AgileCoder

AgileCoder是一個創新的多智能體軟件開發框架，靈感來源於專業軟件工程中廣泛使用的敏捷方法論。該框架的關鍵在於其任務導向的方法，而不是給智能體分配固定角色， AgileCoder通過創建任務積壓和將開發過程劃分為衝刺，模仿現實世界的軟件開發，每個衝刺都會動態更新積壓。 AgileCoder支持多種模型，包括OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic以及自託管的Ollama模型。

需求人群：

"目標受眾為軟件開發者、編程愛好者和軟件工程團隊。 AgileCoder通過模仿敏捷開發流程，使得開發人員能夠更加高效地創建和維護軟件項目，特別適合需要快速迭代和響應變化的團隊。"

使用場景示例：

生成一個Python編寫的Caro遊戲。

根據複雜的軟件需求生成完整的軟件項目。

用於競爭性編程任務，如HumanEval和MBPP數據集。

產品特色：

• 任務導向：通過創建任務積壓和衝刺來模擬現實世界的軟件開發。

• 動態更新：在每個衝刺階段動態更新任務積壓。

• 多模型支持：支持OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic等多種模型。

• 環境變量配置：支持通過環境變量或.env文件配置模型參數。

• 命令行工具：提供命令行工具以生成軟件。

• 易於安裝：可通過pip輕鬆安裝。

• 高準確性：能夠生成具有高準確性的廣泛軟件。

• 評估與測試：提供對不同數據集的性能評估，以驗證其在生成代碼方面的有效性。

使用教程：

1. 安裝AgileCoder ：在命令行中運行`pip install AgileCoder `。

2. 配置環境變量：根據所使用的模型設置必要的環境變量，例如API_KEY、RESOURCE_ENDPOINT等。

3. 克隆倉庫：如果需要訪問最新源代碼，可以克隆倉庫並切換到new-flow分支。

4. 使用命令行工具：通過命令` AgileCoder --task '你的軟件需求'`來生成軟件。

5. 定制選項：根據需要使用額外的選項和標誌來定制AgileCoder的行為。

6. 查看幫助信息：運行` AgileCoder --help`來顯示支持的選項列表和它們的描述。

7. 評估效果：使用提供的評估數據集來測試AgileCoder生成的軟件項目的性能。