AI Doc Gen：多智能体驱动的代码库自动文档生成系统，提升代码理解与开发者入门效率。
• 多智能体架构：专门的AI agent负责代码结构、数据流、依赖关系、请求流及API分析，确保文档精准全面。
• 自动文档生成：支持自动创建结构化README，章节可灵活配置，保持文档始终更新且易维护。
• GitLab集成：无缝接入GitLab，支持自动分析与合并请求创建，优化团队协作流程。
• 并发处理：多agent并行执行，加速代码分析与文档生成，适应大型项目需求。
• 多LLM兼容：兼容OpenAI、OpenRouter及本地模型等多种LLM API，灵活选择最佳模型。
• 配置灵活：基于YAML配置文件，支持环境变量覆盖，满足不同项目定制需求。
• 可观测性：内置OpenTelemetry和Langfuse监控，实时追踪分析过程，保障系统稳定性。
• 技术栈前沿：采用Python 3.13与pydantic-ai进行agent编排，结合GitPython和python-gitlab实现仓库操作。
从根本上解决文档“腐烂”问题，推动文档与代码同步进化，实现长期维护价值最大化。适合追求高效、自动化文档管理的开发团队及开源项目。
#资源参考 #Agent #AI
• 多智能体架构：专门的AI agent负责代码结构、数据流、依赖关系、请求流及API分析，确保文档精准全面。
• 自动文档生成：支持自动创建结构化README，章节可灵活配置，保持文档始终更新且易维护。
• GitLab集成：无缝接入GitLab，支持自动分析与合并请求创建，优化团队协作流程。
• 并发处理：多agent并行执行，加速代码分析与文档生成，适应大型项目需求。
• 多LLM兼容：兼容OpenAI、OpenRouter及本地模型等多种LLM API，灵活选择最佳模型。
• 配置灵活：基于YAML配置文件，支持环境变量覆盖，满足不同项目定制需求。
• 可观测性：内置OpenTelemetry和Langfuse监控，实时追踪分析过程，保障系统稳定性。
• 技术栈前沿：采用Python 3.13与pydantic-ai进行agent编排，结合GitPython和python-gitlab实现仓库操作。
从根本上解决文档“腐烂”问题，推动文档与代码同步进化，实现长期维护价值最大化。适合追求高效、自动化文档管理的开发团队及开源项目。
#资源参考 #Agent #AI
GitHub
GitHub - divar-ir/ai-doc-gen: AI-powered multi-agent system that automatically analyzes codebases and generates comprehensive documentation.…
AI-powered multi-agent system that automatically analyzes codebases and generates comprehensive documentation. Features GitLab integration, concurrent processing, and multiple LLM support for bette...
