Devika AI：开源AI软件工程师

Devika AI: 一款开源 AI 软件工程师

什么是 Devika AI？Devika AI 是一款创新的开源 AI 软件工程师，旨在理解人类的高级指令，将其分解为可执行的步骤，研究相关信息，并为特定任务生成代码。它利用大型语言模型 (LLM)（如 Claude 3、GPT-4、GPT-3.5 以及通过 Ollama 访问的本地 LLM）的力量，提供全面的 AI 驱动的软件开发体验。

为什么选择 Devika AI？ 因为它提供了专有 AI 编码工具的免费开源替代方案，使开发人员能够进行规划、推理和编码。

Devika AI 的主要特性：

AI 规划和推理： Devika 擅长将复杂的高级指令分解为易于管理的步骤，使其能够高效地处理复杂的任务。
多语言模型支持：它支持各种语言模型，包括 Claude 3、GPT-4、GPT-3.5 以及通过 Ollama 访问的本地 LLM，建议使用 Claude 3 系列以获得最佳性能。
上下文关键词提取： Devika 智能地从给定的上下文中提取相关关键词，确保其研究工作集中且有效。
网页浏览和信息收集：该工具可以浏览网页以收集最新和相关的信息，从而增强其提供准确和知情回复的能力。
多种语言的代码生成：无论您需要 Python、Java 还是任何其他语言的代码，Devika 都可以生成定制的代码片段以满足您的特定需求。
动态代理状态跟踪和可视化： Devika 会维护其自身在交互过程中的状态记录，确保连贯且具有上下文意识的对话。
通过聊天界面进行自然语言交互：使用自然语言与 Devika 交互，以对话方式提供指令和接收回复。
基于项目的组织和管理：通过 Devika 基于项目的方法，高效地组织和管理您的软件开发任务。
可扩展的架构： Devika 专为灵活性而设计，可以轻松集成新功能和增强功能。

Devika AI 如何工作？

Devika AI 作为一个智能助手运行，简化了复杂的过程。以下是其操作的细分：

用户界面：一个基于 Web 的聊天界面，用于与 Devika 交互、检查项目文件和监控其活动。
代理核心：中央处理单元，负责处理规划、决策和执行，并与 Devika 的不同部分协调。
大型语言模型：配备了智能语言模型，如 Claude、GPT-4 以及通过 Ollama 访问的本地 LLM。
规划和推理引擎：将高级目标分解为更小、更易于管理的步骤，并确定最佳行动方案。
研究模块：搜索 Web 以获取完成任务的相关数据。
代码编写模块：根据计划和收集的信息生成代码，充当编码助手。
浏览器交互模块：导航网站、提取信息，并与网页交互以进行在线研究和数据提取。
知识库：根据过去的经验提高效率并提供更好的帮助。
数据库：存储与项目相关的数据、Devika 的状态和设置，以确保无缝的任务继续。

如何使用 Devika AI？

打开 Devika Web 界面：启动您喜欢的 Web 浏览器并导航到 Devika Web 界面。
创建一个新项目：在界面中单击“新项目”按钮。出现提示时，为您的项目提供一个名称。
选择语言和模型：从提供的选项中选择适合您的项目的编程语言和模型配置。
描述目标：在聊天界面中，提供您希望 Devika 处理的任务或目标的清晰简洁的高级描述。
启动任务处理：提供目标后，Devika 将分析它，将其分解为可执行的步骤，然后开始处理该任务。
监控进度：您可以跟踪其操作、查看生成的代码，并根据需要提供反馈或指导。
查看生成的代码： Devika 完成任务后，查看它生成的代码和项目文件。
完善和迭代：如果需要，提供进一步的指令或修改以完善项目。

如何安装 Devika AI：

要安装 Devika AI，请按照以下步骤操作：

先决条件：

Ollama
Bun
Git
Python

安装步骤：

克隆 Devika 存储库：

git clone https://github.com/stitionai/devika.git

导航到项目目录：
```
cd devika
```
安装所需的依赖项：
```
pip install -r requirements.txt
```
安装 Playwright 依赖项（如果需要）：
```
playwright install --with-deps
```
设置配置：
- 将 sample.config.toml 重命名为 config.toml。
- 打开 config.toml 并更新配置选项，例如数据库路径、API 密钥和搜索引擎 ID。
启动 Devika 服务器：
```
python devika.py
```
编译并运行 UI 服务器：
```
cd ui/
bun install
bun run dev
```
访问 Devika Web 界面：打开 Web 浏览器并导航到 http://127.0.0.1:3000。