隨著大型語言模型（LLM）的不斷發展，利用其建構AI智能體已成為一項新的研究領域。過去的研究已經成功地利用LLM驅動多智能體自主完成了一些任務
#然而，目前的研究主要關注於簡單任務，對於複雜任務的探索不足。這主要是因為大型語言模型存在「幻覺」問題，尤其是在多個智能體相互作用時，幻覺問題會更加嚴重，導致無法應用於複雜任務
最近，一個名為「MetaGPT」的開源框架試圖解決這個問題。 MetaGPT的目標是將有效的人類工作流程注入到LLM驅動的多智慧體協作中，作為一種元程式設計方法。 MetaGPT在上線幾天後就迅速獲得了超過11.1k個star的關注
#這個專案的網址是：https://github. com/geekan/MetaGPT
概括而言，MetaGPT 模擬軟體開發公司的工作流程，要求為每個智能體分配角色並規劃協作過程，類似於軟體開發公司的人員分配情況
MetaGPT首先將標準化操作程序（SOP）嵌入到prompt中，使多個智能體的協作過程結構化。接著，研究團隊進一步將輸出模組化，賦予智能體與人類工作者相當的領域專業知識，以驗證輸出並減少複合錯誤
MetaGPT通過工作流水線的方式，為不同的智能體分配角色，從而建構了一個能夠有效解決複雜多智能體協作問題的框架，並使其更加凝聚
以推薦引擎開發為例，研究團隊展示了MetaGPT 中的「架構師智能體」自主生成的系統介面設計，這對於軟體開發來說是至關重要的一步
MetaGPT能夠勝任各種複雜任務，例如開發簡單的遊戲軟體，它的任務執行過程可以與人類開發者的標準操作流程（SOP）一一對應
MetaGPT接收使用者輸入需求後，智能體擔任產品經理角色，分析需求與可行性。隨後，智能體充當架構師、專案經理和工程師，依序完成軟體開發。最後，另一智能體負責對軟體進行全面測試。這個過程很好地模擬了現實世界的開發過程
#讓我們看一個MetaGPT 完成具體開發任務的案例。使用者只需提供一個需求，如「寫一個21 點遊戲（Blackjack）」，MetaGPT 將經過需求分析和任務規劃，並成功產生遊戲程式碼
##研究團隊在專案路線圖中表示：MetaGPT計畫在短期內獨立完成中型專案（約2000行程式碼）的目標，最終實現自主訓練、微調、最佳化、應用和更新的能力
#MetaGPT已經發布了一篇名為《METAGPT: META PROGRAMMING FOR MULTI-AGENT COLLABORATIVE FRAMEWORK》的研究論文
這篇論文可以在以下連結中找到：https://arxiv.org/pdf/2308.00352.pdf
#有興趣的讀者可以查閱論文以深入了解研究主題
以上是MetaGPT開源框架爆紅 GitHub，達到1.1萬星，模擬軟體開發流程的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
