MetaGPT：多智能体协作

新的大语言模型仍在不断涌现。然而，随着时间的推移，关于大语言模型的发展是否已见巅峰的疑虑也逐渐升温。如今，业界领袖们认为，人工智能的发展正在从基础大模型的研发阶段转向了大模型应用的发展阶段。虽然发展方向明确，但问答和对话等应用场景已经开始让人们感到乏味，未来道路仍然充满了未知，令人难以想象。

 图：MetaGPT 的 Logo

然而，MetaGPT所展示出的多智能体协作生成复杂软件的案例，给了我们不一样的感觉：AI的应用发展将不是一条简单线性发展的道路。

图：软件工程SOP，MetaGPT将流程创造性地引入其AI系统，串起以大语言模型支撑的角色，共同完成复杂的软件开发项目

MetaGPT的工作原理类似于一个虚拟软件开发公司。它将人工智能扮演成产品经理、软件架构师、软件工程师和测试人员等多个角色，这些角色被称为"多智能体"。用户只需用自然语言描述一个软件开发项目，例如："创建一个 '2048' 移动方块智力游戏"，MetaGPT的多智能体就能够根据标准化的软件工程运作流程（SOP：Standardized Operational Procedures）进行协作，生成产品设计文档、架构设计文档、程序代码和可运行的软件。

图：“2048”（左），贪吃蛇（中），Flappy Bird (右）都是著名的电子游戏。通过MetaGPT可以零编码生成，成功运行

目前，用户已经可以通过MetaGPT轻松生成游戏如"2048"、"贪吃蛇"、"Flappy Bird"等，甚至一些企业软件如CRM和ERP。而这些软件的生成，仅需要几分钟的时间和少量的大模型API调用费用，甚至可以是几美元的成本。这证明了在当前基础大语言模型的支持下，"多智能体协作"方法的有效性。

 图：Stanford AI多智能体小镇 SmallVille

从AutoGPT将用户需求分解为小任务并完成，到斯坦福大学构建名为"Smallville"的虚拟小镇，让25个AI智能体在小镇上生活，再到MetaGPT的多智能体协作完成软件工程项目，我们可以看到，随着时间的推移，对"智能体"和"多智能体"的构建和协同工作越来越深入、精细。

这些智能体的基础能力，如自然语言理解、推理和生成等，是建立在"黑盒子"基础大模型之上的。然而，人们也开始通过各种方式为智能系统和智能体提供"白盒子知识"。MetaGPT的一个主要理念就是将软件公司的标准化运作流程整合到智能系统中，填补了大模型的不足之处。

MetaGPT多智能体协作的案例预示着大语言模型应用的发展的全新可能性。它将不是技术的简单线性发展的延续，而将是精巧结合了AI的黑盒知识和人类的白盒知识，并沉淀、挖掘和发挥大语言模型的能力，形成突破性的应用，为我们带来更大的惊喜和震撼。

请注意，MetaGPT的多智能体框架是一个开源项目，你可以在GitHub[1]上找到软件，并在其论文《METAGPT: META PROGRAMMING FOR MULTI-AGENT COLLABORATIVE FRAMEWORK》[2]中详细了解其技术。

部分参考资料

[1]. https://github.com/geekan/MetaGPT

[2] 《METAGPT: META PROGRAMMING FOR MULTI-AGENT COLLABORATIVE FRAMEWORK》，https://arxiv.org/pdf/2308.00352.pdf