OpenBMB/ChatDev

📚 ChatDev 2.0 – DevAll とは何ですか？

ChatDev 2.0（名前は DevAll）は、オープンソースで、コードゼロのマルチエージェントオーケストレーションプラットフォームです。Python や JavaScript を書かずに、多数のLLM駆動エージェント（例：CEO、プログラマー、デザイナー、レビュアーなど）からなる複雑なワークフローを構築・設定・実行できます。エージェント、その接続、実行すべきタスクを YAML ファイルで記述し、Webコンソールまたは小さなPython SDKからワークフローを起動します。

このプロジェクトは元々の ChatDev 1.0 から発展しました。ChatDev 1.0は「仮想ソフトウェア会社」として、自動的にソフトウェアの設計・開発・テスト・ドキュメント作成を行っていました。DevAllは、ソフトウェア開発にとどまらず、データ可視化、3Dモデル生成、ゲーム作成、深層研究、さらには地政学的シミュレーションなど、LLMベースのエージェントのシーケンスまたはグラフとして表現可能なあらゆるシナリオに拡張しています。

🚀 コア機能

機能	あなたにとっての意味
コードゼロのワークフロー作成	シンプルなYAMLファイルでエージェント、役割、データの流れを定義。Python/JS不要。
視覚的ドラッグアンドドロップキャンバス	VueベースのWebコンソールはノードグラフエディタを提供。エージェントを配置し、パラメータを設定、視覚的に接続可能。
人間が関与する（Human-in-the-loop）	特定のノードを手動レビュー用にマーク（例：「レビュアー」役割）できるため、実行中に人が介入可能。
拡張可能なPython SDK	`pip install chatdev` で `run_workflow` 関数が利用可能。YAMLワークフローをプログラム的に起動し、最終メッセージを取得可能。
モジュール式バックエンド	FastAPIサーバ（`server/`）がオーケストレーションを担当。`runtime/` は汎用エージェント抽象化とツール実行を実装。
プラグイン可能なツール	`functions/` にカスタムPythonツールを追加し、エージェントに「ツール」として公開（例：3D生成用のBlender-MCPブリッジ）。
マルチモーダル対応	ワークフローに応じて、LLM APIの呼び出し、画像生成、Blender実行、動画生成（Manim）などに対応可能。
Docker & Makefile	1コマンドで `make dev` または `docker compose up --build` でバックエンドとVueフロントエンドをライブリロード付きで起動。
事前構築されたワークフローライブラリ	`yaml_instance/` には、データ可視化、3D、ゲーム開発、深層研究、教育動画など、数十の即時実行可能な例が含まれる。
強化学習オーケストレータ（Puppeteerブランチ）	研究用ブランチで、学習可能な中央オーケストレータを実装。エージェントの動的活性化により、推論効率を向上（NeurIPS 2025論文参照）。

🎯 一般的な利用シーン

AI駆動アプリの迅速プロトタイピング – 自然言語の説明から「デザイナー → コーダー → テスター」パイプラインを構築し、小さなWebアプリを生成。
データ分析・可視化 – CSVを入力し、データアナリストエージェントがチャートを生成、デザイナーが画像を仕上げ。
3Dコンテンツ作成 – 「コンセプトアーティスト」LLMとBlender-MCPを組み合わせ、3Dモデル（例：クリスマスツリー）を自動生成。
ゲーム開発 – ゲームメカニクス設計、コード作成、アセット生成を含むフルスタックワークフロー。
研究支援 – 論文収集、要約、特定トピックに関する短いレポート生成。
地政学的・ビジネスシミュレーション – 複数の利害関係者エージェントを定義し、将来の可能性を探索。

🛠️ クイックスタート

# 1. バックエンド依存関係のインストール（uv、Python 3.12+必須）
uv sync

# 2. フロントエンド依存関係のインストール（Node 18+）
cd frontend && npm install

# 3. 環境変数テンプレートをコピーし、LLM APIキーを設定
cp .env.example .env
# .env を編集 → API_KEY と BASE_URL を設定

# 4. サービスを起動（推奨）
make dev   # バックエンドは6400、フロントエンドは5173

ブラウザで http://localhost:5173 を開くと、DevAllコンソールが表示されます。yaml_instance/ からワークフローを読み込み、必要ファイルをアップロードし、「Launch」ボタンを押すだけで実行可能。

Pythonからワークフローを実行

from runtime.sdk import run_workflow

result = run_workflow(
    yaml_file="yaml_instance/deep_research_v1.yaml",
    task_prompt="最近のLLMエージェントRL論文を要約してください。",
    attachments=[],
    variables={"API_KEY": "sk-xxxx"}
)
print(result.final_message.text_content())

SDKはPyPIに公開されており、chatdev（v0.1.0、執筆時点）として利用可能。

🤝 コントリビュートする

コード – リポジトリをフォークし、functions/ に新しいノード/ツール、yaml_instance/ に新しいワークフローテンプレートを追加し、PRを送信。
ドキュメント – docs/ のユーザーガイドを改善、チュートリアル動画を追加。
バグ報告 – 再現可能な最小例を含むIssueを開く。
研究 – puppeteer および macnet ブランチをチェック。実験的オーケストレータの貢献を歓迎。

すべてのコントリビューターはREADMEに掲載され、プロジェクトの「Contributors」セクションでクレジットされます。

📄 詳細情報

論文: Multi-Agent Collaboration via Evolving Orchestration (NeurIPS 2025) – https://arxiv.org/abs/2505.19591
公式発表（ChatDev 2.0リリース）: https://x.com/OpenBMB/status/2008916790399701335
ユーザーガイド: docs/user_guide/en/index.md
ライブデモ（SaaS版、現在非推奨）: https://chatdev.modelbest.cn/

要するに：ChatDev 2.0（DevAll）は、複数のLLMエージェントを構成可能で、視覚的かつコードフリーな方法で活用できる、すぐに使えるプラットフォームです。マルチエージェントオーケストレーションの研究と、ソフトウェア生成、データ分析、クリエイティブコンテンツ作成といった実用的応用の間のギャップを埋めます。