MetaGPT: Meta Programming for A Multi-Agent Collaborative Framework

要約

大規模言語モデル(LLM)に基づくエージェント社会による問題解決の自動化については、目覚ましい進展があった。既存のLLMベースのマルチエージェントシステムは、すでに単純な対話タスクを解決することができる。しかし、より複雑なタスクの解決は、LLMを素朴に連鎖させることによって生じる幻覚の連鎖による論理の矛盾によって複雑化している。ここでは、効率的な人間のワークフローをLLMベースのマルチエージェントコラボレーションに組み込む革新的なメタプログラミングフレームワークであるMetaGPTを紹介する。MetaGPTは、より合理的なワークフローを実現するために、標準化された操作手順（SOP）をプロンプトシーケンスにエンコードし、人間のような専門知識を持つエージェントが中間結果を検証し、エラーを減らすことを可能にする。MetaGPTは、アセンブリラインパラダイムを利用して様々なエージェントに多様な役割を割り当てることで、複雑なタスクを多くのエージェントが協力するサブタスクに効率的に分解します。協調的ソフトウェア工学ベンチマークにおいて、MetaGPTは以前のチャットベースのマルチエージェントシステムよりも首尾一貫した解を生成する。私たちのプロジェクトは https://github.com/geekan/MetaGPT にあります。

要約(オリジナル)

Remarkable progress has been made on automated problem solving through societies of agents based on large language models (LLMs). Existing LLM-based multi-agent systems can already solve simple dialogue tasks. Solutions to more complex tasks, however, are complicated through logic inconsistencies due to cascading hallucinations caused by naively chaining LLMs. Here we introduce MetaGPT, an innovative meta-programming framework incorporating efficient human workflows into LLM-based multi-agent collaborations. MetaGPT encodes Standardized Operating Procedures (SOPs) into prompt sequences for more streamlined workflows, thus allowing agents with human-like domain expertise to verify intermediate results and reduce errors. MetaGPT utilizes an assembly line paradigm to assign diverse roles to various agents, efficiently breaking down complex tasks into subtasks involving many agents working together. On collaborative software engineering benchmarks, MetaGPT generates more coherent solutions than previous chat-based multi-agent systems. Our project can be found at https://github.com/geekan/MetaGPT

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