GitHub Trending
MetaGPT 持续五天 Python 周榜第一
目前,总榜世界第一
开源地址:https://github.com/geekan/MetaGPT
自 MetaGPT 发布以来的短短两周内,它的发展势头也证明很受各界喜爱。目前,它已成功获得 3.9k 颗 GitHub 星星,且在连续五天里,一直位居 GitHub Trending(Python)的榜首。与此同时,总榜世界第一。目前,各大社区交流群也充满了活跃的试用者,他们不断推动着各种创新性软件项目的出现。
在 MetaGPT 的影响下,我们的使用者从最初的小游戏批量生产,到 Web 端的建设,今天也可以看到,通过 MetaGPT 甚至能建设出管理系统。然而,MetaGPT 的潜力究竟在哪里能找到极限呢?
(写一个网页版2048游戏)
(写一个2048游戏)
(写一个贪吃蛇游戏)
(写一个打砖块游戏)
(写一个学生管理系统)
目前, MetaGPT v0.1.0 版本已经 released,更多的功能也将补充进去,给大家更好的体验:
- 建立了一个独立的输出队列,与消息队列有所区别
- 支持 Azure 异步 API
- 使 gpt-3.5-turbo 可用
- 支持 Docker
- 支持 pip
- 制定稳定的 requirements.txt
- 支持流模式
- 增加日文版 README
- 解决配置冲突
- 在主路径中移除 langchain
- 支持非 git-clone 项目
- 适应 pydantic
并且在新版本发布的同时,作者也一次性上传了 5 个由 MetaGPT 输出项目给大家体验。而这些项目的输出成本仅仅约 0.7 美金 / 个。
同时,Roadmap 也已经在官网发布,这里我们将为大家把 Roadmap 整理好,给大家方便浏览,让大家看看在未来短短的时间内,作者会让 MetaGPT 成长为怎么样的一个多智能体框架呢?
一、
Roadmap:
1.1 长期目标:
使 MetaGPT 自我进化,完成自我训练、微调、优化、使用和更新。
1.2 短期目标:
- 成为具有最高投资回报率的多代理框架。
- 支持中型项目(约 2000 行代码)的全自动实现。
- 执行大部分已识别的任务,达到 0.5 版本。
1.3 任务:
为了达到 v0.5 版本,需要完成以下任务中的约 70%。
1.4 可用性:
- 发布 v0.01 pip 包,尝试解决像 npm 安装这样的问题
- 支持软件公司的整体保存和恢复
- 在过程中支持人工确认和修改
- 支持过程缓存:仔细考虑是否增加服务器缓存机制
- 通过更严格的系统提示,解决当前提示下偶尔无法遵循指令导致代码解析错误的问题
- 编写文档,描述所有级别的当前特性和使用方法
1.5 特性:
- 支持更标准稳定的解析器
- 尝试将所有角色工作原子化,但这可能会显著增加令牌开销
- 完成模块划分的设计和实现
- 支持各种模式的记忆:清晰区分长期和短期记忆
- 完善测试角色,并与人进行必要的交互
- 提供全模式,而不是当前的快速模式,允许角色之间的自然通信
- 实现 SkillManager 和增量 Skill 学习过程
- 通过调用相应的 openai 页面自动获取 RPM 并配置它,使每个键不需要手动配置
1.6 策略
- 支持 ReAct 策略
- 支持 CoT 策略
- 支持 ToT 策略
- 支持 Reflection 策略
1.7 行动
- 实现:搜索
- 实现:知识搜索,支持 10 + 种数据格式
- 实现:数据 EDA
- 实现:审查
- 实现:添加文档
- 实现:删除文档
- 实现:自我训练
- 实现:DebugError
- 实现:基于 YAPI 生成可靠的单元测试
- 实现:自我评估
- 实现:AI 调用
- 实现:学习和使用第三方标准库
- 实现:数据收集
- 实现:AI 训练
- 实现:运行代码
- 实现:Web 访问
- 插件:与插件系统兼容
1.8 插件
与插件系统兼容
1.9 工具
- 支持 SERPER api
- 支持 Selenium apis
- 支持 Playwright apis
1.10 角色
- 完善每个角色的动作池 / 技能池
- 红书博主
- 电商卖家
- 数据分析师
- 新闻观察者
- 机构研究员
1.11 评估
- 支持对游戏数据集的评估
- 重现论文,实现单一游戏角色的全技能获取,达到 SOTA 结果
- 支持对数学数据集的评估
- 重现论文,实现当前数学问题解决过程的 SOTA 结果
1.12 LLM
- 支持 Claude 底层 API
- 支持所有 API 的流模式版本
1.13 其他
- 清理现有未使用的代码
- 统一所有代码风格并建立贡献标准
- 多语言支持
- 多编程语言支持
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