GitHub 1.1万星，模拟软件开发流程，开源框架MetaGPT爆火

随着大型语言模型（LLM）的日渐成熟，利用其构建 AI 智能体成为一个新的研究方向。已有研究使用 LLM 驱动多智能体自主完成了一些任务。

然而，现有研究主要集中在简单任务上，缺乏对复杂任务的探索。这主要是因为大型语言模型存在「幻觉」问题，特别是当多个智能体相互作用时，幻觉会进一步被放大，以至于无法用于复杂任务。

最近，一个名为「MetaGPT」的开源框架尝试解决这个问题。MetaGPT 旨在将有效的人类工作流程作为元编程方法注入到 LLM 驱动的多智能体协作中。MetaGPT 在 GitHub 上线几天，就狂揽超过 11.1k star。

项目地址：https://github.com/geekan/MetaGPT 

简单来说，MetaGPT 让多智能体的协作过程模拟软件开发公司的工作流程，这就需要为每个智能体分配角色，并规划智能体的协作过程。软件开发公司的人员分配情况通常如下图所示：

具体来说，MetaGPT 首先将标准化操作程序 (SOP) 编码到 prompt 中，使得多个智能体的协作过程结构化。然后，研究团队进一步让输出模块化，赋予智能体与人类工作者相当的领域专业知识，以验证输出并减少复合错误。

通过这种方式，MetaGPT 以工作流水线的形式为各个智能体分配了不同的角色，进而建立了一个能够有效、凝聚地解构复杂多智能体协作问题的框架。

对于软件开发来说，系统架构和接口设计是非常关键的一步，研究团队以推荐引擎开发为例，展示了 MetaGPT 中的「架构师智能体」自主生成的系统接口设计：

MetaGPT 可以让智能体完成多种复杂任务，例如开发一个简单的游戏软件，MetaGPT 的任务执行流程可以和人类开发者的 SOP 流程一一对应。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2308.00352.pdf