MetaGPT: Ein Multi-Intelligenz-Kollaborationsrahmen für den Aufbau von KI-Softwareentwicklungsteams für die Programmierung in natürlicher Sprache

Allgemeine Einführung

MetaGPT ist ein innovatives Multi-Intelligenz-Framework, mit dem die Funktionsweise eines kompletten KI-Softwareunternehmens simuliert werden kann. Das von geekan (Alexander Wu) entwickelte Projekt zielt darauf ab, GPT-Modelle mit verschiedenen Rollen zu einer kollaborativen Einheit zu kombinieren, um komplexe Aufgaben zu bewältigen.MetaGPT behandelt nicht nur User Stories, Wettbewerbsanalysen, Anforderungen, Datenstrukturen, APIs und Dokumentationen, sondern umfasst auch die Rollen von Produktmanagern, Architekten, Projektmanagern und Ingenieuren und stellt damit ein komplettes Softwareunternehmen dar. Prozesse und sorgfältig choreografierte Standardarbeitsanweisungen (SOPs). Durch die Eingabe in natürlicher Sprache kann MetaGPT automatisch Standard-Softwareentwicklungsdokumente, Systemdesignpläne und Implementierungscode generieren, was die Effizienz der Softwareentwicklung erheblich verbessert.

Die vollständigen Produkte wurden veröffentlicht, siehe:MGX: Ein Multi-Intelligenz-Programmiertool, das den Arbeitsablauf eines echten Entwicklungsteams simuliert

Funktionsliste

• Rahmen für die gemeinsame Entwicklung von Multi-Intelligenz zur Unterstützung der Zusammenarbeit mehrerer KI-Akteure
• Umwandlung von Anforderungen in natürlicher Sprache in vollständige Softwareimplementierungen
• Automatische Erstellung von Dokumentationen für den gesamten Softwareentwicklungsprozess (PRD, Entwurfsdokumentation, Aufgabenteilung usw.)
• Automatische Code-Generierung und -Überprüfungsfunktion
• Unterstützung für die Anpassung von AI Intelligence-Rollen und -Workflows
• Bereitstellung von Standardvorlagen für Softwareentwicklungsprozesse
• Integrierte Funktionen für Projektmanagement und Aufgabenkoordination
• Unterstützung für mehrere Programmiersprachen und Entwicklungsrahmen
• Bereitstellung einer API-Schnittstelle für die Sekundärentwicklung
• Visualisierung des Entwicklungsprozesses

Hilfe verwenden

1. die Vorbereitung der Umwelt

1.1 Anforderungen an das Fundament:

• Python 3.9+ Umgebung
• OpenAI API-Schlüssel (oder kompatible API)
• Computer mit mindestens 16 GB RAM

1.2 Installationsschritte:

# 创建并激活 Python 虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
.\venv\Scripts\activate  # Windows
# 安装 MetaGPT
pip install metagpt

2. die Konfigurationseinstellungen

2.1 Konfigurieren Sie den API-Schlüssel:

• Das Setzen der Umgebungsvariablen in der OPENAI_API_KEY
• oder erstellen config/key.yaml Datei-Konfigurations-API-Schlüssel

2.2 Beispiel einer Grundkonfiguration:

OPENAI_API_KEY: "sk-..." # 替换为你的 API 密钥
OPENAI_MODEL: "gpt-4-1106-preview" # 选择合适的模型

3. die Verwendungsmodalitäten

3.1 Beispiele für die grundlegende Verwendung:

from metagpt.software_company import SoftwareCompany
from metagpt.roles import ProjectManager, Architect, Engineer
# 创建公司实例
company = SoftwareCompany()
# 添加项目需求
company.start_project("开发一个简单的待办事项管理系统")

3.2 Anpassung des Entwicklungsprozesses:

• Rollen und Arbeitsabläufe können individuell angepasst werden
• Unterstützung bei der Anpassung von Entwicklungsphasen und Dokumentationsvorlagen
• Spezifische Entwicklungsspezifikationen und -standards können festgelegt werden

3.3 Detaillierte Vorgehensweise

1. Ein Projekt erstellen: Geben Sie in der Befehlszeile Folgendes einmetagpt create project_nameerstellen Sie ein neues Projekt.
2. Rolle hinzufügen: Verwendungmetagpt add role role_nameum eine neue Rolle hinzuzufügen, z. B.metagpt add role product_manager.
3. Eingangsanforderung: durchmetagpt input requirement "your requirement"um die Projektanforderungen einzugeben.
4. Ausgabe generieren: Verwendungmetagpt generateBefehle zur Erstellung von User Stories, Wettbewerbsanalysen, Anforderungen, Datenstrukturen, APIs und Dokumentation.
5. Anzeigen und ÄndernDie erzeugte Ausgabe wird im Projektverzeichnis gespeichert und kann vom Benutzer eingesehen und bei Bedarf geändert werden.

4. bewährte Praktiken

4.1 Projektplanung:

• Klare Definition der Projektanforderungen und des Projektumfangs
• Verwendung einer klaren, natürlichen Sprache zur Beschreibung der funktionalen Anforderungen
• Ausreichend kontextbezogene Informationen bereitstellen

4.2 Qualitätskontrolle:

• Regelmäßige Überprüfung des generierten Codes und der Dokumentation
• Projekte mit Versionskontrolle verwalten
• Durchführung der erforderlichen Tests und Validierung

4.3 Leistungsoptimierung:

• Angemessene Einstellung der Modellparameter
• Optimieren Sie die Aufforderungswörter für bessere Ergebnisse
• Passen Sie die Parameter für die gleichzeitige Verarbeitung entsprechend an

5. die Lösung gemeinsamer Probleme

• Probleme mit API-Beschränkungen: es wird empfohlen, API-Schlüssel auf Unternehmensebene zu verwenden
• Unzureichender Speicher: Erhöhen Sie den Systemspeicher oder reduzieren Sie die gleichzeitige Verarbeitung
• Verbesserung der Codequalität: Anpassung von Modellparametern und Schlüsselwörtern
• Optimierung der Dokumentenerstellung: benutzerdefinierte Dokumentvorlagen

6. erweiterte Funktionen

• Anpassung der intelligenten Körperrollen
• Workflow-Anpassung
• Entwicklung der API-Integration
• Konfiguration der Mehrsprachenunterstützung