从项目根目录
docker compose up --build

访问地址：

• 后端：http://localhost:6400
• 前端：http://localhost:5173

特性：

• 服务崩溃自动重启
• 本地文件变更会反映到容器内
• 简化依赖管理
• 提供一致的运行环境

§4 工作流详解

4.1 工作流模板

所有可运行的工作流配置位于 yaml_instance/ 目录：

4.2 数据可视化工作流

示例 Prompt：

“Create 4–6 high quality PNG charts for my large real-estate transactions dataset.”

4.3 3D 生成工作流

前提条件：

• Blender 已安装
• blender-mcp 已安装

示例 Prompt：

“Please build a Christmas tree.”

4.4 游戏开发工作流

示例 Prompt：

“Please help me design and develop a Tank Battle game.”

4.5 深度研究工作流

示例 Prompt：

“Research about recent advances in the field of LLM-based agent RL”

4.6 教学视频工作流

前提条件：运行前需执行 uv add manim

示例 Prompt：

“讲一下什么是凸优化”

§5 部署与配置

5.1 环境要求

5.2 安装步骤

1. 后端依赖（Python，由 uv 管理）：

uv sync

2. 前端依赖（Vite + Vue 3）：

cd frontend && npm install

5.3 配置

1. 环境变量：

cp .env.example .env

2. 模型密钥：在 .env 中设置 API_KEY 和 BASE_URL

3. YAML 占位符：在配置文件中使用 ${VAR}（如 ${API_KEY}）引用变量

5.4 运行应用

使用 Makefile（推荐）：

# 同时启动后端和前端
make dev

访问 Web 控制台：http://localhost:5173

手动命令：

实用命令：

5.5 Docker 部署

# 从项目根目录
docker compose up --build

访问地址：

• 后端：http://localhost:6400
• 前端：http://localhost:5173

§6 使用指南

6.1 Web 控制台使用

基本流程：

6.2 Python SDK 使用

编程方式执行工作流：

from runtime.sdk import run_workflow

# 执行工作流
result = run_workflow(
    yaml_file="yaml_instance/demo.yaml",
    task_prompt="Your task prompt here",
    attachments=["/path/to/file.pdf"],
    variables={"API_KEY": "your-api-key"}
)

# 获取结果
if result.final_message:
    print(result.final_message.text_content())

6.3 OpenClaw 集成使用

安装技能：

clawdhub install chatdev

创建工作流示例：

§7 技术架构

7.1 核心系统

7.2 编排系统

7.3 工具系统

7.4 MCP 集成

§8 开发扩展

8.1 添加新节点

在 server/ 中定义新的节点类型，在 workflow/ 中实现编排逻辑。

8.2 添加新工具

在 functions/ 目录添加自定义 Python 工具：

# functions/my_custom_tool.py
def my_custom_tool(param1: str, param2: int) -> str:
    """自定义工具描述"""
    # 实现逻辑
    return result

8.3 添加新工作流

在 yaml_template/ 创建新的 YAML 工作流定义文件。

8.4 自定义提供商

在 runtime/ 中添加新的 LLM 提供商支持。

§9 最佳实践

9.1 工作流设计

9.2 性能优化

9.3 安全配置

§10 常见问题

Q1：ChatDev 2.0 和 1.0 有什么区别？

ChatDev 2.0 是零代码多智能体编排平台，通过配置而非编程构建多智能体系统。ChatDev 1.0 是模拟软件公司的虚拟开发环境，智能体扮演 CEO、CTO、程序员等角色。

Q2：如何选择合适的工作流模板？

根据任务类型选择：数据可视化用 data_visualization_*.yaml；3D 生成需要 Blender；游戏开发用 GameDev_v1.yaml；深度研究用 deep_research_v1.yaml。

Q3：前端无法连接后端怎么办？

默认端口 6400 可能被占用。切换到可用端口：后端用 --port 6401，前端设置 VITE_API_BASE_URL=http://localhost:6401。

Q4：如何自定义智能体行为？

通过 YAML 配置文件定义智能体的角色、工具和交互规则。具体参考 yaml_template/ 中的示例文件。

Q5：支持哪些 LLM 提供商？

支持任何兼容 OpenAI API 格式的 LLM 提供商。在 .env 中配置 API_KEY 和 BASE_URL。

Q6：如何调试工作流执行？

使用 make validate-yamls 验证 YAML 语法，通过 Web 控制台查看实时日志和中间产物。

§11 总结

11.1 核心优势

11.2 适用场景

11.3 项目信息

11.4 相关链接

文档版本 1.0 | 撰写日期：2026-04-01 | 基于 ChatDev 2.0 (32.4k Stars, Apache-2.0)