CodeFuse-ChatBot是一款开源的AI智能助手，专注于软件开发生命周期，通过多种技术和功能提升开发运维效率，具有丰富的特性、便捷的使用方式和活跃的更新维护。 1. 项目概述 - 开发团队与目标：由蚂蚁CodeFuse团队开发，旨在简化和优化软件开发生命周期各环节，结合Multi - Agent协同调度机制，集成多种工具库、代码库、知识库和沙盒环境，助力DevOps领域任务处理。 - 更新记录 - 2024.01.29：开放可配置化的multi - agent框架codefuse - muAgent。 - 2023.12.26：基于FastChat接入开源私有化大模型和大模型接口。 - 2023.12.14：获量子位公众号专题报道。 - 2023.12.01：Multi - Agent和代码库检索功能开放。 - 2023.11.15：增加基于本地代码库的问答增强模式。 - 2023.09.15：本地/隔离环境的沙盒功能开放，实现指定url知识检索。 2. 功能特性 - 核心差异技术与功能点 - 智能调度核心：构建完善体系链路，支持多模式一键配置。 - 代码整库分析：实现仓库级代码理解与项目文件级代码编写生成。 - 文档分析增强：融合文档知识库与知识图谱，提供检索推理增强。 - 垂类专属知识：为DevOps领域定制知识库，支持自助构建。 - 垂类模型兼容：兼容DevOps领域小型模型与相关平台。 - 依托技术与模型接入：基于开源LLM与Embedding模型，可离线私有部署，也支持OpenAI API调用，部分模型如codellama - 34b - int4即将上线HFhub。 3. 快速使用 - muagent - py安装：pip install codefuse - muagent，详细文档见CodeFuse - muAgent。 - 环境准备与启动服务 - 推荐使用conda管理python环境（可选），安装相关依赖（pip install -r requirements.txt），完成server_config.py配置后，在examples目录下执行bash start.sh启动服务，也可通过start.py启动（老版启动方式）。启动配置页面可进行语言模型、向量模型等相关配置，支持多种系统（如Windows、X86架构的macOS，Apple Silicon需先安装qpdf）。 4. 贡献指南与致谢 - 欢迎通过GitHub Issues提出建议、意见，可通过多种方式（代码实现、测试编写等）参与项目贡献，贡献者将被列入贡献者列表。项目基于langchain - chatchat和codebox - api，对其开源贡献表示感谢。

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一个智能助手搞定软件开发全流程，从设计到运维统统交给AI