MetaGPT，一种元编程技术，利用 SOP 来协调基于 LLM 的多智能体系统。SOP 是我们组织多主体协作的策略，可以有效提高协作效率。
MetaGPT由来自中美大学的研究人员团队创建，是一种基于LLM的新型元编程框架，其目标在通过利用人类程序知识来增强软件的鲁棒性、减少错误并为复杂任务设计软件解决方案，从而实现多智能体系统中的协作。
MetaGPT 只需要用一行需求，就可以开始构建用户故事、竞争与需求分析、数据结构、API 和其它相关文档。
它通过复制软件研发团队的结构来实现这一目标。
研究人员展示了一个演示，他们要求 MetaGPT 创建一个 CLI 方式运行的二十一点游戏，让它生成所有必需的工件，包括需求、测试和游戏的有效 Python 代码实现。
MetaGPT背后的中心思想是将标准化操作程序(SOP) 编码为提示，以复制协作任务所需的高效程序知识。研究人员表示，敏捷宣言以及其他在团队中分配任务和责任的方法都是软件领域 SOP 的示例，包括所需输出的定义，例如高质量的需求文档、设计工件、流程图与API接口规格。
研究人员表示，同样，SOP 使用基于角色的行动规范并共享一个环境，使它们能够主动观察彼此并检索相关信息，与通过对话被动接收数据相比，这是一种更有效的方法。例如，MetaGPT 将其代理组织为产品经理、架构师、项目经理和工程师。
上面的图形显示了定义 MetaGPT 架构的两个主要层：分别为基础组件层和协作层。前者允许代理完成其操作，后者通过知识共享和工作流封装促进代理协调。
MetaGPT 并不是市面唯一一个旨在通过某种任务分解实现协作的协作 AI 代理元编程框架。现有框架包括AutoGPT、LangChain和AgentVerse。据 MetaGPT 团队介绍，他们的框架可以处理更高级别的软件复杂性，任务完成率达到 100%。
MetaGPT 仍不是一个完美的 AI 协作系统，仍然需要努力解决LLM 系统的幻觉倾向，这可能会导致 MetaGPT 引用不存在的资源文件，或者调用未定义或未导入的类或变量等错误。
如果各位开发者对完整细节感兴趣，可以使用官方文档，其中里面包括对框架设计的全面描述、对所取得结果的详细分析以及与替代方法的比较。
