AutoDev は、GitHub リポジトリ unit-mesh/auto-dev でリリースが公開されている AI コーディングツールである。このページはそのリポジトリのツールを扱う。AutoDev は、同じ名前を持つ別のフレームワークについての別ページである。AI コードレビューのさらなる進化：AutoDev のマルチエージェント協調アーキテクチャ徹底解説 の説明によれば、npm パッケージ @autodev/cli から CLI としてインストールするか、AutoDev Desktop としてダウンロードすることができる。
作者の説明によれば、そのコードレビュー機能が取り組む問題は、レビュアーが必要とする情報（lint の結果、テスト、issue、変更履歴）が複数のシステムに散在していること、複雑なロジックを理解できる単一のツールが存在しないこと、そして手作業のレビューは遅く主観的であることである。
機能
IDE プラグイン
作者は AutoDev をコード変更のアシスタントとして位置づけている。新しい要求のたびにコードを再生成するのではなく、デベロッパーが既存のコードを変更するのを支援するものであり、そのためには規約、ベストプラクティス、ソフトウェアのナレッジエンジニアリングをツールに組み込む必要があると彼は主張している。DevOps の規範と実践を融合した、進化的な AI 支援コーディングの構築 で説明されているプラグインのバージョン 1.8 は、その方向に沿った機能をいくつか追加した。社内の OA システムから取得したユーザーの現在の要求 ID とコード変更をもとに生成されるコミットメッセージ、IDE 自身のインスペクションが報告するコードスメルに基づくリファクタリング、ユーザーが IDE の名前変更機能を呼び出したときに提示される 5 つの AI による名前の候補（設定で手動で有効化する）、そして日付、オペレーティングシステム、シェルをコンテキストに含めるターミナルコマンド生成である。同じバージョンでは、中国語の設定ページとプロンプト、より簡単な LLM サーバーのテスト、2024.1 版 IDE のサポート、AutoSQL の改善も追加された。
コードレビュー
CLI のバージョン 0.3.0 では、レビューは autodev review -p . で実行する。レビューは 4 ステップのパイプラインとして進む。まず静的情報を収集する（Git の差分から得られる変更ハンク、CodeGraph などのツールで特定した影響を受けるクラスとメソッド、ESLint、Ktlint、Detekt などのリンターの結果、関連する issue とテスト）。次に、選択したレビュー種別（総合、パフォーマンス、セキュリティ、スタイル）に沿って LLM にそれを分析させ、構造化された指摘を作成する。続いて lint と AI の指摘を統合して優先順位を付け、ユーザーが編集できる修正計画にまとめる。最後に、ロールバックや反復が可能なパッチとして修正を生成する。
作業は複数のエージェントに分担される。メインの CodeReviewAgent が情報を集約してオーケストレーションを行い、分析用のサブエージェント（AnalysisAgent、ErrorRecoveryAgent、CodebaseInvestigatorAgent）が大きなコンテンツ、エラーからの回復、リポジトリ全体の調査を担当し、CodingAgent が read_file、write_file、lint、テストなどのツール呼び出しを通じてコードを変更する。サブエージェントは SubAgentManager によって管理され、すべてのツールは ToolRegistry に登録されて ToolOrchestrator を通じて実行される。
AutoDev Remote Agent
AutoDev Remote Agent は AutoDev Workbench の一部で、unit-mesh/autodev-workbench リポジトリで公開されており、AutoDev Remote 编程智能体：你何必只让 AI 在白天分析需求、设计方案 での発表のとおり、2025 年 6 月に試用段階に入った。サーバー上の MCP サービスとして、あるいは GitHub プロジェクトの Actions の中で実行でき、GitHub の issue を分析し、タスクを計画し、コードを書き、その分析と計画を issue に書き戻す。ツール設計は AutoDev Sketch のものを踏襲しており、MCP でラップした汎用ツールの上に GitHub 用のツールを追加している。また、ラウンド数の上限によって会話が際限なくループするのを防いでいる。サンドボックス化は、GitHub Action の中に完全なコード実行環境を作ることと、新しい GitHub Actions を動的に作成することに依拠している。
採用とエコシステム
作者は、個人が IDE を保守するコストを理由に、AutoDev は独自の IDE の構築には注力しないと述べている。また、リモートエージェントは、コーディングモデルがエージェント的にコーディングできるようになったことで、エージェントがサーバー上で動作してコードを書き、テストし、デプロイできるようになるという見方を反映したものだという。Remote Agent の最初のバージョンは、AutoDev の VS Code 版からリファクタリングで切り出したコアをもとに、Augment コーディングアシスタントの助けを借りて設計された。それ自身をブートストラップさせることが、表明されている次の目標である。
コードレビューについては、作者は今後のバージョンでテストカバレッジ、CI/CD、インクリメンタル分析を統合すると述べている。