能当老板的AI大模型多智体框架MetaGPT自动完成项目

能当老板的AI大模型多智体框架MetaGPT自动完成项目。

在这里插入图片描述
MetaGPT是一个创新的多智能体框架,它结合了大语言模型(LLM)和多智能体协作系统,旨在通过模拟人类工作流程来解决复杂问题。这个框架的核心在于将标准化操作程序(SOPs)编码成提示序列,以便在多智能体系统中实现更高效的工作流程和减少错误。

在MetaGPT中,智能体被赋予特定的角色,例如产品经理、架构师、项目经理、工程师和质量保证工程师等,每个角色都有其独特的职责和专业知识。这些智能体遵循SOPs来分解任务,确保每个步骤都能高效且准确地完成。例如,在软件开发过程中,产品经理负责分析需求并创建产品需求文档(PRD),架构师负责将需求转化为系统设计,项目经理负责任务分配,工程师负责编写代码,而质量保证工程师则负责测试和确保代码质量。

MetaGPT的主要特点包括:

  1. 角色专业化与分工协作:MetaGPT将多智能体系统中的智能体分配到不同的角色,每个角色都有明确的职责和任务。这种分工使得复杂任务能够被分解为更小、更具体的子任务,由具有相应专业知识的智能体来完成。

  2. 标准化操作程序(SOPs)集成:MetaGPT将SOPs编码成提示序列,这些标准化的流程有助于智能体更有效地完成任务。SOPs在人类社会中广泛应用于各种领域,以确保任务的一致性和质量,MetaGPT借鉴这一概念,提高了智能体协作的效率和准确性。

  3. 结构化通信:为了解决纯自然语言通信在复杂任务中的局限性,MetaGPT采用了结构化的通信方式。智能体通过共享消息池发布和订阅信息,这样可以确保信息的准确传递,同时避免信息过载。

  4. 可执行反馈机制:MetaGPT引入了一种自我修正机制,允许智能体在代码生成过程中进行迭代编程。例如,工程师智能体可以根据产品需求和设计生成代码,然后执行并检查错误。如果发现问题,它会根据过去的信息和当前的PRD、系统设计以及代码文件进行调试,直到代码通过测试。

  5. 模拟真实世界团队协作:MetaGPT通过模拟真实世界中的软件开发团队,展示了其在分解复杂任务、分配具体行动程序给不同角色以及促进团队成员之间协作的能力。

MetaGPT的工作原理涉及角色定义与分工、标准化操作程序(SOPs)、结构化通信、任务分解与协作以及持续学习与优化。这些组件共同作用,使得MetaGPT能够高效地处理复杂的任务。

MetaGPT的应用场景广泛,包括软件开发、项目管理、自动化测试、数据分析与决策支持等。它通过模拟真实世界的工作流程,提高了任务执行的效率和质量。

MetaGPT的官方项目主页可以在deepwisdom.ai找到,相关的研究论文和代码库也可以在GitHub上访问。此外,Hugging Face提供了MetaGPT的Demo,供人们体验和探索。

项目简介
在这里插入图片描述

MetaGPT在Github上获得超过10,000颗星。它是一个多智能体框架,可以扮演工程师、产品经理、架构师、项目经理等角色。只需一行文本,它就可以输出一个软件公司的整个过程以及精心策划的标准操作程序(SOPs):▸ 数据结构
▸ API
▸ 文档
▸ 用户故事
▸ 竞品分析
▸ 需求

MetaGPT的成就确实令人印象深刻,特别是在自动化和简化复杂业务流程方面的潜力。通过精确的分析和理解,它能有效地模拟多个角色的职责,帮助软件公司进行各种任务,如设计数据结构,开发API,撰写文档,提取用户故事,进行竞品分析,以及确定需求等。

在这里插入图片描述

示例(均由GPT-4生成)
比如,输入python startup.py “写个类似今日头条的推荐系统”,就会获得一系列输出,其一是数据结构与API设计:

在这里插入图片描述

生成一个包含分析和设计的示例大约需要0.2美元(GPT-4 API的费用),而一个完整的项目大约需要2.0美元。

这种工具对于提高生产力和效率,减轻工作负担,以及加速决策过程可能具有重大价值。然而,我们也需要注意到,像所有人工智能工具一样,使用MetaGPT时也需要仔细监控和管理,以确保其输出的质量和准确性。

安装

传统安装


# Step 1: Ensure that NPM is installed on your system. Then install mermaid-js.
npm --version
sudo npm install -g @mermaid-js/mermaid-cli# Step 2: Ensure that Python 3.9+ is installed on your system. You can check this by using:
python --version# Step 3: Clone the repository to your local machine, and install it.
git clone https://github.com/geekan/metagpt
cd metagpt
python setup.py install

通过 Docker 安装


# Step 1: Download metagpt official image and prepare config.yaml
docker pull metagpt/metagpt:v0.3.1
mkdir -p /opt/metagpt/{config,workspace}
docker run --rm metagpt/metagpt:v0.3.1 cat /app/metagpt/config/config.yaml > /opt/metagpt/config/key.yaml
vim /opt/metagpt/config/key.yaml # Change the config# Step 2: Run metagpt demo with container
docker run --rm \--privileged \-v /opt/metagpt/config/key.yaml:/app/metagpt/config/key.yaml \-v /opt/metagpt/workspace:/app/metagpt/workspace \metagpt/metagpt:v0.3.1 \python startup.py "Write a cli snake game"# You can also start a container and execute commands in it
docker run --name metagpt -d \--privileged \-v /opt/metagpt/config/key.yaml:/app/metagpt/config/key.yaml \-v /opt/metagpt/workspace:/app/metagpt/workspace \metagpt/metagpt:v0.3.1docker exec -it metagpt /bin/bash
$ python startup.py "Write a cli snake game"

项目链接
https://github.com/geekan/MetaGPT


根据提供的GitHub页面信息,以下是MetaGPT的安装和使用指南:

安装 MetaGPT

系统要求

确保你的系统上安装了Python 3.9或更高版本。你可以使用以下命令检查Python版本:

python --version
使用pip安装
  1. 如果你使用的是conda,可以创建一个新的环境并安装Python 3.9:
    conda create -n metagpt python=3.9
    conda activate metagpt
    
  2. 然后使用pip安装MetaGPT:
    pip install metagpt
    
配置

安装完成后,运行以下命令来初始化配置文件:

metagpt --init-config

这将在~/.metagpt/config2.yaml创建一个配置文件。你需要根据示例和文档修改这个配置文件以满足你的需求。

使用 MetaGPT

命令行界面(CLI)使用

安装后,你可以使用MetaGPT的CLI来创建项目。例如,创建一个2048游戏的仓库:

metagpt "Create a 2048 game"

这将在./workspace目录下创建一个包含项目文件的仓库。

作为库使用

你也可以将MetaGPT作为一个Python库来使用。以下是一个简单的例子:

from software_company import generate_repo
repo = generate_repo("Create a 2048 game")
print(repo)  # 这将打印出仓库结构和文件

Docker安装

如果你更喜欢使用Docker,可以按照以下步骤进行安装:

  1. 下载MetaGPT的Docker镜像并准备配置文件:
    docker pull metagpt/metagpt:latest
    mkdir -p /opt/metagpt/{config,workspace}
    docker run --rm metagpt/metagpt:latest cat /app/metagpt/config/config2.yaml > /opt/metagpt/config/config2.yaml
    vim /opt/metagpt/config/config2.yaml  # 修改配置
    
  2. 运行MetaGPT容器:
    docker run --name metagpt -d \--privileged \-v /opt/metagpt/config/config2.yaml:/app/metagpt/config/config2.yaml \-v /opt/metagpt/workspace:/app/metagpt/workspace \metagpt/metagpt:latest
    
  3. 使用MetaGPT:
    docker exec -it metagpt /bin/bash
    $ metagpt
    

快速开始和演示视频

MetaGPT的GitHub页面提供了一个快速开始和演示视频,你可以在MetaGPT的Huggingface空间尝试它,或者查看官方演示视频。

文档和教程

MetaGPT的在线文档提供了关于如何使用MetaGPT的详细信息,包括如何构建自己的代理以及多智能体系统的使用指南。

贡献和支持

如果你对MetaGPT有任何问题或反馈,可以通过电子邮件或在GitHub仓库中创建新的问题来联系开发者。开发者会在2-3个工作日内回复所有问题。

请注意,这些信息是基于GitHub页面上的最新更新。在实际操作之前,建议查看GitHub页面以获取最新和最准确的安装和使用指南。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/713882.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Python实现MACD工具判断信号:股票技术分析的工具系列(1)

Python实现MACD工具判断信号:股票技术分析的工具系列(1) 介绍代码rolling函数介绍核心代码计算指数移动平均值计算MACD指标 完整代码 介绍 先看看官方介绍: MACD (平滑异同平均线) 指标说明 DIF线:收盘价短…

#单片机(TB6600驱动42步进电机)

1.IDE:keil 2.设备:保密 3.实验:使用单片机通过普通IO口控制TB6600驱动42步进电机 4.时序图: TB6600 ENA、ENA-DIR-、DIRPUL-、PULB-、BA、A-VCC、GND使能电机(直接悬空不接)方向脉冲输入(普通IO口模拟即可&#xff…

Linux系统编程7--线程 写个测试脚本

Linux系统编程7–线程_写个测试脚本 参考博客: Linux多线程编程初探 - 峰子_仰望阳光 - 博客园 (cnblogs.com) 我的PC是8核*16进程,所以在固定的时间点,我可以同时运行8 * 16的进程,更多的线程(任务管理器)…

【学习笔记】Diffusion扩散模型

导读 Diffusion models是现在人工智能领域最火的方向之一,并引爆了AIGC领域,一大批创业公司随之诞生。 AIGC(AI-Generated Content):人工智能创作内容的生产方式。 扩散模型Diffusion 扩散模型Duffison的训练过程 …

等概率事件算法

1等概率的生成(0-8)范围内的正整数 // Math.random 数据范围[0,1) 且 是 等概率的产生随机数 // 应用: // 1.生成等概率的整数(等概率的生成(0-8)范围内的正整数 int value (int) (Math.random() * 9); System.out.println("value "…

非阻塞实现高效键盘扫描功能(STM32F4XX)

目录 概述 1 原理分析 1.1 技术背景 1.2 系统硬件 1.3 STM32 IO(输入模式)寄存器分析 1.3.1 输入IO的功能描述 1.3.2 输入配置 1.3.3 GPIO 寄存器(输入模式相关) 1.3.3.1 GPIO 端口模式寄存器 1.3.3.2 GPIO 端口上拉/下拉…

springboot,druid动态数据源切换

关键字:springboot,druid数据库连接池,两个数据源(可以切换成多个),事务管理 关于druid简介传送门:https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%97%AE%E9%A2%98 具体分为四…

Doris【数据模型】

一、数据模型简介 在 Doris 中,数据以表(Table)的形式进行逻辑上的描述。 一张表包括行(Row)和列(Column)。Row 即用户的一行数据。Column 用于描述一行数据中不同的字段。 Column 可以分为两…

autoware.universe中跟踪模块详解,一看就懂!

目录 问题:阅读关键点:总结问题: 根据对预测模块代码的分析,发现预测框出现在点云前方的原因在于跟踪框出现在点云前方 对rviz上的目标进行观察后发现 车辆的检测框先出来一段时间后,跟踪框和预测框同步一块出来 跟踪框总是超出点云一部分 阅读关键点: 每个跟踪器最少要统计…

7.1.2 Selenium的用法1

目录 1. 初始化浏览器对象和访问页面 2. 查找节点及节点交互 2.1 查找单个节点 (1)获取方法1——特定方法 (2)通用方法 2.2 查找多个节点 2.3 节点交互 3. 动作链 4. 执行 JavaScript 之下拉进度条 5. 获取节点信息 5.…

谷歌seo推广秒收录怎么做?

谷歌SEO推广秒收录想要做到,可以利用我们光算科技独家技术,GSI快速收录,通过技术手段和操作,帮你的网站快速被谷歌发现和记录 这项技术具体核心就是GPC爬虫池系统,这个系统是专门研究谷歌搜索引擎优化的规律和算法创造…

66-ES6:var,let,const,函数的声明方式,函数参数,剩余函数,延展操作符,严格模式

1.JavaScript语言的执行流程 编译阶段:构建执行函数;执行阶段:代码依次执行 2.代码块:{ } 3.变量声明方式var 有声明提升,允许重复声明,声明函数级作用域 访问:声明后访问都是正常的&…

QT C++实现点击按键弹出窗口并显示图片/视频|多窗口应用程序的设计和开发

一、介绍 首先,QT界面开发中主要大体分为2种多窗口的形式: 嵌入式: 新生成的窗口嵌入在主窗口内部独立窗口: 以弹窗形式的新窗口生成和展示 这里就讲解最简单的:点击案件后,跳出一个新窗口 二、代码实…

利用FFMPEG 将RTSP流的音频G711 转码为AAC 并 推流到RTMP

之前我们的视频转码项目中 是没有加入音频的 现在 需要加入音频 ,由于RTMP只支持AAC的 音频流 而有的RTSP流的音频编码并不是AAC 大多数都是G711编码 还分为G711A 和G711U 之前用ffmpeg命令行可以直接 完成转码 并推送到RTMP 但是考虑到无法获取更详细的状…

Qt篇——QTableWidget保存表格数据到Excel文件中,读Excel内容到QTableWidget

表格和excel例子如下图所示&#xff1a; 一、QTableWidget保存表格数据到Excel文件中 代码如下&#xff1a; &#xff08;pro文件中添加QT axcontainer&#xff09; #include <QAxObject>void MainWindow::saveTableToExcel() {QDateTime current_date_time QDateTi…

Vue3速成

文章目录 day 11. 创建vue3工程3. 响应式数据4. 计算属性 day 25. watch 监视6. watchEffect7. 标签的ref属性8. 回顾TS中的接口_泛型_自定义类型 day 1 1. 创建vue3工程 相关代码如下&#xff1a; ## 创建vue工程 npm create vuelastest## 安装node_modules npm install //…

JSON 文件里的 “$schema” 是干什么用的?

最近我在做一些前端项目&#xff0c;我发现有的配置文件&#xff0c;比如 .prettierrc.json 或者 tsconfig.json 里面都会看到一个 $schema 字段&#xff0c;有点好奇&#xff0c;就查了一下。 什么是 JSON Schema JSON Schema是一种基于JSON (JavaScript Object Notation) 的…

【Leetcode】2369. 检查数组是否存在有效划分

文章目录 题目思路代码结果 题目 题目链接 给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums &#xff0c;你必须将数组划分为一个或多个 连续 子数组。 如果获得的这些子数组中每个都能满足下述条件 之一 &#xff0c;则可以称其为数组的一种 有效 划分&#xff1a; 子数组 恰 由 2 个…

大数据智能化-长视频领域

随着数字化时代的到来&#xff0c;长视频领域的发展迎来了新的机遇和挑战。在这一背景下&#xff0c;大数据智能化技术的应用成为长视频行业提升用户体验、优化运营管理的重要手段之一。本文将从优爱腾3大长视频背景需求出发&#xff0c;分析静态资源CDN、视频文件存储与分发、…

网络安全、信息安全、计算机安全,有何区别?

这三个概念都存在&#xff0c;一般人可能会混为一谈。 究竟它们之间是什么关系&#xff1f;并列&#xff1f;交叉&#xff1f; 可能从广义上来说它们都可以用来表示安全security这样一个笼统的概念。 但如果从狭义上理解&#xff0c;它们应该是有区别的&#xff0c;区别在哪呢&…