AI-revolusjonen er noe vi ikke kan undervurdere. Det er blandede reaksjoner mot AI, med motstandere som sier at AI kan bli for kraftig og mennesker vil ikke være i stand til å kontrollere den. Det er også en gruppe som tror AI vil ta jobben deres.
På den annen side har vi en fraksjon som allerede bruker AI for å bli mer produktiv og effektiv. E-handelsplattformer har brukt kunstig intelligens for å studere forbrukeratferd.
Nylig har vi sett AI-produkter som kan hjelpe brukere med å generere kode med noen få spørsmål, generere markedsføringskopi, forklare kode og generere bilder, videoer og miniatyrbilder med høy nøyaktighet.
Nye produkter lages daglig, og MetaGPT er en av de nye aktørene som allerede skaper overskrifter.
MetaGPT er et multi-agent rammeverk som tar én-linje input for å produsere APIer, brukerhistorier, datastrukturer, konkurranseanalyser og mer. GPT er kortformen for Generative Pretrained Transformers.
MetaGPT-rammeverket kan oppføre seg som en produktsjef, programvareingeniør og arkitekt. Dette rammeverket kan fungere som et helt programvareselskap med en enkelt kodelinje med orkestrerte SOP-er.
MetaGPT integreres med det menneskelige SOP-prosessdesignet. Som et resultat genererer den LLM-baserte agenten høykvalitets, mangfoldig, strukturert dokumentasjon og design. Utformingen av MetaGPT gjør det enkelt å konstruere løsninger for komplekse oppgaver og tilbyr problemløsningsevner som nesten kan sammenlignes med menneskelig intelligens.
Dette rammeverket har to distinkte lag; grunnleggende komponenter og samarbeidslag.
Det grunnleggende komponentlaget har alle byggesteinene som trengs for individuelle agentoperasjoner. Disse byggeklossene er miljø, minne, roller, handlinger og verktøy.
- Miljøet tillater delt kommunikasjon og arbeidsområder
- Roller definerer domenespesifikke arbeidsflyter og ferdigheter
- Verktøy tilbyr vanlige verktøy og tjenester
- Handlinger ivaretar deloppgaver
Samarbeidslaget er bygget på det grunnleggende komponentlaget. Dette laget orkestrerer forskjellige agenter for å løse komplekse problemer i samarbeid. I dette laget deler SOP-er opp oppgaver i små håndterbare komponenter, tilordner dem til passende agenter og overvåker utførelsen av dem for å sikre at alle retningslinjer følges. Dette laget sikrer også at ulike agenter deler og utveksler data, og skaper en delt kunnskapsbase.
Vi har allerede hundrevis av AI-verktøy. Hva gjør MetaGPT så spesiell? Dette er fordelene ved å bruke MetaGPT;
- Automatiserer programvareutviklingsprosessen: MetaGPT automatiserer det meste av kodegenereringsprosessen, og gir utviklere mer tid til å fokusere på strategiske og kreative oppgaver.
- Forhåndstrenet språkforståelse: MetaGPT er basert på flere GPT-er som allerede er trent til å utføre forskjellige oppgaver.
- Kan generere kreative programmer: MetaGPT-rammeverket hjelper brukere med å generere fullt funksjonelle applikasjoner med noen få kommandoer.
- Kan forbedre eksisterende programmer: Dette rammeverket kan studere et eksisterende program, legge til nye funksjoner eller til og med gjøre unna ikke-essensiell kode.
- Kan lette kommunikasjon: MetaGPT lar forskjellige teammedlemmer samarbeide og kommunisere bedre når de jobber mot et felles mål.
MetaGPT bruker forskjellige agenter (GPT) for å håndtere forespørsler. La oss si om du vil lage en app som transkriberer musikk. MetaGPT vil se på ledeteksten, identifisere den best egnede GPT-en og tildele dem forskjellige oppgaver. Dette rammeverket vil deretter dele opp arbeidet i små biter og tildele det til ulike agenter som er i kommunikasjon under hele prosessen.
I følge dataene på dens GitHub side, vil det å generere ett eksempel med design og analyse koste deg rundt $0,2 (i GPT-4 API-avgifter). Hvis du vil ha et komplett prosjekt, trenger du ca $2. Slik fungerer MetaGPT under panseret;
- Brukeren definerer programvarekrav: Brukeren skriver instruksjonene basert på typen applikasjon de ønsker å bygge. Du kan for eksempel instruere dette rammeverket til å bygge en hotellbestillingsapp med et admin-dashbord og brukere.
- MetaGPT identifiserer riktig GPT: MetaGPT fungerer med forskjellige GPT-er. For eksempel kan du ha forskjellige GPT-er som produserer bilder mens andre genererer kode.
- GPT arbeider på input: Etter å ha identifisert riktig GPT, vil rammeverket generere utdata basert på forhåndstrente data.
- Brukere vurderer utdataene: MetaGPT vil behandle utdata basert på inngangene. Som bruker, se gjennom dem for å finne ut om de passer dine behov.
- MetaGPT avgrenser utdataene: Hvis utdataene fortsatt mangler noen funksjoner, kan du instruere rammeverket til å avgrense dem til de er fornøyde.
Siden du nå forstår hvordan MetaGPT fungerer, er det på tide å vite hvordan du kjører det. Dette er forutsetningene før du setter i gang;
- Node installert på din lokale maskin. Du kan bruke denne kommandoen til å sjekke om den er installert;
node –version
Hvis det er installert, vil du få en utgang som ligner på dette.
Hvis ikke, kan du last ned Node.
python3 –versjon hvis du bruker Ubuntu eller python –versjon hvis du kjører på Windows eller macOS.
Hvis Python allerede er installert, vil du ha noe som ligner på dette;
Node.js installerer npm som standard. Du kan nå gå videre og installere mermaid-js ved å bruke denne kommandoen;
sudo npm install -g @mermaid-js/mermaid-cli
Det siste trinnet er å klone MetaGPT-depotet til din lokale maskin. Bruk disse kommandoene;
git clone https://github.com/geekan/metagpt
cd metagpt
python setup.py install
Basert på en forskningsoppgave publisert av skaperne av MetaGPT, kan du bruke dette rammeverket til ulike oppgaver. Disse er noen av de beste;
Innholdsfortegnelse
Bygg spill
Du kan lage forskjellige spill som spenner fra en slange, en flappy bird til et mursteinsbryterspill. Gi MetaGPT noen få meldinger, og begynn å spille favorittspillet ditt.
Transkribere musikk
Du kan bruke MetaGPT til å bygge et program som transkriberer noter til et digitalt format.
Tilpassede pressemeldinger
Brukere kan skrive et Python-skript som skraper et selskaps data på sosiale plattformer og nettsteder og lager tilpassede pressemeldinger ved å bruke dataene som samles inn.
Hvordan MetaGPTs tilpasningsevne kan bidra til å forbedre kompleksiteten til simulering av flere agenter
Simuleringer er virtuelle eksperimenter utført ved hjelp av modeller som imiterer virkeligheten og brukes til prognoser og analyser. MetaGPT er tilpasningsdyktig, noe som gjør det enkelt å lage kompleks og realistisk agentatferd. Dette rammeverket kan lære av store mengder data og generere atferd som sannsynligvis vil oppstå i den virkelige verden.
MetaGPT er også programmert til å analysere og forstå de fysiske egenskapene til miljøet og hvordan de påvirker agentene. Denne funksjonen gjør det enkelt for dette rammeverket å lage realistiske og vanskelig å forutsi simuleringer.
MetaGPT er ikke det eneste rammeverket som bruker forskjellige GPT-er. Noen av de populære alternativene er Python Read-Eval-Print Loop (REPL), LangChain, AutoGPT og AgentVerse. Vi kan sammenligne MetaGPT med disse rammeverkene på disse frontene;
- Kodegenerering: Alle de listede verktøyene genererer kode. Det eneste kjennetegnet ved MetaGPT er at det tilbyr et komplett verktøysett for prosjektgjennomføring og styring.
- Kodegjennomgang: AgentVerse og MetaGPT er de eneste rammeverkene som har en kodegjennomgangsfunksjon. MetaGPT går imidlertid et skritt videre og introduserer prekompileringskjøringen, noe som gjør det enkelt å oppdage feil tidlig.
- API-generering: Basert på funksjonene til alternativene vi har nevnt, er MetaGPT det eneste rammeverket som tilbyr API-genereringsfunksjoner. Denne funksjonen gjør det enkelt å prototype APIer under programvareutviklingsprosessen.
- Samarbeid: Rollebasert samarbeid er tilgjengelig i AgentVerse og MetaGPT. Denne funksjonen oppmuntrer til administrasjon og samarbeid med flere agenter.
Til tross for de uendelige mulighetene som MetaGPT presenterer, mangler det også på disse områdene;
- Fortsatt i utvikling: En nærmere titt på prosjektets GitHub-side viser at det fortsatt er i aktiv utvikling. Prosjektet er ennå ikke perfekt, men vi kan bare vente og se hvordan det vil slå ut i fremtiden.
- Ikke det perfekte verktøyet for komplekse prosjekter: MetaGPT er et godt rammeverk for grunnleggende apper. Du trenger imidlertid mye menneskelig innspill når du arbeider med komplekse prosjekter med mye data.
- Begrenset til opplæringen: Generative modeller kan bare produsere data de har blitt trent på. GPT-ene som MetaGPT er basert på, må oppdateres ofte for å gjøre det mer nøyaktig.
Vanlige spørsmål
Trenger du OpenAI API-nøkler for å bruke MetaGPT?
Ja. MetaGPT er bygget på toppen av OpenAIs API. Når du har installert/klonet MetaGPT til din lokale maskin, må du konfigurere API-nøklene for å begynne å bruke den.
Finnes det alternativer til MetaGPT?
Ja. Rammer som Python Read-Eval-Print Loop (REPL), LangChain, AutoGPT og AgentVerse bruker de samme designprinsippene. Alle disse verktøyene har kodegenereringsfunksjoner, men er forskjellige i andre funksjoner.
Hvordan fungerer MetaGPT?
Dette rammeverket tildeler ulike oppgaver til ulike agenter basert på deres styrker og trening. Plattformen lar disse agentene samarbeide og dele informasjon for å takle komplekse utfordringer fra ett verktøy.
Hvor mye koster MetaGPT?
GitHub-depotet indikerer at det vil koste deg opptil $0,2 for å få et eksempel og en analyse. På den annen side trenger du opptil $2 for å få en fullt funksjonell applikasjon.
Hvem kan bruke MetaGPT?
MetaGPT fungerer som et fullstendig programvareutviklingsselskap. Dermed kan den brukes av programvareingeniører, QA, produktdesignere og produktledere.
Konklusjon
MetaGPT er designet for å administrere multi-agenter gjennom rolledefinisjon, prosessstandardisering og oppgavedekomponering.
MetaGPT har mange bruksområder. For eksempel, i programvareutvikling, kan du bruke MetaGPT til å lage programvare fra bunnen av, forbedre eksisterende programvare, generere brukerhistorier og forbedre samarbeidet.
Det er fortsatt for tidlig å konkludere om MetaGPT er det beste multi-agent-rammeverket. Selv om produktet fortsatt er under utvikling, har det vist seg å være et godt verktøy for livssyklusen for programvareutvikling.
Du kan også lese hvordan du installerer Auto-GPT på få minutter.