MetaGPT aprovecha las técnicas de colaboración humana para múltiples

Jul 25, 2023

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24 de agosto de 2023 Lectura de 2 minutos

por

Sergio De Simone

Creado por un equipo de investigadores de universidades chinas y estadounidenses, MetaGPT es un nuevo marco de metaprogramación basado en LLM que tiene como objetivo permitir la colaboración en sistemas multiagente aprovechando el conocimiento de procedimientos humanos para mejorar la solidez, reducir errores y diseñar soluciones de software para tareas complejas. .

En este trabajo, presentamos MetaGPT, una tecnología de metaprogramación que utiliza SOP para coordinar sistemas multiagente basados ​​en LLM. Los SOP sirven como nuestra estrategia para organizar la colaboración de múltiples agentes, lo que mejora la eficiencia de sus esfuerzos cooperativos.

MetaGPT toma un requisito de una sola línea y crea historias de usuarios, análisis competitivos, requisitos, estructuras de datos, API y otros documentos. Lo logra replicando la estructura de una empresa de software. Los investigadores mostraron una demostración en la que le piden a MetaGPT que cree un juego de blackjack CLI y que genere todos los artefactos necesarios, incluidos los requisitos, las pruebas y una implementación Python funcional del juego.

La idea central detrás de MetaGPT es codificar procedimientos operativos estandarizados (SOP) en indicaciones para replicar el conocimiento de procedimientos eficiente requerido para tareas colaborativas. El Manifiesto Ágil, así como otros métodos para distribuir tareas y responsabilidades entre un equipo, son ejemplos de SOP en el campo del software, dicen los investigadores, incluida la definición del resultado deseado, como documentos de requisitos de alta calidad, artefactos de diseño, diagramas de flujo y especificaciones de la interfaz.

De manera similar, los SOP utilizan especificaciones de acción basadas en roles y comparten un entorno que les permite observarse activamente unos a otros y recuperar información relevante, lo cual es un enfoque más eficiente en comparación con recibir datos pasivamente a través del diálogo, dicen los investigadores. Por ejemplo, MetaGPT organiza a sus agentes en gerentes de producto, arquitectos, gerentes de proyectos e ingenieros.

La imagen de arriba muestra las dos capas principales que definen la arquitectura MetaGPT: la capa de componentes fundamentales y la capa de colaboración. Mientras que el primero permite a los agentes llevar a cabo sus operaciones, el segundo facilita la coordinación de los agentes mediante el intercambio de conocimientos y la encapsulación del flujo de trabajo.

MetaGPT no es el único marco para la metaprogramación de agentes colaborativos de IA que tiene como objetivo permitir la colaboración a través de algún tipo de descomposición de tareas. Los marcos existentes incluyen AutoGPT, LangChain y AgentVerse. Según el equipo de MetaGPT, su marco puede manejar niveles más altos de complejidad de software, con una tasa de finalización de tareas del 100%.

MetaGPT está lejos de ser un sistema perfecto para la colaboración de IA y aún requiere trabajo para lidiar con la tendencia alucinatoria de los sistemas LLM, que puede llevar, por ejemplo, a que MetaGPT haga referencia a archivos de recursos inexistentes o invoque clases o variables no definidas o no importadas. .

Si está interesado en conocer todos los detalles, no se pierda el documento oficial, que incluye una descripción detallada del diseño del marco, un análisis detallado de los resultados obtenidos y una comparación con enfoques alternativos.

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