metagpt专题
大模型构建合作性的Agent，多代理框架MetaGpt
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
【AIGC】MetaGPT原理以及应用
目录 MetaGPT原理 MetaGPT应用 MetaGPT和传统编程语言相比有什么优势和劣势 视频中的PPT 参考资料 MetaGPT原理 MetaGPT是一种多智能体框架，它结合了元编程技术，通过标准化操作程序（SOPs）来协调基于大语言模型的多智能体系统。其原理主要基于以下几个方面： 多智能体协作：MetaGPT将复杂任务分解为多个具体可操作的过程，并将这些过程分配给具有
针对多智能体协作框架的元编程——METAGPT
M ETA GPT: M ETA P ROGRAMMING FOR M ULTI -A GENT COLLABORATIVE F RAMEWORK 1.概述 现有的多智能体系统主要面临以下问题： 复杂性处理不足：传统的多智能体系统主要关注简单任务，对于复杂任务的处理能力有限，缺乏深入探索和研究。幻觉问题：在多个智能体相互作用时，信息的错误可能会被放大，导致输出
基于MetaGPT构建LLM 订阅 Agent
前言 在上一篇文章中，我们学习了如何利用MetaGPT框架构建单智能体和多智能体，并通过一个技术文档撰写Agent和课后作业较为完整的理解一个Agent的需求分析和开发流程；但是技术要和应用结合才能得到更广泛的推广；在本文中，作者将以一个Github订阅智能体为例，带领读者感受Agent应用的潜力； 一、介绍 不知各位读者有没有阅读GitHub Trending的习惯，GitHub
MetaGPT：重塑自然语言编程，多智能体引领模型训练的革新探索
近年来，人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）领域取得了重大进展，MetaGPT作为一个多智能体框架，正引领着这一领域的变革。本文将深入探讨MetaGPT的核心技术、实际应用及其对未来编程模式的影响。 引言 MetaGPT是一个多智能体框架，旨在通过自然语言编程（NLP）简化软件开发过程。随着AI技术的不断发展，编程不再是少数专业人士的专利，而是逐渐向更多的业务专家和其他领域的专业人士开放。
2024.5组队学习——MetaGPT智能体理论与实战（待续）
学习资料：项目地址——hugging-multi-agent、在线阅读、MetaGPT项目、MetaGPT中文文档 文章目录 一、环境配置1.1 配置MetaGPT1.2 配置大模型api_key1.3 测试demo 一、环境配置 全部工作在Autodl上完成，下面是简单记录： 1.1 配置MetaGPT 下面直接以开发模式安装MetaGPT（拉取MetaGPT项
基于MetaGPT的智能体理论与实践-Task01
Task01: MetaGPT环境配置 学习教程：https://github.com/datawhalechina/hugging-multi-agent 1 环境准备 1.1 安装python3.9+ 通过：python3 --version, 查看此python版本为3.10.3 1.2 下载MetaGPT 开始，借用清华镜像，拉取metagpt==0.6.6,失败。
模型智能体开发之metagpt-多智能体实践
参考： metagpt环境配置参考模型智能体开发之metagpt-单智能体实践 需求分析 之前有过单智能体的测试case，但是现实生活场景是很复杂的，所以单智能体远远不能满足我们的诉求，所以仍然还需要了解多智能体的实现。通过多个role对动作的关联、组合来构建一个工作流程，从而使智能体能够完成更加复杂的任务基于单智能体测试case的扩展，我们的诉求在简单的输出code的基础上新增一条就是生成
MetaGPT初体验之HelloWorld-Git教程编写
[目录]1.环境准备2.效果预览3.总结4.智能体完整输出5.源码及教程 点我去AIGIS公众号查看本文 前言 5.1假期坚持研究智能体的玩法可以说非常敬业了。今天我们来小试一把目前GitHub最火爆智能体框架MetaGPT,让它给我们写一篇Git教程，看看是不是像传说中的那么神奇。模型我们就用刚刚阿里开源的qwen1.5-110b，据说已经超过了llama3 70b,
模型智能体开发之metagpt-单智能体实践
需求分析 根据诉求完成函数代码的编写，并实现测试case，输出代码 代码实现 定义写代码的action action是动作的逻辑抽象，通过将预设的prompt传入llm，来获取输出，并对输出进行格式化 具体的实现如下 定义prompt模版 prompt是传给llm的入参，所以llm对prompt的需求解析越准确，那么llm的输出就会越符合我们的诉求如何抽象出最合适的prompt模版
『大模型笔记』MetaGPT: 多智能体框架：首家人工智能软件公司，走向自然语言编程
MetaGPT: 多智能体框架：首家人工智能软件公司，走向自然语言编程！ 文章目录 一. MetaGPT: 多智能体框架二. MetaGPT-调研员-例子 『大模型笔记』AI 智能体(Agent)在推理(Reasoning)、规划(Planning)与工具调度(Tool Calling)方面的研究：综合调查！ 一. MetaGPT: 多智能体框架 使用说明文档：h
MetaGPT部分源码解读--Role
RoleReactMode class RoleReactMode(str, Enum):REACT = "react"BY_ORDER = "by_order"PLAN_AND_ACT = "plan_and_act"@classmethoddef values(cls):return [item.value for item in cls] REACT：表示标准的反应模式，即在思考和行动之
MetaGPT部分源码解读
Action SerializationMixin： Pydantic在序列化一个对象时，会将其序列化为其最顶层父类的形式，而不是它实际子类的形式。这意味着，如果你有一个父类和一个继承自该父类的子类，当你将子类的实例序列化时，得到的字典将只包含父类的字段，而不会包含子类特有的字段。同样，在反序列化时，Pydantic也无法根据数据内容自动选择正确的子类来实例化，而是只能实例化父类。 因此
【MetaGPT】单智能体多动作实践——AI小说家
我们定义智能体应该具备哪些行为，为智能体配备这些能力，我们就拥有了一个简单可用的智能体！MetaGPT具有高度灵活性，可定义自己所需的行为和智能体！ 最终效果 一键生成技术文档，比如字数约有5千7的Mysql教程。 生成技术文档 一键输出长篇网络小说，字数长达1万7千字！（存在大纲层级问题，预计是提示词工程问题。） 生成小说 智能体概念 我们先看
【AI Agent系列】【MetaGPT多智能体学习】6. 多智能体实战 - 基于MetaGPT实现游戏【你说我猜】（附完整代码）
本系列文章跟随《MetaGPT多智能体课程》（https://github.com/datawhalechina/hugging-multi-agent），深入理解并实践多智能体系统的开发。 本文为该课程的第四章（多智能体开发）的第四篇笔记。今天我们来完成第四章的作业： 基于 env 或 team 设计一个你的多智能体团队，尝试让他们完成 你画我猜文字版 ，要求其中含有两个agent，其中一
【多智能体】MetaGPT配置教程（应用智谱AI的GLM-4）
MetaGPT配置教程（使用智谱AI的GLM-4） 文章目录 MetaGPT配置教程（使用智谱AI的GLM-4）零、为什么要学MetaGPT一、配置环境二、克隆代码仓库三、设置智谱AI配置四、 示例demo（狼羊对决）五、参考链接 零、为什么要学MetaGPT 因为MetaGPT是 LLM Agent领域第一高分论文，全网Star数最高的多智能体框架。ICLR 2024 Or
MetaGPT 1 安装与配置踩坑实录
安装 与 配置直接参考这里就行：Hugging Muti Agent（二月学习） - 飞书云文档 (feishu.cn) 这里按照教程安装的是metagpt 0.6.6 ，经过跟0.7.0对比，个人认为0.7对其他llm接入可能更好，文档也更清晰。 0.6.6的文档配置 | MetaGPT (deepwisdom.ai) 0.7.0的文档设置 | MetaGPT (deepwisdom.ai)
(202402)多智能体MetaGPT入门2：AI Agent知识体系结构
文章目录 前言1 智能体定义2 热门智能体案例3 智能体的宏观机会4 AI Agent与Sy1&Sy2观看视频 前言 感谢datawhale组织开源的多智能体学习内容，飞书文档地址在https://deepwisdom.feishu.cn/wiki/KhCcweQKmijXi6kDwnicM0qpnEf 本章主要为Agent相关理论知识的学习。 1 智能体定义 智能体 =
MetaGPT入门（三）-OSS订阅智能体
《MetaGPT智能体开发入门》教程 - 飞书云文档 (feishu.cn) import asyncioimport osimport smtplibimport timefrom email.mime.multipart import MIMEMultipartfrom email.
【AI Agent系列】【MetaGPT】7. 一句话订阅专属信息 - 订阅智能体进阶，实现一个更通用的订阅智能体
文章目录 0. 前置推荐阅读1. 本文内容2. 解析用户指令（分析用户需求）2.1 完整代码及注释2.2 运行结果 3. 利用大模型写爬虫代码3.1 对html内容进行精简3.2 利用大模型写爬虫代码3.3 补充代码，测试本节程序3.4 运行结果及踩坑3.4.1 运行结果3.4.2 坑一：No module named 'playwright' 4. 爬虫工程师角色定义：CrawlerEn
【AI的未来 - AI Agent系列】【MetaGPT】6. 用ActionNode重写技术文档助手
文章目录 0. 前置推荐阅读1. 重写WriteDirectory Action1.1 实现WriteDirectory的ActionNode：DIRECTORY_WRITE1.2 将 DIRECTORY_WRITE 包进 WriteDirectory中 2. 重写WriteContent Action2.1 思考重写方案2.2 实现WriteContent的ActionNode2.3 改写
MetaGPT中提到的SOP
MetaGPT框架中的提及的SOP概念指的是什么，有什么优点和缺点，为什么要使用SOP? 在MetaGPT框架中，SOP（Set of Procedures）指的是一套标准化的流程和步骤，用于指导模型完成特定任务。SOP可以帮助模型更好地理解和执行任务，提高模型的准确性和效率。 SOP的优点包括： 提高准确性：SOP可以为模型提供明确的指导，确保模型在执行任务时不会遗漏关键步骤，从而提
MetaGPT-打卡-day2，MetaGPT框架组件学习
文章目录 Agent组件实现一个单动作的Agent实现一个多动作的Agent技术文档生成助手其他尝试 今天是第二天的打卡~昨天是关于一些概念的大杂烩，今天的话，就来到了Hello World环节。 从单个Agnet到多个Agent，再到组合更复杂的工作流来解决问题。 Agent组件 虽然看过了一些资料，但是还是有些不知道该怎么去理解Agent的概念。从单词本身的翻译来看，很
MetaGPT入门（一）
本文在Win11操作系统下进行，工具pycharm 一、环境准备 1.建议使用conda虚拟环境 安装anaconda参考：Windows10下Anaconda的安装_windows anaconda 路径-CSDN博客 打开Anaconda Powershell Prompt命令窗口，输入下面命令，创建3.10版本的python解释器 conda create -n metagpt p
MetaGPT入门（二）
接着MetaGPT入门（一），在文件里再添加一个role类 class SimpleCoder(Role):def __init__(self,name:str="Alice",profile:str="SimpleCoder",**kwargs):super().__init__(name,profile,**kwargs)self._init_actions([WriteSimpleCode
MetaGPT task1学习
基础知识学习了解： 安装环境： 获取MetaGPT 使用pip获取MetaGPT pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple metagpt==0.5.2 配置MetaGPT 完成MetaGPT后，我们还需要完成一些配置才能开始使用这个强力的框架，包括配置你自己的APIkey等等，下面我们我们将以配置ChatGPT为例来快