MetaGPT aproveita técnicas de colaboração humana para multi

Jul 25, 2023

Notícias da página inicial do InfoQ MetaGPT aproveita técnicas de colaboração humana para engenharia de software baseada em multiagentes

24 de agosto de 2023 2 minutos de leitura

por

Sergio De Simone

Criado por uma equipe de pesquisadores de universidades chinesas e norte-americanas, o MetaGPT é uma nova estrutura de metaprogramação baseada em LLM que visa permitir a colaboração em sistemas multiagentes, aproveitando o conhecimento processual humano para aumentar a robustez, reduzir erros e projetar soluções de software para tarefas complexas. .

Neste trabalho, apresentamos MetaGPT, uma tecnologia de metaprogramação que utiliza SOPs para coordenar sistemas multiagentes baseados em LLM. Os SOPs servem como nossa estratégia para organizar a colaboração de multiagentes, o que aumenta a eficiência de seus esforços cooperativos.

MetaGPT utiliza um requisito de uma linha e cria histórias de usuários, análises competitivas, requisitos, estruturas de dados, APIs e outros documentos. Isso é conseguido replicando a estrutura de uma empresa de software. Os pesquisadores mostraram uma demonstração onde pedem ao MetaGPT para criar um jogo de blackjack CLI e fazer com que ele gere todos os artefatos necessários, incluindo requisitos, testes e uma implementação funcional do jogo em Python.

A ideia central por trás do MetaGPT é codificar Procedimentos Operacionais Padronizados (SOPs) em prompts para replicar o conhecimento processual eficiente necessário para tarefas colaborativas. O Manifesto Ágil, bem como outros métodos para distribuir tarefas e responsabilidades entre uma equipe, são exemplos de POPs na área de software, dizem os pesquisadores, incluindo a definição do resultado desejado, como documentos de requisitos de alta qualidade, artefatos de design, fluxogramas e especificações de interface.

Da mesma forma, os POPs utilizam especificações de acção baseadas em funções e partilham um ambiente que lhes permite observar-se activamente uns aos outros e recuperar informações relevantes, o que é uma abordagem mais eficiente em comparação com a recepção passiva de dados através do diálogo, dizem os investigadores. Por exemplo, o MetaGPT organiza seus agentes em gerentes de produto, arquitetos, gerentes de projeto e engenheiros.

A imagem acima mostra as duas camadas principais que definem a arquitetura MetaGPT: a Camada de Componentes Fundamentais e a Camada de Colaboração. Enquanto o primeiro permite que os agentes realizem suas operações, o segundo facilita a coordenação dos agentes por meio do compartilhamento de conhecimento e do encapsulamento do fluxo de trabalho.

MetaGPT não é a única estrutura para metaprogramação de agentes colaborativos de IA que visa permitir a colaboração através de algum tipo de decomposição de tarefas. As estruturas existentes incluem AutoGPT, LangChain e AgentVerse. De acordo com a equipe MetaGPT, sua estrutura pode lidar com níveis mais elevados de complexidade de software, com uma taxa de conclusão de tarefas de 100%.

O MetaGPT está longe de ser um sistema perfeito para colaboração em IA e ainda requer trabalho para lidar com a tendência alucinatória dos sistemas LLM, o que pode levar, por exemplo, ao MetaGPT referenciar arquivos de recursos inexistentes, ou invocar classes ou variáveis ​​indefinidas ou não importadas .

Se você estiver interessado nos detalhes completos, não perca o artigo oficial, que inclui uma descrição completa do design da estrutura, uma análise detalhada dos resultados alcançados e uma comparação com abordagens alternativas.

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