GitHub 1.1万星,模拟软件开发流程,开源框架MetaGPT爆火

机器之心报道

编辑:小舟

在不久的将来,我们应该就能用上智能体开发的软件了。

随着大型语言模型(LLM)的日渐成熟,利用其构建 AI 智能体成为一个新的研究方向。已有研究使用 LLM 驱动多智能体自主完成了一些任务。

然而,现有研究主要集中在简单任务上,缺乏对复杂任务的探索。这主要是因为大型语言模型存在「幻觉」问题,特别是当多个智能体相互作用时,幻觉会进一步被放大,以至于无法用于复杂任务。

最近,一个名为「MetaGPT」的开源框架尝试解决这个问题。MetaGPT 旨在将有效的人类工作流程作为元编程方法注入到 LLM 驱动的多智能体协作中。MetaGPT 在 GitHub 上线几天,就狂揽超过 11.1k star。

GitHub 1.1万星,模拟软件开发流程,开源框架MetaGPT爆火

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT

简单来说,MetaGPT 让多智能体的协作过程模拟软件开发公司的工作流程,这就需要为每个智能体分配角色,并规划智能体的协作过程。软件开发公司的人员分配情况通常如下图所示:

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具体来说,MetaGPT 首先将标准化操作程序 (SOP) 编码到 prompt 中,使得多个智能体的协作过程结构化。然后,研究团队进一步让输出模块化,赋予智能体与人类工作者相当的领域专业知识,以验证输出并减少复合错误。

通过这种方式,MetaGPT 以工作流水线的形式为各个智能体分配了不同的角色,进而建立了一个能够有效、凝聚地解构复杂多智能体协作问题的框架。

GitHub 1.1万星,模拟软件开发流程,开源框架MetaGPT爆火

对于软件开发来说,系统架构和接口设计是非常关键的一步,研究团队以推荐引擎开发为例,展示了 MetaGPT 中的「架构师智能体」自主生成的系统接口设计:

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MetaGPT 可以让智能体完成多种复杂任务,例如开发一个简单的游戏软件,MetaGPT 的任务执行流程可以和人类开发者的 SOP 流程一一对应:

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MetaGPT 会收到用户输入的需求,就会有智能体作为产品经理进行需求和可行性分析,再由充当架构师、项目经理、工程师的智能体按顺序完成软件开发。最后还有智能体负责对软件进行全面的测试。整个过程很好地模拟了现实世界的开发过程。

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我们来看一个 MetaGPT 完成具体开发任务的例子,用户只输入一句需求:写一个 「21 点游戏(Blackjack)」,MetaGPT 就经过需求分析、任务规划,成功编写出游戏代码:

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研究团队在项目路线图中介绍道:MetaGPT 短期内将完成自主实现中型项目(约 2000 行代码)的目标,最终 MetaGPT 将能够自主训练、微调、优化、应用和更新。

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目前,MetaGPT 已发表研究论文《METAGPT: META PROGRAMMING FOR MULTI-AGENT COLLABORATIVE FRAMEWORK》。

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论文地址:https://arxiv.org/pdf/2308.00352.pdf

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