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MetaGPT: 多智能体框架

MetaGPT logo: 使 GPT 以软件公司的形式工作,协作处理更复杂的任务

使 GPTs 组成软件公司,协作处理更复杂的任务

CN doc EN doc JA doc Discord Follow License: MIT roadmap Twitter Follow

Open in Dev Containers Open in GitHub Codespaces Hugging Face

  1. MetaGPT输入一句话的老板需求,输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等
  2. MetaGPT内部包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,它提供了一个软件公司的全过程与精心调配的SOP
    1. Code = SOP(Team) 是核心哲学。我们将SOP具象化,并且用于LLM构成的团队

一个完全由大语言模型角色构成的软件公司

软件公司多角色示意图(正在逐步实现)

安装

Pip安装

确保您的系统已安装 Python 3.9 或更高版本。您可以使用以下命令来检查:python --version
您可以这样使用 conda:conda create -n metagpt python=3.9 && conda activate metagpt

pip install metagpt
metagpt --init-config  # 创建 ~/.metagpt/config2.yaml,根据您的需求修改它
metagpt "创建一个 2048 游戏"  # 这将在 ./workspace 创建一个仓库

或者您可以将其作为库使用

from metagpt.software_company import generate_repo, ProjectRepo
repo: ProjectRepo = generate_repo("创建一个 2048 游戏")  # 或 ProjectRepo("<路径>")
print(repo)  # 它将打印出仓库结构及其文件

详细的安装请参考 cli_install

Docker安装

注意:在Windows中,你需要将 "/opt/metagpt" 替换为Docker具有创建权限的目录,比如"D:\Users\x\metagpt"

# 步骤1: 下载metagpt官方镜像并准备好config2.yaml
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 # 修改配置文件

# 步骤2: 使用容器运行metagpt演示
docker run --rm \
    --privileged \
    -v /opt/metagpt/config/config2.yaml:/app/metagpt/config/config2.yaml \
    -v /opt/metagpt/workspace:/app/metagpt/workspace \
    metagpt/metagpt:latest \
    metagpt "Write a cli snake game"

详细的安装请参考 docker_install

快速开始的演示视频

customized_tasks_by_MetaGPT_v2.mp4

教程

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联系信息

如果您对这个项目有任何问题或反馈,欢迎联系我们。我们非常欢迎您的建议!

我们会在2-3个工作日内回复所有问题。

引用

如果您在研究论文中使用 MetaGPT 或 Data Interpreter,请引用我们的工作:

@inproceedings{hong2024metagpt,
      title={Meta{GPT}: Meta Programming for A Multi-Agent Collaborative Framework},
      author={Sirui Hong and Mingchen Zhuge and Jonathan Chen and Xiawu Zheng and Yuheng Cheng and Jinlin Wang and Ceyao Zhang and Zili Wang and Steven Ka Shing Yau and Zijuan Lin and Liyang Zhou and Chenyu Ran and Lingfeng Xiao and Chenglin Wu and J{\"u}rgen Schmidhuber},
      booktitle={The Twelfth International Conference on Learning Representations},
      year={2024},
      url={https://openreview.net/forum?id=VtmBAGCN7o}
}
@misc{hong2024data,
      title={Data Interpreter: An LLM Agent For Data Science}, 
      author={Sirui Hong and Yizhang Lin and Bang Liu and Bangbang Liu and Binhao Wu and Danyang Li and Jiaqi Chen and Jiayi Zhang and Jinlin Wang and Li Zhang and Lingyao Zhang and Min Yang and Mingchen Zhuge and Taicheng Guo and Tuo Zhou and Wei Tao and Wenyi Wang and Xiangru Tang and Xiangtao Lu and Xiawu Zheng and Xinbing Liang and Yaying Fei and Yuheng Cheng and Zongze Xu and Chenglin Wu},
      year={2024},
      eprint={2402.18679},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.AI}
}