详细介绍
Deebo 是一款人工智能代理调试助手，旨在通过自动化调查和多线程工作流加速代码错误的解决过程，显著提升开发效率。它与 MCP 服务器集成，优化 AI 模型的上下文管理，适用于自然语言处理、图像识别、数据分析等多种应用场景。
核心功能
Deebo 的核心功能包括：
- 多线程调试流程：将原本单线程的 AI 编码代理工作流转换为多线程，提升调试效率。
- 自动化错误调查：自动分析错误信息、堆栈跟踪和行为，快速定位问题根源。
- 上下文管理优化：通过 MCP 服务器优化 AI 模型的上下文处理能力，提升模型性能和响应速度。
- 多模型支持：支持多种主流 AI 模型，包括 OpenAI、Anthropic、Gemini 和 OpenRouter。
- 实时监控与日志记录：提供详细的运行日志和实时监控，帮助用户快速定位问题并进行调试。
安装方法
Deebo 提供了快速安装和手动配置两种方式。
快速安装
使用 npx 可以快速安装 Deebo：
npx deebo-setup@latest手动配置
对于需要手动配置的用户，可以在编码代理的指定位置创建一个配置文件，内容如下：
{
"servers": {
"deebo": {
"command": "node",
"args": [
"--experimental-specifier-resolution=node",
"--experimental-modules",
"--max-old-space-size=4096",
"/Users/[your-name]/.deebo/build/index.js"
],
"env": {
"NODE_ENV": "development",
"USE_MEMORY_BANK": "true",
"MOTHER_HOST": "openrouter",
"MOTHER_MODEL": "anthropic/claude-3.5-sonnet",
"SCENARIO_HOST": "openrouter",
"SCENARIO_MODEL": "deepseek/deepseek-chat",
"OPENROUTER_API_KEY": "your-openrouter-api-key"
}
}
}
}使用方法
Deebo 的使用流程包括启动调试会话、提供错误信息、获取会话 ID 等步骤。
启动调试会话
当遇到棘手的错误时，指示您的代理将任务委托给 Deebo。请求中应包含以下内容：
- 错误信息（消息、堆栈跟踪或行为）
- Git 仓库的绝对路径
- 已尝试的方法、相关文件或代码片段、如何复现问题、所用的语言或环境
示例指令如下：
“此错误发生在 /path/to/repo，可能与身份验证逻辑有关。我已经检查了会话令牌解析器。能否将此任务委托给 Deebo？”您的代理将启动 Deebo 会话并提供给您一个会话 ID（例如 session-1745...）。请妥善保存。
使用场景
Deebo 适用于多种 AI 开发场景，包括：
- 自然语言处理：优化模型上下文管理，提高文本分类准确率。
- 图像识别：调整上下文大小以适应高分辨率图像，改善边缘检测效果。
- 数据分析：提升模型处理速度和准确性，适应大规模数据处理。
注意事项
在使用 Deebo 时，需要注意以下事项：
- 确保 Git 仓库路径正确，以便 Deebo 能够访问相关代码。
- 提供尽可能详细的错误信息，有助于 Deebo 快速定位问题。
- 妥善保存会话 ID，以便后续跟踪调试过程。
- Deebo 依赖于 MCP 服务器进行上下文管理优化，确保其配置正确。
常见命令
MCP 服务器提供了一些常用命令，方便用户管理服务：
mcp start：启动 MCP 服务器。mcp stop：停止 MCP 服务器。mcp status：查看 MCP 服务器当前状态。
使用示例
以下是两个使用 Deebo 的实际案例：
案例1：自然语言处理
使用 Deebo 优化 NLP 模型的上下文管理，大幅提高文本分类准确率。
优化模型上下文大小以处理长篇文档。预期结果：模型处理速度提升 30%，准确率提高 10%。
案例2：图像识别
通过 Deebo 调整图像识别模型的上下文设置，改善边缘检测效果。
调整上下文大小以适应高分辨率图像。预期结果：边缘检测精度提高 25%。
Deebo 通过自动化调试流程和上下文优化，帮助开发者快速定位并解决代码问题，显著提升开发效率。
ai调试
上下文优化
多模型支持
代码纠错
开发效率
