论文看完就想跑起来：DeepCode 把复现的活拆给一组智能体

DeepCode · 会跑测试、会留证据的编程智能体

读到一篇好论文，想当天试试，结果卡在搭工程上

你在组会上看到一篇新论文，方法很对味，老板说"这周能不能试一下"。于是你开始复现：读公式、搭工程、配依赖、写评测脚本、跑不通再改。三天过去，代码还在报环境错误，而上一个新想法已经盖过来了。复现的活里，真正有创造力的只有一小段。

它接手的是从"想做"到"能交"的整段路

DeepCode 是一个在你的仓库里干活的编程智能体：读懂项目、改代码、跑命令和测试，把失败的验证结果当成下一轮的输入，最后把过程证据留在会话里。

它不是只给你一段补丁。可以给它一个目标，也可以给它论文、文档、参考仓库，让它从理解一路走到可以运行、可以复核。

边界也说清楚：

• 它做：仓库内读改查、跑命令与测试、目标驱动的多轮推进、按任务选证据判定完成、会话与上下文持久化、技能与 MCP 接入、多智能体并行。
• 它不做：不自带模型额度，要接自己的 OpenRouter、OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Gemini、Ollama 或兼容入口；不保证复现出论文里的指标；不会绕开项目信任与权限去执行。
• 模型 Key 与代码都只存在你自己的实例里。

通过阿里云计算巢部署，约 2 分钟开箱可用，不用自己装运行时、配依赖、开公网端口，从控制台的安全代理就能进 Web 界面。

它解决了什么问题

回到那一周：你把论文和一句目标交给它，它先把文件结构和验证方式列出来给你看，再一段段实现，跑测试、失败、改、再跑。你下班前看到的是"哪几个测试过了、哪处改动还没过、证据在哪"，而不是一句"已完成"。

而更深一层的变化是：你的位置从"搭脚手架的那个人"挪到了"定目标、定验收标准的那个人"。活儿还是那么多，但判断"这样算不算成"这件事第一次有了凭据——不是靠谁记得，而是打开会话就能看到每一步为什么这么改。

核心能力

从资料到工程，先把蓝图定下来

原来"该建几个文件、怎么验证"全靠经验，现在这一步先被写出来。

• 多种起点 —— 论文、需求文档、参考仓库、实验目标都能当输入，不必先有 Issue。
• 三段推进 —— 先定项目结构与验证方式，再迭代生成代码，最后在沙箱里按失败结果精修；需要外部资料时它自己去检索，把上一轮的经验带进下一轮。

在你的仓库里干活，不是丢给你一段代码

• 读改跑一条龙 —— 搜索代码、编辑文件、打补丁、执行命令与测试，结果直接落进项目。
• 目标驱动 —— 长任务给一个目标，它自己分析、实现、验证、修复；中途你能补充要求、改验收标准、暂停或继续。
• 并行不打架 —— 多个智能体同时开工时按文件划分，不互相覆盖。

凭什么说这一版做完了

• 按任务选证据 —— 测试结果、构建输出、静态检查、诊断、diff、生成的产物，哪种对得上就用哪种。
• 失败不粉饰 —— 验证没过就是没过，不会包装成成功，而是变成下一轮的输入。
• 会话可回看 —— 工具调用、权限决定、目标变更、验证记录都留在会话里，换客户端接着看。

谁最该用

技术支持

• 官方仓库：https://github.com/HKUDS/DeepCode
• 官方文档：https://github.com/HKUDS/DeepCode#readme
• 问题反馈：GitHub Issues

🚀 立即体验

→ 一键部署 DeepCode

部署完成后在实例详情页点「安全代理访问」打开 Web 界面；先连一个模型（填 Key 并试一次请求），再把论文或项目目录交给它。