GitHubが11,000スターを獲得、ソフトウェア開発プロセスをシミュレート、オープンソースフレームワークMetaGPTが爆発的に増加

大規模言語モデル (LLM) が成熟するにつれて、それを使用して AI エージェントを構築することが新たな研究方向になりました。既存の研究では、LLM を使用してマルチエージェントを駆動し、いくつかのタスクを自律的に完了させています。

しかし、既存の研究は主に単純なタスクに焦点を当てており、複雑なタスクの調査が不足しています。これは主に、大規模な言語モデルが「幻覚」の問題を抱えているためです。特に、複数のエージェントが相互に作用すると、幻覚がさらに増幅され、複雑なタスクに使用できなくなります。

最近、「MetaGPT」と呼ばれるオープンソースフレームワークがこの課題の解決を試みました。 MetaGPT は、メタプログラミング アプローチとして、LLM 駆動型マルチエージェント コラボレーションに効果的なヒューマン ワークフローを組み込むことを目的としています。 MetaGPT は、GitHub にオンラインになってから数日以内に 11.1k を超えるスターを獲得しました。

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

簡単に言えば、MetaGPT を使用すると、マルチエージェント コラボレーション プロセスでソフトウェア開発会社のワークフローをシミュレートできます。このワークフローでは、各エージェントに役割を割り当て、エージェントのコラボレーション プロセスを計画する必要があります。ソフトウェア開発会社の人員配置は、通常、以下のようになります。

具体的には、MetaGPT はまず標準化された操作手順 (SOP) をプロンプトにエンコードして、複数のエージェントの共同プロセスを構造化します。その後、研究チームは出力をさらにモジュール化し、エージェントに人間の作業員と同等のドメイン専門知識を与えて出力を検証し、複合的なエラーを削減しました。

このように、MetaGPT はワークフローの形式で各エージェントに異なる役割を割り当て、複雑なマルチエージェントコラボレーション問題を効果的かつ一貫して分解できるフレームワークを確立します。

ソフトウェア開発において、システム アーキテクチャとインターフェイス設計は非常に重要なステップです。研究チームは、レコメンデーション エンジンの開発を例に、MetaGPT の「Architect Agent」によって自律的に生成されるシステム インターフェイス設計を実演しました。

MetaGPT を使用すると、インテリジェント エージェントは、単純なゲーム ソフトウェアの開発など、さまざまな複雑なタスクを完了できます。MetaGPT のタスク実行プロセスは、人間の開発者の SOP プロセスと 1 対 1 で対応できます。

MetaGPTは、ユーザーから入力された要件を受け取り、エージェントがプロダクトマネージャーとして需要と実現可能性の分析を行います。その後、アーキテクト、プロジェクトマネージャー、エンジニアとして行動するエージェントが順番にソフトウェア開発を完了します。最後に、ソフトウェアの包括的なテストを担当するインテリジェント エージェントがあります。プロセス全体は、実際の開発プロセスを非常によくシミュレートします。

MetaGPT が特定の開発タスクを完了する例を見てみましょう。ユーザーは「ブラックジャック ゲーム」を作成するという要件を入力するだけです。MetaGPT は、需要分析とタスク計画の後にゲーム コードを正常に書き込みます。

研究チームはプロジェクトのロードマップで次のように紹介しました。MetaGPT は短期的には中規模プロジェクト (コード 2,000 行程度) を自律的に実装するという目標を達成し、最終的には MetaGPT が自律的にトレーニング、微調整、最適化、適用、更新できるようになります。

現在、MetaGPT は「METAGPT: マルチエージェント コラボレーション フレームワークのためのメタ プログラミング」というタイトルの研究論文を公開しています。

論文アドレス: https://arxiv.org/pdf/2308.00352.pdf

興味のある読者は論文を読んで研究についてさらに詳しく知ることができます。