MetaGPT использует методы человеческого сотрудничества для

Jul 25, 2023

InfoQ Домашняя страница Новости MetaGPT использует методы совместной работы людей для разработки многоагентного программного обеспечения

24 августа 2023 г., чтение на 2 минуты

к

Серджио Де Симоне

MetaGPT, созданная командой исследователей из университетов Китая и США, представляет собой новую среду метапрограммирования на основе LLM, призванную обеспечить совместную работу в многоагентных системах за счет использования человеческих процедурных знаний для повышения надежности, уменьшения ошибок и разработки программных решений для сложных задач. .

В этой работе мы представляем MetaGPT, технологию метапрограммирования, которая использует SOP для координации мультиагентных систем на основе LLM. СОПы служат нашей стратегией для организации сотрудничества мультиагентов, что повышает эффективность их совместных усилий.

MetaGPT принимает однострочное требование и создает пользовательские истории, конкурентный анализ, требования, структуры данных, API и другие документы. Это достигается путем копирования структуры компании-разработчика программного обеспечения. Исследователи показали демо-версию, в которой они попросили MetaGPT создать игру в блэкджек с интерфейсом командной строки и заставить ее сгенерировать все необходимые артефакты, включая требования, тесты и рабочую реализацию игры на Python.

Основная идея MetaGPT — кодирование стандартизированных операционных процедур (СОП) в подсказки для репликации эффективных процедурных знаний, необходимых для совместных задач. По словам исследователей, Agile-манифест, а также другие методы распределения задач и ответственности между командой являются примерами СОП в области программного обеспечения, включая определение желаемого результата, например, высококачественные документы с требованиями, артефакты проектирования, блок-схемы и т. д. характеристики интерфейса.

Аналогичным образом, в СОПах используются ролевые спецификации действий и общая среда, которая позволяет им активно наблюдать друг за другом и извлекать соответствующую информацию, что является более эффективным подходом по сравнению с пассивным получением данных посредством диалога, говорят исследователи. Например, MetaGPT объединяет своих агентов в менеджеров по продуктам, архитекторов, менеджеров проектов и инженеров.

На изображении выше показаны два основных уровня, определяющих архитектуру MetaGPT: уровень фундаментальных компонентов и уровень совместной работы. В то время как первый позволяет агентам выполнять свои операции, второй облегчает координацию действий агентов посредством обмена знаниями и инкапсуляции рабочих процессов.

MetaGPT — не единственная платформа для метапрограммирования совместных агентов ИИ, целью которой является обеспечение совместной работы посредством некоторой декомпозиции задач. Существующие платформы включают AutoGPT, LangChain и AgentVerse. По словам команды MetaGPT, их инфраструктура может обрабатывать более высокие уровни сложности программного обеспечения со 100% вероятностью выполнения задач.

MetaGPT далек от идеальной системы для совместной работы с искусственным интеллектом и все еще требует работы, чтобы справиться с галлюцинаторной тенденцией систем LLM, которая может привести, например, к тому, что MetaGPT ссылается на несуществующие файлы ресурсов или вызывает неопределенные или не импортированные классы или переменные. .

Если вас интересуют подробности, не пропустите официальный документ, который включает подробное описание конструкции фреймворка, подробный анализ достигнутых результатов и сравнение с альтернативными подходами.

ScyllaDB — это база данных для приложений с интенсивным использованием данных, требующих высокой пропускной способности и низкой задержки. Достигните экстремального масштаба с минимальной совокупной стоимостью владения. Узнать больше.

Написание статей для InfoQ открыло множество дверей и расширило возможности карьерного роста. для меня. Мне удалось глубоко пообщаться с экспертами и лидерами мнений, чтобы узнать больше о темах, которые я освещал. И я также могу распространять свои знания среди более широкого технологического сообщества и понимать, как технологии используются в реальном мире.