MetaGPT は人間のコラボレーション技術を活用して複数の目的を達成します

Jul 25, 2023

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2023 年 8 月 24 日 2 分で読む

による

セルジオ・デ・シモーネ

中国と米国の大学の研究者チームによって作成された MetaGPT は、人間の手順知識を活用して堅牢性を強化し、エラーを削減し、複雑なタスク向けのソフトウェア ソリューションを設計することで、マルチエージェント システムでのコラボレーションを可能にすることを目的とした新しい LLM ベースのメタ プログラミング フレームワークです。 。

この研究では、LLM ベースのマルチエージェント システムを調整するために SOP を利用するメタ プログラミング テクノロジである MetaGPT を紹介します。 SOP は、マルチエージェントの協力を組織するための戦略として機能し、協力的な取り組みの効率を高めます。

MetaGPT は 1 行の要件を受け取り、ユーザー ストーリー、競合分析、要件、データ構造、API、およびその他のドキュメントを構築します。 ソフトウェア会社の構造を複製することでこれを実現します。 研究者らは、MetaGPT に CLI ブラックジャック ゲームの作成を依頼し、要件、テスト、ゲームの動作する Python 実装など、必要な成果物をすべて生成させるデモを示しました。

MetaGPT の背後にある中心的な考え方は、標準化操作手順 (SOP) をプロンプトにエンコードして、共同作業に必要な効率的な手順知識を複製することです。 研究者らによると、アジャイルマニフェストや、チーム全体でタスクと責任を分散するその他の方法は、高品質の要件文書、設計成果物、フローチャートなどの望ましい出力の定義を含むソフトウェア分野のSOPの例であるという。インターフェイスの仕様。

同様に、SOP は役割ベースのアクション仕様を使用し、お互いを能動的に観察して関連情報を取得できる環境を共有します。これは、対話を通じて受動的にデータを受け取る場合と比較して、より効率的なアプローチであると研究者らは述べています。 たとえば、MetaGPT は、プロダクト マネージャー、アーキテクト、プロジェクト マネージャー、エンジニアでエージェントを組織しています。

上の画像は、MetaGPT アーキテクチャを定義する 2 つの主要な層、つまり基盤コンポーネント層とコラボレーション層を示しています。 前者ではエージェントが業務を遂行できるのに対し、後者では知識の共有とワークフローのカプセル化を通じてエージェントの調整が容易になります。

MetaGPT は、ある種のタスク分解を通じてコラボレーションを可能にすることを目的とした、協調型 AI エージェントのメタ プログラミングのための唯一のフレームワークではありません。 既存のフレームワークには、AutoGPT、LangChain、AgentVerse などがあります。 MetaGPT チームによると、彼らのフレームワークはより高いレベルのソフトウェアの複雑さを処理でき、タスク完了率は 100% です。

MetaGPT は AI コラボレーションにとって完璧なシステムには程遠く、LLM システムの幻覚傾向に対処する作業がまだ必要です。これにより、たとえば、MetaGPT が存在しないリソース ファイルを参照したり、未定義またはインポートされていないクラスや変数を呼び出したりする可能性があります。 。

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