Unter den Frameworks für die Erstellung von Multiagenten-Systemen nimmt MetaGPT derzeit eine Sonderstellung ein. Genau gesagt handelt es sich bei MetaGPT um ein Meta-Programmierungs-Framework, das effiziente menschliche Arbeitsabläufe in LLM-basierte Multi-Agenten-Kollaborationen integriert.
Im Abstract des Papers METAGPT: META PROGRAMMING FOR A MULTI-AGENT COLLABORATIVE FRAMEWORK heisst es weiter:
MetaGPT kodiert standardisierte Arbeitsabläufe (SOPs) in Prompt-Sequenzen für straffere Arbeitsabläufe, so dass Agenten mit menschenähnlichem Fachwissen Zwischenergebnisse verifizieren und Fehler reduzieren können. MetaGPT nutzt ein Fließbandparadigma, um verschiedenen Agenten unterschiedliche Rollen zuzuweisen und komplexe Aufgaben effizient in Teilaufgaben zu zerlegen, an denen viele Agenten zusammenarbeiten. In kollaborativen Software-Engineering-Benchmarks generiert MetaGPT kohärentere Lösungen als bisherige Chat-basierte Multi-Agenten-Systeme.
Eine Schlüsselstellung haben die bereits erwähnten Standardized Operating Procedures (SOPs). Sie erleichtern die Aufgabenzerlegung und die Koordination. Abgesehen davon umreißen SOPs die Verantwortlichkeiten der einzelnen Teammitglieder und legen gleichzeitig Standards für Zwischenergebnisse fest. Damit sorgen sie für eine konsistente und genaue Ausführung von Aufgaben, die mit definierten Rollen und Qualitätsstandards übereinstimmen.
So erhöht die Verwendung von strukturierten Zwischenergebnissen die Erfolgsquote der Zielcodegenerierung erheblich, da sie die Konsistenz in der Kommunikation aufrechterhält, wodurch Mehrdeutigkeiten und Fehler bei der Zusammenarbeit minimiert werden.
Von den gängigen Verfahren der Meta-Prrogrammierung unterscheidet sich MetaGPT insofern, als es die effiziente Meta-Programmierung durch eine gut organisierte Gruppe spezialisierter Agenten ermöglicht. Jeder Agent hat eine spezifische Rolle und Expertise, die einigen etablierten Standards folgt. Dies ermöglicht die automatische Anforderungsanalyse, den Systementwurf, die Codegenerierung, die Änderung, die Ausführung und die Fehlersuche während der Laufzeit und zeigt, wie agentenbasierte Techniken die Meta-Programmierung verbessern können.
Die Autoren halten resümierend fest:
MetaGPT modelliert eine Gruppe von Agenten als ein simuliertes Softwareunternehmen, analog zu simulierten Städten und der Minecraft Sandbox in Voyager. MetaGPT nutzt Rollenspezialisierung, Workflow-Management und effiziente Sharing-Mechanismen wie Message-Pools und Abonnements, was es zu einer flexiblen und portablen Plattform für autonome Agenten und Multi-Agenten-Frameworks macht. Es verwendet einen ausführbaren Feedback-Mechanismus, um die Qualität der Codegenerierung während der Laufzeit zu verbessern. In umfangreichen Experimenten erreicht MetaGPT bei mehreren Benchmarks die beste Leistung. Die erfolgreiche Integration von menschenähnlichen SOPs inspiriert künftige Forschungen zu vom Menschen inspirierten Techniken für künstliche Multiagentensysteme. Wir betrachten unsere Arbeit auch als einen frühen Versuch, ein LLM-basiertes Multi-Agenten-Framework zu regulieren.
Weitere Informationen:
MetaGPT: Vollständiger Leitfaden zum besten derzeit verfügbaren KI-Agenten
The Beginner’s Guide to Standard Operating Procedures (SOPs) (Free Templates)
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