本文主要是介绍大模型构建合作性的Agent，多代理框架MetaGpt，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
大模型构建合作性的Agent，多代理框架MetaGpt
前言
MetaGPT 框架将标准的操作程序（SOP）与基于大模型的多智能体相结合，使用标准操作程序来编码提示，确保协调结构化和模块化输出。
MetaGPT 允许 Agent 在类似流水线的范式中扮演多中角色，通过结构化的 Agent 协作和强化领域特定专业知识来处理复杂任务，以提高在协作软件工程任务中解决方案的连贯性和正确性。
可能小伙伴们还很陌生，不太明白具体它能做什么，我下面通过具体例子详细来介绍分析一下。
我们以软件公司举例，我们拥有老板，产品经理，架构师，项目经理，工程师和测试角色。
每个角色各司其职处理复杂的任务，MetaGPT 就像是模仿了这些角色，通过一些需求，它可以输出用户故事，竞争分析，需求，数据结构，API，文档等。
然后 MetaGPT 通过精心安排来模拟软件公司的流程，它的核心理念就是 Code = SOP（Team），将 SOP 具体化应用于由大模型组建的团队。
- 老板为项目设定需求，
- 产品经理负责编写和修订产品需求文档，
- 架构师负责编写和修订设计，审查产品需求文档和代码，
- 项目经理编写任务，分配任务，审查产品需求文档，设计和代码，
- 工程师编写代码，调试代码，
- 测试工程师进行测试，确保软甲质量。
由 MetaGpt 描述的这个合作环境中，每个角色都为项目开发和完成作出贡献。
下面我们从头开始进入 MetaGPT 。
1.MetaGPT安装
pip install metagpt
安装完成之后执行下面命令生成 config2.yaml 配置文件
metagpt --init-config
然后打开如下目录：
打开配置文件，填写你的 openai key ：
api_type: "openai" # or azure / ollama / open_llm etc. Check LLMType for more optionsmodel: "gpt-4o-mini" # or gpt-3.5-turbo-1106 / gpt-4-1106-previewbase_url: "" # or forward url / other llm urlapi_key: ""
当然不仅仅支持 openai ，还支持 claude，智普，科大讯飞，谷歌，千帆，阿里通义 以及我们本地的 ollama 等多种大模型，它们的配置字段都一样，根据自己的需要进行配置。
ollama API：
llm:api_type: 'ollama'base_url: 'http://127.0.0.1:11434/api'model: 'llama2'
阿里云 DashScope API：
llm:api_type: dashscopeapi_key: 'YOUR_API_KEY'model: 'YOUR_ENDPOINT_NAME like qwen-max'
2:简单的团队协作处理任务
导入角色，架构师，开发工程师，产品经理，项目经理：
import asyncio
fro这篇关于大模型构建合作性的Agent，多代理框架MetaGpt的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
