DeepCode：将研究论文与自然语言转化为生产就绪代码的智能多代理系统

你是否曾经为将复杂的研究论文算法转化为可运行代码而头疼？或者花费大量时间根据文字描述手动编写前后端代码？DeepCode 的出现，旨在彻底解决这些问题。它是一个基于 Python 构建的开源多代理代码生成平台，能够帮助开发者和研究者自动将学术论文、自然语言描述转化为高质量的生产就绪代码。本文将带你全面了解这个潜力无限的代码生成新星。

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DeepCode stars数：6433
DeepCode forks数：874

DeepCode项目目录截图

DeepCode核心亮点

🌟 多代理智能协作：采用中央协调代理与多个专业化代理协同工作，实现从需求分析到代码生成的完整流程自动化。
🎯 三合一代码生成能力：支持 Paper2Code（论文转代码）、Text2Web（文本转前端）、Text2Backend（文本转后端）三种核心场景。
🔒 高质量输出保障：集成自动化测试、文档生成和代码验证，确保生成的代码具备生产环境可用性。
🧩 高度可扩展架构：基于 Model Context Protocol (MCP) 标准，支持与各种工具和服务无缝集成。

DeepCode快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 DeepCode：

1. 安装：

   # 使用 pip 直接安装
   $ pip install deepcode-hku
   下载配置文件
   $ curl -O https://raw.githubusercontent.com/HKUDS/DeepCode/main/mcp_agent.config.yaml
   $ curl -O https://raw.githubusercontent.com/HKUDS/DeepCode/main/mcp_agent.secrets.yaml

2. 配置API密钥：
   编辑 mcp_agent.secrets.yaml 文件，配置所需的 API 密钥（OpenAI/Anthropic 等）。
3. 启动应用：

   # 启动Web界面
   $ deepcode
   # 应用将在 http://localhost:8501 自动启动

DeepCode应用场景

场景一：学术研究转化：研究人员可以使用 DeepCode 快速将论文中的复杂算法转化为可运行代码，加速算法复现和实验验证。
场景二：快速原型开发：开发团队可以通过自然语言描述快速生成完整的前后端代码，大幅缩短从概念到原型的时间。
场景三：自动化代码生成：企业可以使用 DeepCode 自动化重复性的编码任务，提高开发效率并减少人为错误。
用户案例：目前，DeepCode 已被多个研究机构和开发团队用于加速代码开发和算法实现工作流。

DeepCode链接

HKUDS / DeepCode项目地址：https://github.com/HKUDS/DeepCode

本文地址：https://www.tgoos.com/10738