MetaGPT nutzt menschliche Kollaborationstechniken für Multi

Jul 25, 2023

InfoQ Homepage News MetaGPT nutzt Techniken der menschlichen Zusammenarbeit für Multi-Agenten-basiertes Software-Engineering

24. August 2023 2 Minuten Lesezeit

von

Sergio De Simone

MetaGPT wurde von einem Forscherteam chinesischer und US-amerikanischer Universitäten entwickelt und ist ein neues LLM-basiertes Meta-Programmier-Framework, das darauf abzielt, die Zusammenarbeit in Multi-Agenten-Systemen zu ermöglichen, indem menschliches prozedurales Wissen genutzt wird, um die Robustheit zu erhöhen, Fehler zu reduzieren und Softwarelösungen für komplexe Aufgaben zu entwickeln .

In dieser Arbeit stellen wir MetaGPT vor, eine Metaprogrammierungstechnologie, die SOPs verwendet, um LLM-basierte Multiagentensysteme zu koordinieren. SOPs dienen als unsere Strategie zur Organisation der Zusammenarbeit mehrerer Agenten, um die Effizienz ihrer Kooperationsbemühungen zu steigern.

MetaGPT nimmt eine einzeilige Anforderung und erstellt User Stories, Wettbewerbsanalysen, Anforderungen, Datenstrukturen, APIs und andere Dokumente. Dies wird erreicht, indem die Struktur eines Softwareunternehmens nachgebildet wird. Die Forscher zeigten eine Demo, in der sie MetaGPT bitten, ein CLI-Blackjack-Spiel zu erstellen und alle erforderlichen Artefakte generieren zu lassen, einschließlich Anforderungen, Tests und einer funktionierenden Python-Implementierung des Spiels.

Die zentrale Idee hinter MetaGPT besteht darin, standardisierte Arbeitsanweisungen (SOPs) in Eingabeaufforderungen zu kodieren, um effizientes Verfahrenswissen zu reproduzieren, das für kollaborative Aufgaben erforderlich ist. Das Agile Manifest sowie andere Methoden zur Verteilung von Aufgaben und Verantwortlichkeiten innerhalb eines Teams seien Beispiele für SOPs im Softwarebereich, sagen die Forscher, einschließlich der Definition des gewünschten Outputs, wie beispielsweise hochwertige Anforderungsdokumente, Designartefakte, Flussdiagramme usw Schnittstellenspezifikationen.

In ähnlicher Weise verwenden SOPs rollenbasierte Handlungsvorgaben und teilen sich eine Umgebung, die es ihnen ermöglicht, sich gegenseitig aktiv zu beobachten und relevante Informationen abzurufen. Dies sei ein effizienterer Ansatz im Vergleich zum passiven Empfang von Daten durch Dialog, sagen die Forscher. Beispielsweise organisiert MetaGPT seine Agenten in Produktmanager, Architekten, Projektmanager und Ingenieure.

Das Bild oben zeigt die beiden Hauptschichten, die die MetaGPT-Architektur definieren: die Foundational Components Layer und die Collaboration Layer. Während Ersteres es den Agenten ermöglicht, ihre Vorgänge durchzuführen, erleichtert Letzteres die Koordination der Agenten durch Wissensaustausch und Workflow-Kapselung.

MetaGPT ist nicht das einzige Framework für die Metaprogrammierung kollaborativer KI-Agenten, das darauf abzielt, die Zusammenarbeit durch eine Art Aufgabenzerlegung zu ermöglichen. Zu den vorhandenen Frameworks gehören AutoGPT, LangChain und AgentVerse. Nach Angaben des MetaGPT-Teams kann ihr Framework mit einer 100-prozentigen Aufgabenerledigungsrate höhere Softwarekomplexitätsgrade bewältigen.

MetaGPT ist alles andere als ein perfektes System für die KI-Zusammenarbeit und erfordert noch Arbeit, um mit der halluzinatorischen Tendenz von LLM-Systemen umzugehen, die beispielsweise dazu führen kann, dass MetaGPT auf nicht vorhandene Ressourcendateien verweist oder undefinierte oder nicht importierte Klassen oder Variablen aufruft .

Wenn Sie an allen Details interessiert sind, sollten Sie sich das offizielle Dokument nicht entgehen lassen, das eine ausführliche Beschreibung des Framework-Designs, eine detaillierte Analyse der erzielten Ergebnisse und einen Vergleich mit alternativen Ansätzen enthält.

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