[💡정보] (스압) Devika - 에이전트형 AI 소프트웨어 엔지니어

[익명(landofooo)]

? Devika - 에이전트형 AI 소프트웨어 엔지니어 ??

devika 스크린샷

중요

이 프로젝트는 현재 매우 초기 개발/실험 단계에 있습니다. 현재 구현되지 않은 기능이나 고장난 기능들이 많이 있습니다. 진행 상황을 돕기 위해 기여를 환영합니다!

목차

소개

주요 기능

시스템 아키텍처 

빠른 시작

설치

시작하기

구성

내부 동작

AI 계획 및 추론

키워드 추출

브라우저 상호 작용

코드 작성

커뮤니티 Discord 서버

기여하기

라이선스

소개

Devika는 고급 AI 소프트웨어 엔지니어로, 높은 수준의 사람 지시를 이해하고, 이를 단계별로 분해하며, 관련 정보를 조사하고, 주어진 목표를 달성하기 위한 코드를 작성할 수 있습니다. Devika는 대형 언어 모델, 계획 및 추론 알고리즘, 웹 브라우징 능력을 활용하여 지능적으로 소프트웨어를 개발합니다.

Devika는 최소한의 사람 지도로 복잡한 코딩 작업을 수행할 수 있는 AI 페어 프로그래머를 제공함으로써 소프트웨어 구축 방식을 혁신하는 것을 목표로 합니다. 새로운 기능을 만들거나, 버그를 수정하거나, 처음부터 전체 프로젝트를 개발해야 하는 경우에도 Devika가 도와드릴 수 있습니다.

참고

Devika는 Cognition AI의 Devin을 본떠 만들어졌습니다. 이 프로젝트는 SWE-bench 벤치마크에서 Devin과 동일한 점수를 달성하고 결국에는 이를 능가하는 것을 "지나치게 야심찬" 목표로 하는 Devin의 오픈 소스 대안이 되는 것을 목표로 합니다.

데모

https://github.com/stitionai/devika/assets/26198477/cfed6945-d53b-4189-9fbe-669690204206

주요 기능

? Claude 3, GPT-4, GPT-3.5 및 Ollama를 통한 로컬 LLM 지원. 최적의 성능을 위해서는 Claude 3 제품군 모델을 사용하세요.

? 고급 AI 계획 및 추론 기능

? 집중 연구를 위한 컨텍스트 키워드 추출

? 원활한 웹 브라우징 및 정보 수집

? 여러 프로그래밍 언어로 코드 작성

? 동적 에이전트 상태 추적 및 시각화

? 채팅 인터페이스를 통한 자연어 상호 작용

? 프로젝트 기반 구성 및 관리

? 새로운 기능 및 통합을 추가하기 위한 확장 가능한 아키텍처

시스템 아키텍처

Devika의 시스템 아키텍처는 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:

사용자 인터페이스: Devika와 상호 작용하고, 프로젝트 파일을 보고, 에이전트의 상태를 모니터링하기 위한 웹 기반 채팅 인터페이스입니다.

에이전트 코어: AI 계획, 추론 및 실행 프로세스를 지휘하는 중앙 구성 요소입니다. 작업을 수행하기 위해 다양한 하위 에이전트 및 모듈과 통신합니다.

대형 언어 모델: Devika는 자연어 이해, 생성 및 추론을 위해 Claude, GPT-4, Ollama를 통한 로컬 LLM과 같은 최첨단 언어 모델을 활용합니다.

계획 및 추론 엔진: 높은 수준의 목표를 실행 가능한 단계로 분해하고 현재 컨텍스트를 기반으로 결정을 내릴 책임이 있습니다.

연구 모듈: 키워드 추출 및 웹 브라우징 기능을 활용하여 당면한 작업에 대한 관련 정보를 수집합니다.

코드 작성 모듈: 계획, 연구 결과 및 사용자 요구 사항을 기반으로 코드를 생성합니다. 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다.

브라우저 상호 작용 모듈: Devika가 필요에 따라 웹사이트를 탐색하고, 정보를 추출하며, 웹 요소와 상호 작용할 수 있도록 합니다.

지식 베이스: 프로젝트별 정보, 코드 스니펫 및 학습된 지식을 효율적으로 액세스할 수 있도록 저장하고 검색합니다.

데이터베이스: 프로젝트 데이터, 에이전트 상태 및 구성 설정을 유지합니다.

자세한 문서는 ARCHITECTURE.md를 참조하세요.

빠른 시작

프로젝트를 로컬에서 실행하는 가장 쉬운 방법:

uv - Python 패키지 관리자 설치 (https://github.com/astral-sh/uv)

bun - 런타임 설치 (https://bun.sh/)

Ollama 설치 및 설정 (https://ollama.com/)

config.toml 파일에 API 키 설정. (이것은 곧 UI로 옮겨져서 명령줄을 건드리지 않고도 UI에서 이러한 키를 설정할 수 있게 될 것입니다. 구현하고 싶으신가요? 이 이슈를 참고하세요: https://github.com/stitionai/devika/issues/3)

그런 다음 다음 명령을 실행하세요:

ollama serve

git clone https://github.com/stitionai/devika.git

cd devika/

uv venv

uv pip install -r requirements.txt

cd ui/

bun install

bun run dev

python3 devika.py

Docker 이미지는 곧 출시될 예정입니다. ?

설치

Devika는 다음과 같은 의존성이 필요합니다:

Ollama (설치 방법은 여기를 참조하세요: https://ollama.com/)

Bun (설치 방법은 여기를 참조하세요: https://bun.sh/)

Devika를 설치하려면 다음 단계를 따르세요:

Devika 저장소를 클론합니다:

git clone https://github.com/stitionai/devika.git

프로젝트 디렉토리로 이동합니다:

cd devika

필요한 의존성을 설치합니다:

pip install -r requirements.txt

playwright install --with-deps # 필요한 경우 playwright에서 브라우저(및 해당 의존성) 설치

필요한 API 키와 구성을 설정합니다(구성 섹션 참조).

Devika 서버를 시작합니다:

python devika.py

UI 서버를 컴파일하고 실행합니다:

cd ui/

bun install

bun run dev

브라우저를 열고 http://127.0.0.1:3000 으로 이동하여 Devika 웹 인터페이스에 액세스합니다.

시작하기

Devika를 사용하기 시작하려면 다음 단계를 따르세요:

브라우저에서 Devika 웹 인터페이스를 엽니다.

"New Project" 버튼을 클릭하고 프로젝트 이름을 입력하여 새 프로젝트를 생성합니다.

프로젝트에 대해 원하는 프로그래밍 언어와 모델 구성을 선택합니다.

채팅 인터페이스에서 Devika가 작업할 높은 수준의 목표나 작업 설명을 제공합니다.

Devika는 요청을 처리하고, 단계별로 분해한 다음, 작업을 시작합니다.

Devika의 진행 상황을 모니터링하고, 생성된 코드를 확인하며, 필요에 따라 추가 지침이나 피드백을 제공합니다.

Devika가 작업을 완료하면 생성된 코드와 프로젝트 파일을 검토합니다.

추가 지침이나 수정 사항을 제공하여 프로젝트를 반복하고 개선합니다.

구성

Devika가 제대로 작동하려면 특정 구성 설정과 API 키가 필요합니다. config.toml 파일을 다음 정보로 업데이트하세요:

OPENAI_API_KEY: GPT 모델에 액세스하기 위한 OpenAI API 키입니다.

CLAUDE_API_KEY: Claude 모델에 액세스하기 위한 Anthropic API 키입니다.

BING_API_KEY: 웹 검색 기능을 위한 Bing Search API 키입니다.

DATABASE_URL: 데이터베이스 연결을 위한 URL입니다.

LOG_DIRECTORY: Devika의 로그가 저장될 디렉토리입니다.

PROJECT_DIRECTORY: Devika의 프로젝트가 저장될 디렉토리입니다.

API 키를 안전하게 보관하고 공개적으로 공유하지 마세요.

내부 동작

Devika에서 사용되는 주요 구성 요소와 기술 중 일부를 자세히 살펴보겠습니다:

AI 계획 및 추론

Devika는 높은 수준의 목표를 실행 가능한 단계로 분해하기 위해 고급 AI 계획 및 추론 알고리즘을 사용합니다. 계획 프로세스에는 다음 단계가 포함됩니다:

목표 이해: Devika는 사용자의 의도와 요구 사항을 이해하기 위해 주어진 목표나 작업 설명을 분석합니다.

컨텍스트 수집: 대화 기록, 프로젝트 파일 및 지식 베이스에서 관련 컨텍스트를 수집하여 계획 프로세스에 정보를 제공합니다.

단계 생성: 목표와 컨텍스트를 기반으로 Devika는 작업을 수행하기 위한 높은 수준의 단계 시퀀스를 생성합니다.

개선 및 검증: 생성된 단계는 실행 가능성을 보장하고 목표와 일치하도록 개선되고 검증됩니다.

실행: Devika는 필요에 따라 다양한 하위 에이전트와 모듈을 활용하여 계획의 각 단계를 실행합니다.

추론 엔진은 진행 상황을 지속적으로 평가하고 실행 중에 받은 새로운 정보나 피드백을 기반으로 계획을 조정합니다.

키워드 추출

집중 연구 및 정보 수집을 가능하게 하기 위해 Devika는 키워드 추출 기술을 사용합니다. 이 프로세스에는 다음 단계가 포함됩니다:

전처리: 입력 텍스트(목표, 대화 기록 또는 프로젝트 파일)는 불용어를 제거하고, 토큰화하며, 텍스트를 정규화하여 전처리됩니다.

키워드 식별: Devika는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 사용하여 전처리된 텍스트에서 중요한 키워드와 구문을 식별합니다. BERT의 대규모 말뭉치에 대한 사전 학습은 의미론적 관계를 포착하고 주어진 컨텍스트에서 단어의 중요성을 이해할 수 있게 해줍니다.

키워드 순위 지정: 식별된 키워드는 작업과의 관련성과 중요성에 따라 순위가 지정됩니다. TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)와 TextRank와 같은 기술이 각 키워드에 점수를 할당하는 데 사용됩니다.

키워드 선택: 최상위 순위의 키워드가 현재 컨텍스트에 가장 관련성이 높고 정보력이 있는 것으로 선택됩니다.

https://github.com/stitionai/devika

GitHub - stitionai/devika: Devika is an Agentic AI Software Engineer that can understand high-level human instructions, break them down into steps, research relevant information, and write code to achieve the given ive. Devika aims to be a competitive open-source alternative to Devin by Cognition AI.