MetaGPT
v0.8.1
Asigne diferentes roles a los GPT para formar una entidad colaborativa para tareas complejas.
29 de octubre de 2024: Presentamos tres artículos: AFLOW, FACT y SELA, ¡verifique el código!
29 de marzo de 2024: lanzamiento de v0.8.0. Ahora puede utilizar el intérprete de datos (arxiv, ejemplo, código) mediante la importación del paquete pypi. Mientras tanto, integramos el módulo RAG y admitimos varios LLM nuevos.
8 de febrero de 2024: lanzamiento de v0.7.0, que admite la asignación de diferentes LLM a diferentes roles. También presentamos Data Interpreter, un poderoso agente capaz de resolver una amplia gama de problemas del mundo real.
16 de enero de 2024: Nuestro artículo MetaGPT: MetaProgramación para un marco colaborativo de múltiples agentes aceptado para presentación oral (1,2% superior) en ICLR 2024, ocupando el puesto número 1 en la categoría de agentes basados en LLM.
3 de enero de 2024: lanzamiento de v0.6.0, las nuevas características incluyen serialización, paquete OpenAI actualizado y compatibilidad con múltiples LLM, se proporciona un ejemplo mínimo para el debate, etc.
15 de diciembre de 2023: lanzamiento de v0.5.0, que presenta algunas características experimentales como desarrollo incremental, multilingüe, múltiples lenguajes de programación, etc.
08 de noviembre de 2023: MetaGPT es seleccionado en Open100: Top 100 de logros de código abierto.
01 de septiembre de 2023: MetaGPT encabeza las tendencias mensuales de GitHub por decimoséptima vez en agosto de 2023.
? 30 de junio de 2023: MetaGPT ahora es de código abierto.
? 24 de abril de 2023: Primera línea de código MetaGPT confirmada.
Code = SOP(Team) es la filosofía central. Materializamos SOP y lo aplicamos a equipos compuestos por LLM. 
Esquema de múltiples agentes de la empresa de software (implementación gradual)
Asegúrese de que Python 3.9 o posterior, pero inferior a 3.12, esté instalado en su sistema. Puedes verificar esto usando:
python --version.
Puedes usar conda de esta manera:conda create -n metagpt python=3.9 && conda activate metagpt
pip install --upgrade metagpt
# or `pip install --upgrade git+https://github.com/geekan/MetaGPT.git`
# or `git clone https://github.com/geekan/MetaGPT && cd MetaGPT && pip install --upgrade -e .`Para obtener una guía de instalación detallada, consulte cli_install o docker_install
Puede iniciar la configuración de MetaGPT ejecutando el siguiente comando o crear manualmente el archivo ~/.metagpt/config2.yaml :
# Check https://docs.deepwisdom.ai/main/en/guide/get_started/configuration.html for more details
metagpt --init-config # it will create ~/.metagpt/config2.yaml, just modify it to your needs Puede configurar ~/.metagpt/config2.yaml según el ejemplo y el documento:
llm :
api_type : " openai " # or azure / ollama / groq etc. Check LLMType for more options
model : " gpt-4-turbo " # or gpt-3.5-turbo
base_url : " https://api.openai.com/v1 " # or forward url / other llm url
api_key : " YOUR_API_KEY "Después de la instalación, puede usar MetaGPT en CLI
metagpt " Create a 2048 game " # this will create a repo in ./workspaceo usarlo como biblioteca
from metagpt . software_company import generate_repo , ProjectRepo
repo : ProjectRepo = generate_repo ( "Create a 2048 game" ) # or ProjectRepo("")
print ( repo ) # it will print the repo structure with filesTambién puedes usar Data Interpreter para escribir código:
import asyncio
from metagpt . roles . di . data_interpreter import DataInterpreter
async def main ():
di = DataInterpreter ()
await di . run ( "Run data analysis on sklearn Iris dataset, include a plot" )
asyncio . run ( main ()) # or await main() in a jupyter notebook setting? ¡Únete a nuestro canal de Discord! ¡Espero verte allí! ?
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Para citar MetaGPT o Data Interpreter en publicaciones, utilice las siguientes entradas BibTeX.
@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 }
}
@misc { zhang2024aflow ,
title = { AFlow: Automating Agentic Workflow Generation } ,
author = { Jiayi Zhang and Jinyu Xiang and Zhaoyang Yu and Fengwei Teng and Xionghui Chen and Jiaqi Chen and Mingchen Zhuge and Xin Cheng and Sirui Hong and Jinlin Wang and Bingnan Zheng and Bang Liu and Yuyu Luo and Chenglin Wu } ,
year = { 2024 } ,
eprint = { 2410.10762 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.AI } ,
url = { https://arxiv.org/abs/2410.10762 } ,
}
