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Agilecoder
简介 :
AgileCoder是一个创新的多智能体软件开发框架，灵感来源于专业软件工程中广泛使用的敏捷方法论。该框架的关键在于其任务导向的方法，而不是给智能体分配固定角色，AgileCoder通过创建任务积压和将开发过程划分为冲刺，模仿现实世界的软件开发，每个冲刺都会动态更新积压。AgileCoder支持多种模型，包括OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic以及自托管的Ollama模型。
需求人群 :
目标受众为软件开发者、编程爱好者和软件工程团队。AgileCoder通过模仿敏捷开发流程，使得开发人员能够更加高效地创建和维护软件项目，特别适合需要快速迭代和响应变化的团队。
使用场景
生成一个Python编写的Caro游戏。
根据复杂的软件需求生成完整的软件项目。
用于竞争性编程任务，如HumanEval和MBPP数据集。
产品特色
• 任务导向：通过创建任务积压和冲刺来模拟现实世界的软件开发。
• 动态更新：在每个冲刺阶段动态更新任务积压。
• 多模型支持：支持OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic等多种模型。
• 环境变量配置：支持通过环境变量或.env文件配置模型参数。
• 命令行工具：提供命令行工具以生成软件。
• 易于安装：可通过pip轻松安装。
• 高准确性：能够生成具有高准确性的广泛软件。
• 评估与测试：提供对不同数据集的性能评估，以验证其在生成代码方面的有效性。
使用教程
1. 安装AgileCoder：在命令行中运行`pip install agilecoder`。
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2. 配置环境变量：根据所使用的模型设置必要的环境变量，例如API_KEY、RESOURCE_ENDPOINT等。
3. 克隆仓库：如果需要访问最新源代码，可以克隆仓库并切换到new-flow分支。
4. 使用命令行工具：通过命令`agilecoder --task '你的软件需求'`来生成软件。
5. 定制选项：根据需要使用额外的选项和标志来定制AgileCoder的行为。
6. 查看帮助信息：运行`agilecoder --help`来显示支持的选项列表和它们的描述。
7. 评估效果：使用提供的评估数据集来测试AgileCoder生成的软件项目的性能。
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