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Devin 代表了一种尖端的自主代理，旨在应对软件工程的复杂性。它利用 shell、代码编辑器和 Web 浏览器等工具的组合，展示了LLM在软件开发方面尚未开发的潜力。我们的目标是探索和扩展 Devin 的能力，确定其优势和需要改进的领域，以指导开放代码模型的进展。

如何部署

第一章：准备环境

1.1 安装Docker（Linux系统）

首先，通过运行下面的命令来安装 Docker 并配置阿里云的镜像加速器：

1.2 安装 Docker Compose

完成 Docker 的安装后，接下来安装 Docker Compose：

1.3 用户权限设置

为了便于管理 Docker，将当前用户添加到 Docker 用户组：

第二章：系统更新与软件安装

2.1 更新系统软件

检查并列出所有可升级的软件包：

执行软件包升级：

2.2 安装必要的开发工具

安装 Node.js 和 npm，这对于许多现代开发环境是必需的：

同样，安装 make 工具来管理和维护项目：

第三章：安装 Anaconda 和设置 Python 环境

3.1 下载与安装 Anaconda

下载 Anaconda 安装脚本，并为其设置执行权限：

执行 Anaconda 安装脚本：

更新环境变量以确保 Anaconda 正确配置：

3.2 配置 Python 环境

创建并激活一个名为 的新 Python 环境，指定 Python 版本为 3.11：

第四章：项目设置和构建

4.1 安装 Poetry

安装 Poetry 来管理 Python 项目的依赖：

更新路径和环境变量：

4.2 获取并构建项目

克隆并进入 OpenDevin 项目目录，然后使用 make 构建项目：

第五章：配置语言模型

5.1 选择和配置语言模型

OpenDevin 支持使用 litellm 库配置多种语言模型。默认配置是使用 OpenAI 的 GPT-4，但用户可以根据需求选择其他模型，如 Anthropic 的 Claude 或 Llama。

5.1.1 使用 Makefile 配置模型

简单有效的配置方法是通过 Makefile：

此命令会引导您输入所需的 LLM API 密钥和模型名称，以便个性化您的 OpenDevin 环境。

5.1.2 探索其他模型

如果您希望尝试除 OpenAI GPT 外的其他模型，可以查阅 litellm 文档以获取更多信息和支持。我们也在准备相关文档，以帮助用户探索和配置各种替代模型。

5.2 运行本地模型

具体文档说明如何使用 ollama 在本地运行模型，以及使用 Azure 云服务运行 OpenDevin 的指南正在编写中。

第六章：运行应用程序

6.1 启动 OpenDevin

完成配置后，启动 OpenDevin 就像执行以下命令一样简单：

这将同时启动后端和前端服务器，使您能够与 OpenDevin 交互。

第七章：单独服务器启动

7.1 启动后端服务器

如果需要专注于后端相关任务，可以单独启动后端服务器：

7.2 启动前端服务器

同样，如果要处理前端相关的组件或界面增强，可以单独启动前端服务器：

第八章：获取帮助

8.1 使用 make help

如果您需要关于可用目标和命令的帮助或信息，可以使用以下命令：

附：一键执行

https://github.com/OpenDevin/OpenDevin