GitHub Trending
MetaGPT 持续五天Python周榜第一
目前,总榜世界第一
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?
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:
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建立了一个独立的输出队列,与消息队列有所区别
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支持Azure异步API
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使gpt-3.5-turbo可用
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支持Docker
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支持pip
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制定稳定的requirements.txt
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支持流模式
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增加日文版README
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解决配置冲突
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在主路径中移除langchain
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支持非git-clone项目
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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:
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成为具有最高投资回报率的多代理框架。
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支持中型项目(约2000行代码)的全自动实现。
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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:
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发布v0.01 pip包,尝试解决像npm安装这样的问题
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支持软件公司的整体保存和恢复
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在过程中支持人工确认和修改
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支持过程缓存:仔细考虑是否增加服务器缓存机制
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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
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编写文档,描述所有级别的当前特性和使用方法
1.5 特性:
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支持更标准稳定的解析器
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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
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完成模块划分的设计和实现
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支持各种模式的记忆:清晰区分长期和短期记忆
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完善测试角色,并与人进行必要的交互
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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
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实现SkillManager和增量Skill学习过程
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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
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支持ReAct策略
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支持CoT策略
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支持ToT策略
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支持Reflection策略
1.7 行动
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实现:搜索
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实现:知识搜索,支持10+种数据格式
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实现:数据EDA
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实现:审查
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实现:添加文档
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实现:删除文档
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实现:自我训练
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实现:DebugError
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实现:基于YAPI生成可靠的单元测试
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实现:自我评估
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实现:AI调用
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实现:学习和使用第三方标准库
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实现:数据收集
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实现:AI训练
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实现:运行代码
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实现:Web访问
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插件:与插件系统兼容
1.8 插件
与插件系统兼容
1.9 工具
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支持SERPER api
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支持Selenium apis
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支持Playwright apis
1.10 角色
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完善每个角色的动作池/技能池
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红书博主
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电商卖家
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数据分析师
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新闻观察者
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机构研究员
1.11 评估
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支持对游戏数据集的评估
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重现论文,实现单一游戏角色的全技能获取,达到SOTA结果
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支持对数学数据集的评估
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重现论文,实现当前数学问题解决过程的SOTA结果
1.12 LLM
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支持Claude底层API
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支持所有API的流模式版本
1.13 其他
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清理现有未使用的代码
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统一所有代码风格并建立贡献标准
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多语言支持
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多编程语言支持
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