GPT-4 は上司とプログラマーに取って代わります。この GitHub プロジェクトは最も検索されています。著者: AI に反復処理を学習させる

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GPT-4 がソフトウェア会社を運営する場合、プロジェクト コストを数ドルに削減できるでしょうか?

実際にこのアイデアを実行している人がいます——

過去 2 日間だけでも、 MetaGPTというプロジェクトが GitHub で人気となり、一時はホット リストのトップに躍り出ました。現在、6.6k のスターが付いています。

このプロジェクトの最終的な目標は、GPT-4 のような大規模モデルが独自のソフトウェア会社を形成できるようにすることです。これにより、会社が自動的に更新されるだけでなく、会社内のすべての従業員が大規模モデルに置き換えられます。

つまり、上司からプロダクトマネージャー、アーキテクト、プロジェクトマネージャー、エンジニアまで、製品設計からコード作成までのすべての作業は、GPT-4 やその他の LLM によって行われます。

プロジェクトを完了するためのコスト(大規模なモデル API を呼び出すコスト)は、実際には数ドルに圧縮できます。

では、このプロジェクトは現在どのような段階に達しており、複数の大規模モデルによる「ソフトウェア会社の共創」という目標をいかに達成していくのでしょうか。

MetaGPTは何を達成しましたか?

簡単に言えば、たった 1 つの文で比較的単純なソフトウェア プロジェクトを自動的に記述することが可能になりました。

たとえば、「21 ポイントのゲームを書きます」という文を入力します。

システムは自動的に接続し、最初にデッキの作成、シャッフル、カードの配布、対話など、完了すべき 6 つの小さなタスクを提示します。

次に、次のタスクが発行され、コード化されました。

完了したプロジェクトは自動的にパッケージ化され、お客様に返送されます。

このような一連のプロジェクトを完了するには、あるいは 1 つの例を生成するだけでも、どれくらいの費用がかかりますか?

著者は、完全なプロジェクトを生成するのにかかる費用は約 2 ドル(約 14.3 人民元)だけだと述べています。

例としては、著者はGitHub上でPythonで「Toutiaoに似たレコメンデーションシステムを書く」という例を挙げていました。

この例を生成するのに費用はかかりません。分析と設計を含む 1 つの例のコストは約 0.2 ドル(約 1.4 人民元)で、これは GPT-4 API を呼び出すコストです。

最も重要なのは、プロジェクトの全プロセスにすべてのコードを書き込んで「組立ライン生産」操作を実行し、プロセス中に基本的に人間の操作が不要であることです。

では、このプロジェクトの最終目標である「AI がソフトウェア会社全体を運営する」という目標を、どうすれば達成できるのでしょうか?

「最終的な目標は、AIにソフトウェア企業を運営させることだ」

MetaGPT の最終的な目標は、コードを書く人が AI (またはインテリジェント エージェント)になるという点を除けば、Software AG のようなソフトウェア会社を構築することです。

つまり、ソフトウェア会社の経営には、上司、プロダクトマネージャー、アーキテクト、プロジェクトマネージャー、エンジニアなど、さまざまな役割があるかもしれません。これらの「人」は、将来的にはすべて AI に置き換えられる可能性があります。

これらの AI はさまざまな大規模言語モデルにすることができますが、現在のプロジェクトではデフォルトで GPT-4 がまだ使用されています(結局のところ、これは現在利用可能な最高の大規模モデルです) 。

ユーザーは、このマルチ AI (インテリジェント エージェント)企業にソフトウェア プロジェクトを構築してもらうために、数ドルを支払うだけで済みます。

ただし、この段階ではプロジェクトはまだ進化中です。

たとえば、一部のネットユーザーは、現在は Python 言語のみがサポートされており、他の言語のバージョンが存在するかどうかを指摘しました。

たとえば、一部のネットユーザーは、たった 1 つの文でプロジェクト全体を作成することは、ビジネス設計の観点から「少し信頼できない」と述べています。

AI を使用して大規模なシステムを設計する場合は、少なくともより複雑なインタラクティブな設計を追加し、AI を使用して複数回の対話要件を収集して、プロジェクト生成の信頼性を高める必要があります。

著者はこれらの質問に答えて、プロジェクトは確かにまだ最終目標からは程遠く、完了すべきタスクが何百もあるかもしれないと述べました。

1つ目は多言語版の問題であり、これはプロジェクトの改善に伴って今後さらに開始される予定です。

いわゆる「より複雑なインタラクティブ デザイン」タスクも、この数百のタスクの中に含まれています。現在、この最終目標に到達するために完了する必要があるタスクの詳細を示すロードマップがリストされています。

ロードマップでは、まず長期目標と短期目標が挙げられています。前者は「MetaGPT が自ら進化できるようにする」ことであり、後者には 2,000 行のコード記述の自動化、MetaGPT v0.5 への到達、フレームワークのエネルギー効率の向上などが含まれています。

作者によれば、現在自動化できるコード量は500行程度で、実装されているのは2,000行のコードの自動化であり、十分な作業で実現できるとのこと。

バージョン v0.5 では、細分化されたタスクの約 70% を完了する必要があります。これは、おおよそ次のようになります。

将来、タスクが完了すると、このプロジェクトで使用される大規模なモデルは最終的に「自動運転」が可能になり、更新と反復を自律的に完了できるようになります。

著者について

このプロジェクトの作者であるWu Chenglinは、1990 年代生まれのプログラマーです。

彼は厦門大学でコンピューターサイエンスの学位を取得し、テンセントでシニアAI研究者として働いていました。当時、彼は部門で最年少のT3.3シニア従業員でした。数年前、彼はフォーブス誌の30歳未満の30人と胡潤の30歳未満の起業家リーダーの一人に選ばれました。

テンセント退社後は、AutoDLという形でAIミドルエンドSaaSサービスを主に提供する会社Deepin AIを設立し、テンセント、グーグル、百度、ファーウェイなどの企業から多くのプログラマーを集めてきた。

以前、彼の記事「寿命を延ばすためのプログラマー向けガイド」も GitHub で非常に人気があり、現在では 26,000 を超えるスターを獲得しています。

これらのプロジェクトに興味がある場合は、GitHub にアクセスしてご覧ください。

MetaGPT プロジェクト アドレス: https://github.com/geekan/MetaGPT