MetaGPT
v0.8.1
Atribua diferentes funções às GPTs para formar uma entidade colaborativa para tarefas complexas.
29 de outubro de 2024: Apresentamos três artigos: AFLOW, FACT e SELA, verifique o código!
29 de março de 2024: v0.8.0 lançada. Agora você pode usar o Interpretador de Dados (arxiv, exemplo, código) por meio da importação do pacote pypi. Enquanto isso, integramos o módulo RAG e oferecemos suporte a vários novos LLMs.
08 de fevereiro de 2024: v0.7.0 lançada, suportando a atribuição de diferentes LLMs a diferentes funções. Também apresentamos o Data Interpreter, um agente poderoso capaz de resolver uma ampla gama de problemas do mundo real.
16 de janeiro de 2024: Nosso artigo MetaGPT: Meta Programming for A Multi-Agent Collaborative Framework aceito para apresentação oral (top 1,2%) no ICLR 2024, ficando em primeiro lugar na categoria Agente baseado em LLM.
03 de janeiro de 2024: v0.6.0 lançada, novos recursos incluem serialização, pacote OpenAI atualizado e suporte a vários LLM, fornece exemplo mínimo para debate, etc.
15 de dezembro de 2023: v0.5.0 lançada, introduzindo alguns recursos experimentais, como desenvolvimento incremental, multilíngue, múltiplas linguagens de programação, etc.
08 de novembro de 2023: MetaGPT é selecionado em Open100: Top 100 Open Source Achievements.
01 de setembro de 2023: MetaGPT lidera o GitHub Trending Monthly pela 17ª vez em agosto de 2023.
? 30 de junho de 2023: MetaGPT agora é código aberto.
? 24 de abril de 2023: Primeira linha do código MetaGPT confirmada.
Code = SOP(Team) é a filosofia central. Materializamos o SOP e aplicamos em equipes compostas por LLMs. 
Esquema multiagente da empresa de software (implementação gradual)
Certifique-se de que o Python 3.9 ou posterior, mas inferior a 3.12, esteja instalado em seu sistema. Você pode verificar isso usando:
python --version.
Você pode usar o conda assim: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 obter orientações detalhadas de instalação, consulte cli_install ou docker_install
Você pode iniciar a configuração do MetaGPT executando o seguinte comando ou criar manualmente o arquivo ~/.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 Você pode configurar ~/.metagpt/config2.yaml de acordo com o exemplo e 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 "Após a instalação, você pode usar o MetaGPT na CLI
metagpt " Create a 2048 game " # this will create a repo in ./workspaceou use-o 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 filesVocê também pode usar o Data Interpreter para escrever 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? Junte-se ao nosso canal Discord! Esperamos ver você lá! ?
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Se você tiver alguma dúvida ou feedback sobre este projeto, não hesite em nos contatar. Agradecemos muito suas sugestões!
Responderemos a todas as perguntas dentro de 2 a 3 dias úteis.
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Para citar MetaGPT ou Data Interpreter em publicações, use as seguintes entradas do 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 } ,
}
