告别手写代码！ChatDev 2.0 正式发布：拖拽之间，万物皆可 Agent

ChatDev 2.0（代号 DevAll）正式发布，从原先的“虚拟软件公司”进化为零代码多智能体编排平台。用户无需编写代码，通过可视化画布即可编排多个 AI Agent 协作，完成从数据可视化、3D 建模到深度研究等复杂任务。

告别手写代码！ChatDev 2.0 正式发布：拖拽之间，万物皆可 Agent

在生成式 AI 领域，单体 Agent 的能力边界正不断被多智能体协作（Multi-Agent Collaboration）所打破。作为该领域的先驱项目，OpenBMB 团队开发的 ChatDev 曾以“虚拟软件公司”的概念风靡开源社区。

近日，ChatDev 迎来重大版本更新——ChatDev 2.0 (DevAll)。这次更新标志着它从一个专门开发软件的工具，演变为一个零代码的多智能体编排平台。它解决的核心痛点是：如何让非技术用户也能快速构建、调试和运行复杂的 AI 协作工作流，实现“万物皆可开发”。

从“软件公司”到“编排平台”

1. 范式的演进

在 1.0 阶段，ChatDev 模拟了传统软件公司的组织架构，预设了 CEO、CTO、程序员等角色，通过顺序链式结构完成开发。
而在 2.0 阶段，ChatDev 引入了 DevAll 概念。它不再局限于软件开发，而是提供了一个通用的编排框架。用户可以自定义任何角色、任何工作流（Workflow）和任何任务场景。

2. 可视化 Web 控制台

ChatDev 2.0 引入了全新的 Web 界面，包含三大核心模块：

• Tutorial（教程）：内置分步指南，降低新手上手门槛。
• Workflow（工作流画布）：这是 2.0 的灵魂。用户可以通过拖拽节点来设计多智能体系统，配置节点参数，定义上下文流向。
• Launch（启动台）：实时监控工作流执行，查看中间产物（如代码、图表、3D 模型），并支持“人机协同”（Human-in-the-loop），允许用户在关键节点介入反馈。

3. 技术底座：从 MacNet 到 Puppeteer

ChatDev 2.0 的强大源于其背后的学术积累。

• MacNet：支持有向无环图（DAG）拓扑结构，允许上千个 Agent 进行复杂交互，突破了 1.0 的链式限制。
• Puppeteer 模式：这是 NeurIPS 2025 接收论文的核心成果。通过一个可学习的中央编排器（Orchestrator），利用强化学习动态激活和调度 Agent，从而在复杂任务中找到最高效的推理路径，既提升了质量又降低了计算成本。

版本亮点速览

1. 零代码门槛（Zero-Code）：
   用户无需掌握 Python 或复杂的 Prompt Engineering 技巧。通过 YAML 配置文件或可视化界面，即可定义 Agent 的行为和协作逻辑。

2. 高度可扩展的工具箱（Tooling & MCP）：
   支持自定义 Python 函数作为 Agent 的工具。更重要的是，它集成了 MCP（Model Context Protocol）注册表，意味着 Agent 可以轻松调用外部工具处理实时数据或执行特定任务。

3. 多样化的预设模板：
   2.0 版本不再只写代码。官方提供了数据可视化（生成 PNG 图表）、3D 生成（联动 Blender）、深度研究（Deep Research）、视频教学（联动 Manim）等多种开箱即用的模板。

4. 灵活的 SDK 支持：
   除了 Web 界面，ChatDev 2.0 还提供了轻量级的 Python SDK。开发者可以通过几行代码在自己的程序中调用定义好的 YAML 工作流，实现自动化批处理。

应用场景

• 数据分析与可视化：上传一份 CSV 交易数据，编排 Agent 自动分析趋势并生成 4-6 张高质量的分析图表。
• 3D 资产创作：结合 Blender 插件，通过对话让 Agent 协作构建 3D 模型（如圣诞树、建筑模型）。
• 自动化深度调研：针对某一前沿技术（如 LLM 强化学习），Agent 团队会自动检索文献、总结观点并生成综述报告。
• 复杂游戏开发：延续 1.0 的优势，但支持更复杂的增量开发模式，允许在现有代码基础上进行迭代。

总结

ChatDev 2.0 的发布，标志着多智能体技术正在从“实验室原型”走向“生产力工具”。它通过将复杂的编排逻辑抽象为可视化节点，极大地释放了 AI 协作的潜力。

对于开发者而言，它是一个高效的实验平台；对于企业和个人用户而言，它则是一个可以无限扩展的“数字员工团队”。随着多智能体协作网络（MacNet）和动态编排（Puppeteer）技术的进一步成熟，ChatDev 2.0 有望成为 AI 原生应用开发的基础设施。

参考资料

• https://github.com/OpenBMB/ChatDev/blob/main/README.md