MetaGPT オープンソース フレームワークは GitHub で人気となり、スター数は 11,000 に達し、ソフトウェア開発プロセスをシミュレートしました

大規模言語モデル (LLM) の継続的な開発により、それを使用した AI エージェントの構築が新しい研究分野になりました。過去の研究では、LLM を使用してマルチエージェント エージェントが自律的にいくつかのタスク

を実行できるようにすることに成功しましたが、現在の研究は主に単純なタスクに焦点を当てており、複雑なタスクの探索は不十分です。これは主に、大規模な言語モデルには「幻覚」の問題があり、特に複数のエージェントが対話する場合、幻覚の問題がより深刻になり、結果として複雑なタスクに適用できなくなるためです。 , この問題を解決しようとしているのが「MetaGPT」と呼ばれるオープンソースフレームワークです。 MetaGPT の目標は、メタプログラミング アプローチとして LLM 主導のマルチエージェント コラボレーションに効率的なヒューマン ワークフローを導入することです。 MetaGPT は、オンラインになってから数日後にすぐに 11.1,000 人以上のスターの注目を集めました

このプロジェクトの URL は次のとおりです: https:// github.com/geekan/MetaGPT

要約すると、MetaGPT はソフトウェア開発会社のワークフローをシミュレートし、企業の担当者と同様に、各エージェントに役割を割り当て、コラボレーション プロセスを計画する必要があります。ソフトウェア開発会社 割り当て

MetaGPT は、まず標準化された操作手順 (SOP) をプロンプトに埋め込み、複数のエージェントのコラボレーション プロセスを構造化します。その後、研究チームは出力をさらにモジュール化し、出力を検証して複合エラーを削減するために人間の作業者と同等の専門知識をエージェントに与えました。

MetaGPT は作業パイプラインをさまざまなエージェントに渡しました。役割が割り当てられているため、複雑なマルチエージェントのコラボレーション問題を効果的に解決し、連携を強化できるフレームワークを構築できます

MetaGPT がユーザー入力要件を受け取った後、エージェントは製品マネージャーの役​​割を引き受け、要件と実現可能性を分析します。その後、エージェントはアーキテクト、プロジェクト マネージャー、エンジニアとして機能し、ソフトウェア開発を順番に完了します。最後に、別のエージェントがソフトウェアの包括的なテストを担当します。このプロセスは、実際の開発プロセスを非常によくシミュレートしています

#MetaGPT の完全な特定の開発タスクを見てみましょう場合。ユーザーは「ブラックジャック ゲームの作成」などの要件を指定するだけで、MetaGPT が要件分析とタスク計画を経て、ゲーム コード

## を正常に生成します。

##MetaGPT が「METAGPT: META PROGRAMMING FOR MULTI-Agent COLLABORATIVE FRAMEWORK」というタイトルの研究論文を公開しました。

この論文は次のリンクからご覧いただけます: https://arxiv.org/pdf/2308.00352.pdf

興味のある読者は論文を参照して、研究トピックについて詳しく学ぶことができます

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