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MetaGPT，这个由中美高校研究人员共同研发的 LLM 元编程框架，正试图通过借鉴人类的程序化知识，来提升多智能体系统的协作能力，从而降低错误率，增强鲁棒性，并最终实现复杂任务的软件解决方案。

MetaGPT 的核心：标准操作流程 (SOP)

MetaGPT 的核心思想是将标准操作流程 (SOP) 编码到提示中，从而模拟协作任务所需的有效程序化知识。研究人员指出，敏捷宣言以及其他在团队中分配任务和责任的方法，都是软件领域中 SOP 的例子，包括对所需输出的定义，例如高质量的需求文档、设计工件、流程图和界面规范。

MetaGPT 利用 SOP 来组织多智能体的协作，提升协作效率。它将代理分为产品经理、架构师、项目经理和工程师等角色，每个角色都拥有特定的行动规范，并能够在共享环境中互相观察和获取相关信息。这比通过对话被动接收数据更有效率。

MetaGPT 的架构

MetaGPT 的架构主要分为两层：

• 基础组件层： 允许代理执行操作。
• 协作层： 通过知识共享和工作流程封装，促进代理协调。

MetaGPT 的优势

MetaGPT 团队声称，与 AutoGPT、LangChain 和 AgentVerse 等现有框架相比，MetaGPT 可以处理更高水平的软件复杂性，并拥有 100% 的任务完成率。

MetaGPT 的局限性

MetaGPT 并非完美的 AI 协作系统，仍然需要克服 LLM 系统的幻觉倾向，例如，MetaGPT 可能引用不存在的资源文件，或调用未定义或未导入的类或变量。

未来展望

MetaGPT 的出现，意味着 AI 协作软件开发的全新时代。它将改变传统的软件开发模式，为我们带来更加高效、便捷的软件开发体验。

参考文献

• MetaGPT: Meta Programming for Multi-Agent Collaborative Framework

狼人杀，这个风靡全球的策略游戏，如今也迎来了 AI 的挑战！MetaGPT，这个多智能体框架，成功地将狼人杀游戏搬上了 AI 舞台，让多个 GPT 模型扮演不同的角色，进行一场场精彩绝伦的“狼人杀”对决。

MetaGPT 实现狼人杀游戏的关键

MetaGPT 的设计理念，使其成为构建狼人杀游戏的理想平台：

• 精细化沟通： 游戏中，玩家需要进行复杂的交流，MetaGPT 的“环境”和“消息”抽象，以及代理的“发布消息”和“观察消息”功能，完美地实现了玩家之间信息传递和互动。
• 智能代理： MetaGPT 的“角色”抽象，可以将游戏中的每个角色定义为一个独立的代理，并赋予他们不同的技能和行为方式。
• 多功能代理： 每个代理可以拥有“思考”、“行动”和“记忆”等功能，并通过“反思”和“经验学习”机制，不断提升自己的游戏策略。

狼人杀游戏中的 AI 行为

MetaGPT 中的 AI 代理们展现出了令人惊叹的逻辑和策略能力：

• 合作与勾结： 警卫会保护预言家，狼人会互相支持，互相掩护。
• 对抗与质疑： 真预言家会站出来揭露假预言家，狼人会试图混淆视听。
• 背叛与权衡： 狼人会根据形势判断，选择放弃同伴，或选择隐忍待机。
• 复杂推理： 玩家会根据投票、发言和游戏状态，推断其他玩家的身份和意图。

MetaGPT 狼人杀游戏的未来

MetaGPT 的狼人杀游戏还在不断完善，未来将拥有更多功能：

• 更丰富的角色： 将加入更多经典的狼人杀角色，例如猎人、女巫、白痴等等。
• 更强大的策略： 通过更复杂的算法和训练数据，AI 代理将拥有更强大的策略和推理能力。
• 更真实的体验： 将加入更多细节和互动，让游戏体验更加真实和有趣。

MetaGPT 的狼人杀游戏，不仅展现了 AI 在策略游戏领域的能力，也为我们打开了通往未来游戏的新大门。在未来，AI 将与人类玩家并肩作战，共同体验更丰富、更精彩的游戏世界。

参考文献

• Exploring Large Language Models for Communication Games: An Empirical Study on Werewolf
• MetaGPT: Meta Programming for Multi-Agent Collaborative Framework