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の社会を通じて、自動化された問題解決に関して目覚ましい進歩が見られました。
既存の LLM ベースのマルチエージェント システムは、単純な対話タスクをすでに解決できます。
ただし、より複雑なタスクの解決策は、単純に連鎖する LLM によって引き起こされるカスケード幻覚による論理の不一致により複雑になります。
ここでは、LLM ベースのマルチエージェント コラボレーションに効率的なヒューマン ワークフローを組み込んだ革新的なメタプログラミング フレームワークである MetaGPT を紹介します。
MetaGPT は、標準化操作手順 (SOP) をプロンプト シーケンスにエンコードして、より合理化されたワークフローを実現するため、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てエラーを削減できるようにします。
MetaGPT は組立ライン パラダイムを利用して、さまざまなエージェントに多様な役割を割り当て、複雑なタスクを多くのエージェントが連携するサブタスクに効率的に分割します。
協調的なソフトウェア エンジニアリングのベンチマークでは、MetaGPT は以前のチャットベースのマルチエージェント システムよりも一貫したソリューションを生成します。
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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