MetaGPT 오픈 소스 프레임워크는 GitHub에서 인기를 얻었으며 별 11,000개에 도달하여 소프트웨어 개발 프로세스를 시뮬레이션했습니다.

대형 언어 모델(LLM)이 지속적으로 개발되면서 이를 사용하여 AI 에이전트를 구축하는 것이 새로운 연구 분야가 되었습니다. 과거 연구에서는 LLM을 사용하여 다중 에이전트가 일부 작업을 자율적으로 완료하도록 유도하는 데 성공했습니다. 그러나 현재 연구는 주로 간단한 작업에 중점을 두고 있으며 복잡한 작업에 대한 탐색이 부족합니다. 이는 주로 대규모 언어 모델에 "환상" 문제가 있기 때문입니다. 특히 여러 에이전트가 상호 작용할 때 환각 문제가 더욱 심각해 복잡한 작업에 적용이 불가능해집니다

최근에는 "MetaGPT"라는 오픈 소스 프레임워크가 시도됩니다. 이 문제를 해결하기 위해. MetaGPT의 목표는 메타 프로그래밍 접근 방식으로 LLM 기반 다중 에이전트 협업에 효율적인 휴먼 워크플로를 주입하는 것입니다. MetaGPT는 온라인에 공개된 지 며칠 만에 11.1k 이상의 별을 빠르게 얻었습니다

이 프로젝트의 URL은 다음과 같습니다: https://github.com/geekan/MetaGPT

간단히 말하면 MetaGPT Simulate 각 에이전트에게 역할을 할당하고 협업 프로세스를 계획해야 하는 소프트웨어 개발 회사의 워크플로우는 소프트웨어 개발 회사의 인력 배치 상황과 유사합니다

MetaGPT는 먼저 표준화된 운영 절차(SOP)를 프롬프트에 내장합니다. , 따라서 여러 에이전트의 협업 프로세스가 구조화됩니다. 이후 연구팀은 출력을 더욱 모듈화하여 인간 작업자와 동등한 에이전트 도메인 전문성을 부여하여 출력을 검증하고 복합 오류를 줄였습니다. MetaGPT는 작업 파이프라인을 통해 서로 다른 에이전트에 역할을 할당함으로써 복잡한 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 프레임워크를 구축했습니다. 다중 에이전트 협업 문제를 해결하고 응집력을 강화

추천 엔진 개발을 예로 들어 연구팀은 MetaGPT 시스템 인터페이스 디자인에서 "Architect Agent"의 자체 생성 결과를 시연했습니다. 이는 매우 중요합니다. 소프트웨어 개발을 위한 단계

MetaGPT는 간단한 게임 소프트웨어 개발 등 다양하고 복잡한 작업이 가능하며, 작업 수행 과정을 인간 개발자의 기준과 비교할 수 있습니다. 운영 절차 간의 일대일 대응( SOP)

MetaGPT가 사용자 입력 요구사항을 수신한 후 에이전트는 제품 관리자의 역할을 맡아 요구사항과 타당성을 분석합니다. 그런 다음 에이전트는 건축가, 프로젝트 관리자 및 엔지니어 역할을 수행하여 소프트웨어 개발을 순차적으로 완료합니다. 마지막으로 다른 에이전트가 소프트웨어의 포괄적인 테스트를 담당합니다. 이 프로세스는 실제 개발 프로세스를 매우 잘 시뮬레이션합니다. MetaGPT가 특정 개발 작업을 완료하는 경우를 살펴보겠습니다. 사용자는 "블랙잭 게임 작성"과 같은 요구 사항만 제공하면 MetaGPT는 요구 사항 분석 및 작업 계획을 거쳐 성공적으로 게임 코드를 생성합니다

연구팀은 프로젝트 로드맵에 명시했습니다: MetaGPT 계획 단기간에 중간 규모 프로젝트(약 2,000줄의 코드)를 독립적으로 완료하고 궁극적으로 독립적으로 훈련, 미세 조정, 최적화, 적용 및 업데이트할 수 있는 능력을 달성하기 위해

MetaGPT가 출시되었습니다. "METAGPT: META PROGRAMMING FOR MULTI-AGENT COLLABORATIVE FRAMEWORK"라는 제목의 연구 논문

논문은 다음 링크에서 확인할 수 있습니다: https://arxiv.org/pdf/2308.00352.pdf

관심 있는 독자는 논문을 확인하여 연구 주제에 대한 심층적인 이해를 얻을 수 있습니다.

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