如何用 Devika 快速搭建领域专家系统一份完整的实战指南【免费下载链接】devikaDevika is the first open-source implementation of an Agentic Software Engineer. Initially started as an open-source alternative to Devin.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/devikaDevikadevika是一个开源的 Agentic AI 软件工程师能听懂自然语言指令、拆解任务、上网检索资料然后直接写出可运行的代码。读完这篇领域专家系统实战指南你会完成环境搭建、接通自有知识库并让它按你的专业领域干活——不需要写一行胶水代码。先看效果一句话完成一个真实任务整个过程可以概括为输入一句高层需求系统内部完成规划、检索、编码产出是可落盘、可执行的项目文件。你在新项目里输入类似用 Tailwind CSS 做一个响应式电商首页Devika 会先把这句话拆成执行步骤接着自行到网上检索相关框架资料和参考实现把检索结果清洗后喂给代码生成环节最后把代码写进项目目录。执行、运行、修 bug、部署、生成 PDF 报告这些后续动作都能通过对话触发。整个过程在网页聊天界面里完成右侧面板实时展示各个智能体的状态和浏览器截图你随时可以插话纠偏。五分钟跑起来官方环境要求比较明确装完就能启动配置项大多可以在界面里填不需要手动改文件。环境要求Python 3.10 以上且低于 3.12Node.js 18 以上以及 bun前端运行时包管理器 uv如要用本地模型需另装 Ollama安装命令git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/devika cd devika uv venv uv pip install -r requirements.txt装完后执行playwright install --with-deps安装浏览器能力联网检索依赖它前端则在ui目录运行bun install和bun run start。启动验证python devika.py终端打印Devika is up and running!即后端就绪浏览器打开http://127.0.0.1:3001能看到界面就成功了。首次启动会在根目录自动生成config.tomlAPI 密钥直接在其 Settings 页填写。搜索能力二选一Bing 或 Google 需要申请密钥参考 search_engine.md嫌麻烦就直接选 DuckDuckGo免密钥。“专家”是如何炼成的所谓领域专家的能力来自一组各司其职的智能体接力而不是一个大模型硬扛。整条链路在 src/agents/ 里每个目录就是一个角色。流程是这样的Planner 先把你的需求翻译成带步骤的计划并提取出焦点关键词Internal Monologue 模拟内部思考把当前上下文记录下来Researcher 从计划中提炼出一组搜索查询信息不足时会反过来向你提问Agent 核心拿着查询走搜索引擎用浏览器打开排第一的结果页Formatter 把抓回来的网页清洗成干净上下文Coder 最后拿着计划、用户补充和检索结果生成代码并保存。后续交互则交给 Action 智能体判断你说跑起来就调 Runner 执行说有 bug就调 Patcher 修改说部署就走 Netlify说出报告就生成可下载的 PDF。每一步的状态都持久化在 SQLite 里界面右侧的可视化就是这些状态的投影——这也是你判断它卡在哪的最快途径。接上你自己的领域内置模块已经覆盖了不少垂直方向缺的部分可以自己补成本很低。内置领域模块速览src/experts/ 下是一组现成的领域插件全部基于 RAG检索增强生成即先检索资料再回答思路web-designTailwind UI 组件代码片段的 RAG前端任务直接受益stackoverflow编程问答检索通用兜底math / physics / chemistry分别接 Wolfram Alpha、物理公式函数调用、RDKit 分子解析medicalPubMed 文献 RAGgame-devUnity / Godot / Unreal 代码块 RAG这些模块目前多为预留接口README 也注明项目处于早期阶段实际可用程度以本地验证为准。导入自有知识库项目自带一个轻量知识底座KnowledgeBase把标签 内容写进data/db/devika.dbSQLite查询时按标签取回在 src/memory/ 可以读到完整实现。写入只要两行from src.memory import KnowledgeBase KnowledgeBase().add_knowledge(你的领域标签, 这里放你的领域知识文本)把团队内部的规范、术语表、常问问题整理成文本灌进去智能体在做规划与检索时就有了一手资料而不是只靠公开网页。跑一个真实任务用两个典型场景走一遍验证链路是否完整。场景一从零生成一个前端项目。在聊天框输入创建一个响应式电商网站首页使用 Tailwind CSS。系统行为Planner 输出分步计划并在界面上列出Researcher 报出它要检索的查询并开始浏览网页界面会推送浏览器截图Coder 生成文件后回复I have completed my task。结果验证打开项目目录确认文件已落盘再发一条run让它自己执行观察终端输出是否符合预期。场景二生成可交付的报告。在同一个项目里输入给这个功能写一份 PDF 报告。系统行为Action 判定为 report 动作Reporter 产出 Markdown 并转 PDF回复中附一个127.0.0.1:1337的下载链接。结果验证浏览器打开链接拿到 PDF检查章节是否覆盖了你关心的要点。调优与避坑要点模型选型复杂任务建议用 Claude 3 系列官方明确推荐预算敏感或想离线跑就接 Ollama 本地模型端点在config.toml的API_ENDPOINTS里默认127.0.0.1:11434。检索不到想要的结果换搜索引擎是最快的解法Bing 与 Google 的密钥、端点填错会导致静默失败可把[LOGGING]的LOG_PROMPTS改成true看实际提示词定位。执行不安全生成代码的默认执行路径没有强制沙箱生产使用前建议把 Runner 的执行命令接入 src/sandbox/ 下的 firejail 封装避免在宿主机直接跑未知代码。密钥管理所有密钥只走 UI 或本地config.toml不要把含密钥的配置文件提交进版本库该文件由首次运行生成可随时删除重建。写在最后Devika 把规划—检索—编码—纠错这条链路做成了可拆解、可替换的智能体组合你补上领域知识它就能按你的专业方向持续产出。后续可以从三个方向继续深挖往 src/experts/ 里添加自己行业的 RAG 插件、把知识底座升级为向量检索替代标签匹配以及结合 Netlify 部署环节搭一条完整的需求到上线流水线 ️【免费下载链接】devikaDevika is the first open-source implementation of an Agentic Software Engineer. Initially started as an open-source alternative to Devin.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/devika创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考