01 回顾AutoGPT与AgentGPT

自四月份以来，我们见证了AutoGPT的火力全开，它由GPT-4驱动，定位为将LLM的“思想”串联起来，自主地实现设定的任何目标。因此，有人将其组装成了一个易于使用的web版——AgentGPT。当时，Auto-GPT在无人类干预的情况下，仅用三分钟就建立了一个网站。图注：AutoGPT，完全自主实现任务。

Auto-GPT和AgentGPT是两个自主代理，整合了Open的最新语言GPT-4，可以跨越多个领域执行各种任务。这些系统旨在通过分解目标、实施策略和验证结果的迭代过程来理解你的目标并完成任务，而不需要人类干预。我们惊叹于这两个强大的自主辅助能力的开源框架。

02 MetaGPT：模拟软件开发流程

MetaGPT是一个多智能体框架，旨在将有效的人类工作流程注入到LLM驱动的多智能体协作中。MetaGPT在GitHub上线几天，就狂揽超过11.2kstar。MetaGPT可以让多智能体模拟软件开发公司的工作流程，扮演不同的角色，如工程师、产品经理、架构师和项目经理。与AutoGPT类似，但针对产品需求、设计、竞争分析、API和文档量身定制。

MetaGPT的核心理念是“Code=SOP(Team)”，将标准化操作程序编码到prompt中，使得多智能体的协作过程结构化。输出模块化，赋予智能体与人类工作者相当的领域专业知识，以验证输出并减少复合错误。

MetaGPT的研究团队在GitHub上发布了研究论文《METAGPT:MULTI-AGENTCOLLABORATIVEFRAMEWORK》。论文介绍了MetaGPT短期内将完成自主实现中型项目（约2000行代码）的目标，最终MetaGPT将能够自主训练、微调、优化、应用和更新。

03 MetaGPT使用体验

有用户立即测试了MetaGPT的功能，10分钟就能制作一个小游戏FlappyBird。此外，还有日本网友利用MetaGPT制作了“二十一点”游戏。用户只需输入一句需求，MetaGPT就能编写出游戏代码。MetaGPT还可以一键进行“市场调研、竞品分析、架构设计”等环节，智能分析“应当生成什么类型的代码、面向什么样的适用人群、需要什么样的功能需求”。相对于真人开发，MetaGPT可以在相当短的时间内完成开发任务，降低开发成本。通过专家和智能体混合作业，可能达到开创性的通用人工智能（AGI）。

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