• 时间:
  • 分类: AI智能体
  • 标签: None
  • 阅读(442)
  • 👍推荐(0)
  • 评论(0)

MegaGPT是一款非常出色的多智能体框架，目前阶段，包括了一家软件公司所必需的智能体角色：产品经理、架构师、项目经理、程序员等角色，作为Boss的你，可以输入一些简单的需求，MetaGPT就会按既定的SOP，将任务下达给不同的角色，对目标进行层层分解处理，最后生成完整的项目代码。
30090805-1.png

使用
作为 Boss 的你，现在可以给出需求了，模仿官方示例，先开发一个 2048 游戏试试，输入以下指令：

python startup.py "Using go write a cli 2048 game"

MetaGPT 先搭建了一家虚拟的软件公司，里面全是AI智能体(AI Agent), 包括产品经理，架构师，软件工程师，而 Boss 就是你本人。

首先是作为Boss的你，给一个目标，一般来讲 Boss 的描述很不清晰，是一个很模糊的目标。

这时产品经理先出马，对产品进行定义、细化，他会产生一个名为 prd.md 的文档，该文档清晰地对描述了需要完成的这个软件产品，包括原始目标、分解目标、User Stories等。
30090809-3.png
接下来架构师出马，架构师项目目标、user stories等prd信息，进行架构设计、划分相应的模块、数据流、数据结构及数据库等。

文档中清晰描述了所使用的数据结构，模块间的调用关系等，非常容易地了解生成代码的合理性。

图片
接着由项目经理，根据架构中各模块的功能，设计出相应的接口，并产生 api 文档：

30090810-5.png
最后，由程序员生成代码，并存储于代码目录中。

可以看出， MetaGPT在不同目录中保存了完整的程序代码、prd、架构设计文档、接口设计文档以及相关的资源文件。

30090811-6.png
MetaGPT 文档中看到还有QA角色，负责单元测试工作，但从实际生成文件中还没有看到相关的输出文件。

30091038-7.png

运行游戏
MetaGPT 与 ChatGPT 的 Code Interpreter 不同，需要在我们本机建立 Python 环境运行。根据实际生成代码，GPT 可能使用了不同的 Python 库，这些库需要自己手动安装。

上述生成的游戏使用了 pygame 库进行开发，需要手工进行安装，然后运行游戏

pip install pip install pygame
python main.py

直接就弹出2048的游戏界面

图片
简单试玩了一下，游戏逻辑基本正确。整个生成过程不过2分钟，花费约 0.02$

MetaGPT 目前已经达到一个实用状态，已经能完成小型的软件需求，网友们使用MetaGPT完成了包括贪吃蛇、打砖块游戏、2048网页版、Flappy Bird及学生管理系统等软件的开发，十分实用。

图片

目前 LLM 代码生成能力的评估，GPT-4 还是一骑绝尘，其他模型差距还较远，因此推荐配合 GPT-4 API 使用，生产力爆棚！
官网地址：https://github.com/geekan/MetaGPT