大型语言模型（LLM）驱动的多智能体系统（MAS）在解决复杂任务方面展现出强大潜力，但其开发面临两难：代码框架表达力强却工程成本高，低代码构建器易于上手却限制了智能体交互只能遵循作者预设的工作流。
ChatDev 2.0（以下简称 DevAll）是一款无代码平台，旨在同时提供高表达性和易用性。为实现高表达性，DevAll 引入 声明式可执行图抽象 与 循环感知执行引擎，能够在同一框架内表示并运行异构智能体以及动态、循环的交互模式。为提升易用性，平台内置可视化界面，用户无需编写代码即可完成智能体的创建、运行、监控和检查，甚至支持 human‑in‑the‑loop 步骤。
实验结果表明，DevAll 能在三个具代表性的任务上复现最先进的 MAS，性能与专用编排代码相当，却无需为每个任务编写特定的 orchestration 代码，验证了其作为通用 LLM‑MAS 平台的有效性。项目已开源，地址为 https://github.com/OpenBMB/ChatDev。
点评：DevAll 将可视化与图结构相结合，成功降低了 MAS 开发门槛，同时保留了复杂交互的表达能力，为 LLM 多智能体研究提供了一个可复用的基准平台。