ChatDev 2.0（DevAll）是一款免费的零代码平台，可创建并运行 AI 智能体团队，完成各类任务 —— 包括软件开发、数据图表、3D 建模、游戏制作、深度研究等。只需简单拖拽式流程操作，无需任何编程基础。通过 Python/uv 和 Node.js 安装，可在网页控制台或 Python SDK 中启动，快速出成果。它能节省大量人工时间、降低成本，即使没有技术背景，也能轻松快速完成复杂项目。
最近看到不少人把 ChatDev 2.0（DevAll） 描述成：
免费零代码平台，拖拖拽拽就能创建 AI 团队，做软件开发、3D 建模、游戏制作、深度研究……
听起来很猛。
但问题是——它真的有这么“产品化”吗？
我们理性拆一下。
ChatDev 本质在做什么？
- 项目：ChatDev
- 组织：OpenBMB
ChatDev 最初的核心思路其实很清晰：
用多个 AI 角色，模拟一家软件公司，从需求到代码自动完成开发流程。
它不是“一个大模型”，而是：
- CEO
- 产品经理
- 架构师
- 程序员
- 测试工程师
每个角色由 LLM 扮演，通过结构化对话推进项目。
本质是一个：
多智能体（Multi-Agent）协作的软件开发框架
和普通 AI 编程工具有什么区别？
普通 Copilot 类工具：
- 人主导
- AI 辅助
- 片段生成
ChatDev：
- AI 主导
- 多角色分工
- 按软件工程流程推进
- 输出完整项目结构
它更像是：
自动运行的软件公司模拟器
那“零代码拖拽平台”这个说法准确吗？
结论：有夸张成分。
目前 ChatDev 仍然需要：
- Python 环境
- 安装依赖
- 配置模型 API
- 理解 Agent 结构
- 调试运行过程
它并不是成熟的商业 SaaS 平台。
也不是 Dify 那种真正可视化编排系统。
“无需技术背景”是真的吗？
现实一点讲：
如果你不会：
- Python
- API Key 配置
- 环境部署
你很难真正跑起来。
所以它更适合：
- 研究者
- 开发者
- Agent 架构爱好者
而不是完全零基础用户。
ChatDev 的能够直接使用吗？
它不是产品
它是研究型框架。
它探索的东西很前沿
- Agent 分工结构
- 对话驱动流程控制
- 自动软件工程
- AI 组织模拟
这在多 Agent 领域是很有代表性的。
理性总结
ChatDev 2.0（DevAll）确实在往平台化方向发展。
但它目前更准确的定位是：
多智能体协作的软件自动生成框架
而不是：
小白也能随便拖拽生成游戏的 AI 公司系统
Github：https://github.com/OpenBMB/ChatDev
油管：https://youtu.be/VxssQLb7mr4