مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مانند ChatGPT از OpenAI به تازگی توانسته‌اند جلب توجه شرکت‌ها و کاربران را جلب کنند. در حال حاضر، این شرکت حدود 80 میلیون دلار درآمد ماهانه دارد. بر اساس گزارش جدید منتشر شده توسط The Information، OpenAI در حال تلاش است تا به سرعت به یک میلیارد دلار درآمد سالانه برسد.
وقتی به مقایسه AutoGPT و GPT-Engineering می‌پردازیم، متوجه می‌شویم که این دو سیستم اولیه مبتنی بر LLM AI بودند و برای انجام وظایف پیچیده به صورت خودکار طراحی شده بودند. این سیستم‌ها هرچند وعده‌آمیز بودند، اما با مشکلاتی روبرو بودند که شامل نتایج ناسازگار، کاهش کارآیی، و محدودیت‌ها در پاسخ به درخواست‌های چندگانه بود. آنها در تولید کد ماهرانه عمل می‌کنند، اما توانایی‌های آنها اغلب به مرزهای همین کار محدود می‌شود. این سیستم‌ها نمی‌توانند وظایف مدیریت پروژه مانند تولید مستندات توصیفی پروژه (PRD)، تولید طراحی فنی و نمونه‌سازی رابط‌های برنامه‌نویسی (API) را انجام دهند.
حالا به MetaGPT می‌پردازیم، که یک سیستم چندعاملی است و از مدل‌های زبان بزرگ ساخته شده توسط Sirui Hong استفاده می‌کند. MetaGPT رویه‌های عملیاتی استاندارد (SOP) را با سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر LLM تلفیق می‌کند. این پارادایم به نوعی محدودیت‌های موجود در مدل‌های زبان بزرگ را در تقویت همکاری موثر و تجزیه و تحلیل وظایف در برنامه‌های پیچیده و دنیای واقعی برطرف می‌کند.
یکی از نکات جالب در MetaGPT ساختار آن است. این سیستم از تکنیک‌های فرابرنامه نویسی برای دستکاری، تجزیه و تحلیل، و تغییر کد به صورت زمان‌واقعی استفاده می‌کند. هدف اصلی این کار این است که یک معماری نرم‌افزاری چابک و انعطاف‌پذیر ایجاد شود که بتواند با وظایف برنامه‌نویسی پویا سازگاری داشته باشد.
در اینجا، SOPها به عنوان متا توابع عمل می‌کنند و عوامل را برای تولید خودکار کد بر اساس ورودی‌های تعریف شده هماهنگ می‌کنند. به زبان ساده، این سیستم به ما یادآوری می‌کند که یک تیم از مهندسان نرم‌افزار را داریم که به صورت بسیار هماهنگ و هوشمند به تبدیل کد نرم‌افزاری به صورت خودکار بر اساس دستوراتی که وارد می‌شوند، مشغولند.
درک چارچوب MetaGPT
لایه های بنیادی و همکاری
معماری MetaGPT به دو لایه تقسیم می‌شود: لایه مؤلفه‌های بنیادی و لایه همکاری.
لایه مؤلفه‌های بنیادی: این لایه به عملیات عامل فردی تمرکز دارد و تبادل اطلاعات در سطح سیستم را آسان می‌کند. این لایه اجزای اساسی مانند محیط، حافظه، نقش‌ها، اقدامات و ابزارها را معرفی می‌کند. محیط فضاهای کاری مشترک و مسیرهای ارتباطی را فراهم می‌کند، در حالی که حافظه به عنوان آرشیو داده‌های تاریخی عمل می‌کند. نقش‌ها تخصص‌های خاص دامنه را در بر می‌گیرند، اقدامات وظایف مدولار را اجرا می‌کنند، و ابزارها خدمات مشترکی ارائه می‌دهند. این لایه اساساً به عنوان سیستم عامل برای عوامل عمل می‌کند. برای مشروح‌ترین توضیحات، می‌توانید به مقاله "فراتر از ChatGPT: عامل هوش مصنوعی در دنیای جدیدی از کارگران" مراجعه کنید.
لایه همکاری: این لایه بر روی اجزای بنیادی ساخته شده است و تلاش‌های مشترک عوامل فردی را مدیریت و ساده‌تر می‌کند. این دو مکانیسم به ما معرفی می‌شوند: به اشتراک‌گذاری دانش و کپسوله‌کردن گردش کار.
به اشتراک گذاری دانش: این به عنوان چسب مشترکی عمل می‌کند که عوامل را به یکدیگر متصل می‌کند. عوامل می‌توانند اطلاعات را در سطوح مختلف ذخیره کنند، بازیابی کنند و به اشتراک بگذارند، که افزونگی را کاهش می‌دهد و کارایی عملیاتی را افزایش می‌دهد.
کپسوله‌کردن گردش کار: اینجا جایی است که رویه‌های عملیاتی استاندارد (SOP) وارد عمل می‌شوند. SOPها به عنوان نقشه‌هایی عمل می‌کنند که وظایف را به اجزای قابل مدیریت تجزیه می‌کنند. به عوامل وظایف فرعی محول می‌شود و عملکرد آنها با خروجی‌های استاندارد همسو می‌شود.
MetaGPT همچنین از "تعریف نقش" برای راه‌اندازی عوامل تخصصی مختلف مانند مدیران محصول، معماران و غیره استفاده می‌کند که در بالا بحث کردیم. این نقش‌ها با ویژگی‌های کلیدی مانند نام، مشخصات، هدف، محدودیت‌ها و توضیحات مشخص می‌شوند.
علاوه بر این، "عوامل لنگر" راهنمایی‌های خاص نقش را برای این عوامل ارائه می‌دهند. به عنوان مثال، نقش مدیر محصول ممکن است با محدودیت «ایجاد یک محصول موفق و کارآمد» تعریف شود. عوامل لنگر اطمینان حاصل می‌کنند که رفتار نمایندگان با اهداف کلی همسویی دارد و در نتیجه عملکرد را بهینه می‌کنند.
فرآیندهای شناختی در عوامل MetaGPT
عوامل MetaGPT می‌توانند مشاهده کنند، فکر کنند، تأمل کنند و عمل کنند. آنها از طریق عملکردهای رفتاری خاصی مانند "مشاهده کردن"، "فکر کردن"، "تأمل کردن" و "عمل کردن" عمل می‌کنند. این مدل‌سازی شناختی، عوامل را به یادگیرندگان فعالی مجهز می‌کند که می‌توانند سازگار و تکامل یابند.
1. مشاهده کردن: عوامل محیط خود را اسکن می‌کنند و داده‌های مهم را در حافظه خود ذخیره می‌کنند.
2. فکر کردن و بیندیشید: از طریق عملکرد "فکر کردن"، نقش‌ها قبل از انجام اقدامات به‌طور عمدی مشخص می‌شوند.
3. پیام‌های پخش: عوامل از عملکرد "_publish_message()" برای اشتراک‌گذاری وضعیت‌های فعلی کار و سوابق اقدام مرتبط استفاده می‌کنند.
4. بارش دانش و عمل: نمایندگان پیام‌های دریافتی را ارزیابی می‌کنند و مخازن داخلی خود را قبل از تصمیم‌گیری در مورد اقدام بعدی به‌روز می‌کنند.
5. مدیریت وضعیت: با ویژگی‌هایی مانند قفل کردن کار و به‌روزرسانی وضعیت، نقش‌ها می‌توانند چندین عمل را به‌طور متوالی و بدون وقفه پردازش کنند و همکاری‌های انسانی در دنیای واقعی را منعکس کنند.
مکانیسم های بازبینی کد برای MetaGPT
بررسی کد یک جزء حیاتی در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار است، اما در چندین چارچوب محبوب وجود ندارد. هر دو MetaGPT و AgentVerse از قابلیت‌های بررسی کد پشتیبانی می‌کنند، اما MetaGPT یک گام فراتر می‌روید. همچنین شامل اجرای پیش‌کامپایل است که به تشخیص زودهنگام خطا و متعاقباً افزایش کیفیت کد کمک می‌کند. با توجه به ماهیت تکراری کدنویسی، این ویژگی فقط یک افزونه نیست، بلکه یک الزام برای هر چارچوب توسعه بالغ است.
آزمایش‌های کمی انجام‌شده در چندین کار نشان داد که MetaGPT تقریباً در هر سناریو از همتایان خود بهتر عمل می‌کند. اندازه‌گیری Pass@1 توانایی فریمورک در تولید کد دقیق در یک تکرار است. این معیار واقعی‌تری از عملکرد یک چارچوب در یک محیط عملی ارائه می‌دهد. نرخ Pass@1 بالاتر به معنای اشکال‌زدایی کمتر و عملکرد بیشتر است که به طور مستقیم بر چرخه‌های توسعه و هزینه‌ها تأثیر می‌گذارد. هنگامی که MetaGPT با دیگر ابزارهای پیشرفته تولید کد مانند CodeX، CodeT و حتی GPT-4 مقایسه می‌شود، از همه آنها بهتر عمل می‌کند. توانایی این چارچوب برای دستیابی به نرخ عبور 81.7٪ تا 82.3٪ Pass@1 در معیارهای HumanEval و MBPP ارتقاء یافته است.
این چارچوب همچنین از توکن‌ها و منابع محاسباتی کمتری استفاده می‌کند و با کسری از هزینه‌های مهندسی نرم‌افزار سنتی، به نرخ موفقیت بالایی دست می‌یابد. داده‌ها نشان می‌دهند که هزینه متوسط تنها 1.09 دلار برای هر پروژه با MetaGPT است، که فقط یک قسمت کوچک از هزینه‌ای است که یک توسعه‌دهنده برای همان کار دریافت می‌کند.
MetaGPT چشم انداز هوش مصنوعی مولد و توسعه نرم افزار را دوباره تعریف می کند و ترکیبی یکپارچه از اتوماسیون هوشمند و مدیریت پروژه چابک را ارائه می دهد. بسیار فراتر از قابلیت‌های ChatGPT، AutoGPT و مدل‌های سنتی LangChain، در تجزیه وظایف، تولید کد کارآمد و برنامه‌ریزی پروژه برتری دارد. بیشتر بدانید در
در اینجا نکات کلیدی این مقاله آورده شده است:
- قدرت فرابرنامه‌نویسی : MetaGPT با استفاده از برنامه‌نویسی متا، یک چارچوب نرم‌افزاری چابک و تطبیقی ارائه می‌کند. از عملکرد محدود ابزارهای قدیمی فراتر رفته و رویکردی دگرگون کننده را معرفی می کند که نه تنها کدنویسی، بلکه جنبه های مدیریت پروژه و تصمیم گیری را نیز در بر می گیرد.
- معماری دو لایه : MetaGPT با لایه های بنیادی و مشترک خود، به طور موثر یک اکوسیستم هم افزایی ایجاد می کند که در آن عوامل می توانند به طور منسجم کار کنند، شبیه به یک تیم نرم افزاری با مدیریت ماهرانه.
- بررسی کد بهینه : فراتر از تولید کد، MetaGPT ویژگی های اجرای پیش کامپایل را ارائه می دهد که اساساً یک سیستم هشدار اولیه برای خطاها است. این نه تنها در زمان اشکال زدایی صرفه جویی می کند، بلکه کیفیت کد را تضمین می کند.
- عوامل شناختی : عوامل هوشمند MetaGPT، مملو از عملکردهای شناختی مانند _observe()، _think()، و _publish_message()، تکامل یافته و تطبیق می‌یابند، و مطمئن می‌شوند که راه‌حل نرم‌افزاری شما فقط کدگذاری نشده، بلکه «هوشمند» است.
- نصب و راه‌اندازی : ما نشان داده‌ایم که MetaGPT را می‌توان به راحتی راه‌اندازی کرد، خواه نصب محلی از طریق npm و Python را ترجیح می‌دهی، یا کانتینری‌سازی از طریق Docker.