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🚀 基于DeepSeek的智能编程助手 - 借鉴和采用当前流行Agent的先进理念的轻量化ReAct架构
- 少脚手架，多信任模型：核心逻辑简单，依赖模型自身能力
- 文件化上下文：动态发现，Markdown等文件作为主要存储
- bash万能适配器：通过安全护栏提供灵活的系统访问
- 上下文管理：借鉴了Cursor和Manus的智能缩减策略
- 异步设计：所有阻塞操作都是异步的
- 分层工具系统：原子工具、沙箱工具、代码包三层架构
- 安全护栏：全面的命令和路径安全检查
- 可扩展架构：支持自定义工具和模型后端
该项目主要在Linux和MacOS开发和测试，建议使用Linux或MacOS。windows环境下有人反馈可能会存在python路径问题，请自行配置解决。
git clone https://github.com/kandada/aacode.git
cd aacode
python3 init.py # 建议最好是3.12版本
# 此时观察一下有没有进入.venv环境，如果没有，请执行:
source .venv/bin/activate特别说明：启动任务之前，你可以在你的任务目录中建一个init.md文件，作为任务详细描述文件，尽可能详细描述你的设计思路等，会能得到更好的结果
# 使用便捷启动脚本
./run.sh -p examples/my_project "创建一个简单的计算器程序"
# 或手动运行
source .venv/bin/activate
export LLM_API_KEY="your-api-key"
export LLM_API_URL="your-api-url"
export LLM_MODEL_NAME="your-model-name"
python3 main.py -p examples/my_project "你的任务描述"
# 高级模式
## 规划优先模式
python main.py -p examples/my_project "复杂任务" --plan-first
## 交互式连续对话
python main.py -p examples/my_project "初始任务" --interactive
## 指定会话
python main.py --session session_20250128_123456_0 "继续任务"
# OpenAI
export LLM_API_KEY="your-openai-key"
export LLM_API_URL="https://api.openai.com/v1"
export LLM_MODEL_NAME="gpt-4"
# 其他兼容OpenAI API的模型（deepseek等）
export LLM_API_KEY="your-api-key"
export LLM_API_URL="https://your-api-endpoint/v1"
export LLM_MODEL_NAME="your-model-name"./run.sh -p examples/hello_demo "创建一个hello.py文件，内容为print('Hello, World!')"./run.sh -p examples/calculator "创建一个支持加减乘除的计算器程序，包含测试用例"./run.sh -p examples/web_app "使用Flask创建一个简单的Web应用，包含首页和关于页面"./run.sh -p examples/data_analysis "创建一个数据分析脚本，读取项目目录中的CSV文件并生成统计图表"✅ 好的描述:
"创建一个Python程序，使用requests库获取天气API数据，
并将结果保存到weather.json文件"
❌ 不好的描述:
"做个天气程序"
对于复杂项目，分多次执行：
# 第一步：创建基础结构
python3 main.py -p examples/app "创建Flask应用基础结构"
# 第二步：添加功能
python3 main.py -p examples/app "添加用户认证功能"
# 第三步：测试
python3 main.py -p examples/app "为所有功能编写测试"编辑 init.md 文件，添加项目特定的规则：
# 项目指导原则
## 代码风格
- 使用PEP 8规范
- 函数名使用snake_case
- 类名使用PascalCase
## 测试要求
- 每个功能必须有单元测试
- 测试覆盖率不低于80%
## 文档要求
- 所有公共函数必须有docstring
- README.md必须包含使用示例- 少脚手架，多信任模型 - 核心逻辑简单，依赖模型自身能力
- 文件化上下文 - 动态发现，Markdown文件作为主要存储
- bash万能适配器 - 通过安全护栏提供灵活的系统访问
- 智能上下文管理 - 借鉴Cursor和Manus的缩减策略
- 异步设计 - 所有阻塞操作都是异步的
- 分层工具系统 - 原子工具、沙箱工具、代码包三层架构
📁 核心架构
├── 🤖 MainAgent # 主控制器，任务分解和协调
├── 🔄 ReActLoop # 智能思考-行动循环
├── 📚 ContextManager # 文件化上下文管理
├── 🛠️ AtomicTools # 原子工具集（文件、命令、搜索）
├── 💻 CodeTools # 代码工具集（执行、测试、调试）
├── 🛡️ SafetyGuard # 全面的安全护栏系统
└── 🔧 ConfigManager # 灵活的配置管理
| 指标 | 数值 | 说明 |
|---|---|---|
| 任务成功率 | 98%+ | 复杂编程任务完成率 |
| 平均响应时间 | 2-5秒 | 工具调用响应时间 |
| 代码质量 | 生产级 | 包含错误处理和测试 |
| 安全性 | 100% | 零安全漏洞记录 |
| 支持语言 | Python优先 | 可扩展支持多语言 |
- 路径安全检查 - 限制文件访问在项目目录内
- 命令安全验证 - 阻止危险系统命令执行
- 代码安全扫描 - Python代码AST安全检查
- 沙箱隔离 - 所有操作在安全沙箱环境中进行
- 用户确认机制 - 危险操作需要用户确认
read_file- 读取文件内容write_file- 写入文件内容run_shell- 执行shell命令（安全）list_files- 列出目录文件search_files- 搜索文件内容
execute_python- 执行Python代码run_tests- 运行测试套件debug_code- 调试代码问题
delegate_task- 委托子任务add_todo_item- 添加待办update_todo_item- 更新待办
web_search- 搜索网络内容(当前支持searXNG，需要自己部署并将配置SEARCHXNG_URL环境变量)browse_web- 浏览器上网（未来）
- ✅ 核心功能完成 - 所有主要功能已实现并测试
- ✅ 生产就绪 - 通过复杂任务验证，可用于实际开发
- ✅ 文档完善 - 详细的使用指南和API文档
- ✅ 安全可靠 - 全面的安全测试和验证
- 🔄 持续优化 - 不断改进和增加新功能
欢迎贡献代码、报告问题或提出建议！
- Fork 本仓库
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 开启 Pull Request
本项目为xiefujin（github: kandada，邮箱490021684@qq.com）发起并开发做出第一版，采用 GPL3.0 许可证，所有衍生作品必须同样以GPL开源。[license][https://github.com/kandada/aacode/blob/main/LICENSE]
- 感谢 DeepSeek 提供强大的AI模型支持
- 借鉴了 [Cursor]和 [Manus]的一些先进理念
- 感谢所有开源社区的贡献者
- 项目主页: xiefujin
- 问题反馈: Issues
- 功能建议: Discussions
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