项目摘要

MetaGPT^[1]  是一个多智能体框架，通过自然语言编程来推动人工智能软件公司的发展。

通过将不同的角色分配给大型语言模型（LLMs），形成一个协作实体，以解决复杂的任务。

项目简介

MetaGPT 模拟了一个软件公司的运作，包括产品经理、架构师、项目经理和工程师等角色。

它的核心理念是将标准操作程序（SOP）应用于由LLMs组成的团队，实现代码的自动生成。

主要特点

• 自动化: MetaGPT能够接受一行需求作为输入，并输出用户故事、竞品分析、需求说明、数据结构、API、文档等。
• 协作: 通过不同的角色分配，实现LLMs之间的协作。

使用场景

MetaGPT适用于需要快速迭代和开发软件产品的团队，特别是在初创公司和研究项目中，它可以加速从概念到实现的过程。

使用方法

安装

确保系统上安装了Python 3.9或以上版本。可以使用以下命令安装MetaGPT：

pip install --upgrade metagpt

配置

通过运行以下命令初始化MetaGPT的配置，或者手动创建~/.metagpt/config2.yaml文件：

metagpt --init-config

使用

安装完成后，可以在命令行界面使用MetaGPT：

metagpt "创建一个2048游戏"

或者作为库使用：

from metagpt.software_company import generate_repo, ProjectRepo
repo = generate_repo("创建一个2048游戏")
print(repo)

支持多种LLM

包括但不限于以下这些：

• OpenAI API：可以使用模型如 'gpt-4-turbo' 或 'gpt-3.5-turbo'。
• Anthropic / Claude API：支持以 'claude-*' 开头的模型。
• Zhipu API：需要查看 llm_config.py 获取模型列表。
• iFlytek's large model Spark API：通常只需要修改 SPARK_APPID、SPARK_API_SECRET 和 SPARK_API_KEY。
• Azure OpenAI API：需要配置 base_url、api_key 和 api_version。
• Google Gemini：支持默认模型 'gemini-pro'。
• Baidu QianFan API：支持 'ERNIE-*' 模型和一些流行的开源模型。
• Aliyun DashScope API：支持 'qwen-*' 模型和一些流行的开源模型。
• Moonshot / Kimi API：支持以 'moonshot-v1-*' 开头的模型。
• Fireworks API：支持 'Fireworksmodels'。
• Mistral API：支持 'Mistralmodels'。
• Yi / lingyiwanwu API：支持以 'yi-34b-*' 开头的模型。
• ollama API：支持模型 'llama2'。
• WizardLM-2-8x22b via openrouter：通过 'openrouter' 访问 'microsoft/wizardlm-2-8x22b'。
• Llama-3-70b instruct via openrouter：通过 'openrouter' 访问 'meta-llama/llama-3-70b-instruct:nitro'。
• Llama-3-70b via groq：通过 'groq' 访问 'llama3-70b-8192'。
• Amazon Bedrock API：使用 Amazon IAM 的访问密钥和密钥对，支持模型 'meta.llama3-70b-instruct-v1:0'。

参考文档

• 在线文档^[2]
• 快速开始^[3]
• MetaGPT能做什么？^[4]

注：本文内容仅供参考，具体项目特性请参照官方 GitHub 页面的最新说明。

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