【MetaGPT】配置教程

本文详细介绍了如何配置MetaGPT环境,包括创建conda环境、克隆代码仓库、设置智谱AI配置,并通过狼羊对决示例演示了其在多智能体框架中的应用。重点强调了获取和使用智谱AIAPI密钥的过程。

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MetaGPT配置教程(使用智谱AI的GLM-4)

零、为什么要学MetaGPT

  • 因为MetaGPT是 LLM Agent领域第一高分论文,全网Star数最高的多智能体框架。ICLR 2024 Oral 🙌

ICLR 2024录用结果公布:MetaGPT 的论文 《MetaGPT: Meta Programming for A Multi-Agent Collaborative Framework》将被展示为Oral(口头报告)。这一荣誉仅占全部提交论文中的1.2%,并且位列LLM-based Agent 关键字第一!

  • 因为可以当帕鲁LLM老板:输入一句话的老板需求,输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等。

在这里插入图片描述

  • 因为报名了Datawhale的组队学习。(正解)

说了再多也得从环境配置开始…

一、配置环境

创建一个新的conda环境并激活它:

conda create -n for_meta python==3.11
conda activate for_meta

检查Python版本以确保它大于3.9:

python --version

二、克隆代码仓库

然后,从GitHub上克隆MetaGPT的最新代码仓库:

git clone https://github.com/geekan/MetaGPT.git
cd MetaGPT

然后,使用pip安装仓库中的代码:

pip install -e .

但是现在的MetaGPT更新飞快,兴许以后的版本就不同了。所以先确定下现在的版本。

pip show metagpt # Versio
03-14
<think>好的,我现在需要处理用户关于MetaGPT的查询。用户希望了解MetaGPT的介绍或使用教程。首先,我应该先确认用户的需求,他们可能对MetaGPT的基本概念、功能以及如何使用感兴趣。 根据用户提供的引用资料,引用[1]提到了MetaGPT项目的目录结构、启动文件和配置文件,而引用[2]则涉及多智能体协作框架。我需要结合这些信息来构建回答。 首先,介绍MetaGPT是什么。它是一个多智能体协作框架,结合了SOP和LLM,适用于复杂任务。需要解释其核心思想,比如标准化操作流程和智能体分工,这样用户能理解其优势。 接下来是使用教程部分。根据引用[1],教程涵盖目录结构、启动文件和配置。我需要分步骤说明,比如安装、配置API密钥、项目结构、编写智能体逻辑和运行示例。同时,要提供代码示例,如config.yaml的配置,这能帮助用户直观了解如何设置。 然后,生成相关问题。考虑到用户可能想深入技术细节或应用场景,问题可以包括技术原理、应用案例、与传统方法的对比、调试技巧、扩展性以及学习资源。这些问题能引导用户进一步探索。 需要确保回答符合格式要求:行内数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前内容中可能不需要数学公式。同时,引用标识要正确添加,如[^1]和[^2]。 检查是否有遗漏点,比如是否需要提及MetaGPT的优势或与其他工具的比较。但根据用户问题,重点在介绍和使用教程,所以保持相关即可。 最后,确保语言简洁,结构清晰,分点说明,便于用户理解。避免使用复杂术语,必要时解释概念。确认所有引用正确,没有格式错误。</think>### MetaGPT 介绍 MetaGPT 是一个基于多智能体协作的框架,旨在通过标准化操作流程(SOP)和大语言模型(LLM)的结合,解决复杂任务。其核心思想是将任务分解为标准化步骤,并分配给不同角色的智能体(如产品经理、工程师、测试员等),模拟真实团队协作流程。 #### 核心功能 1. **多角色协同**:通过定义不同角色的智能体,实现任务分工。 2. **标准化流程**:支持代码生成、文档编写、测试等开发环节的自动化。 3. **可扩展性**:允许用户自定义角色、任务流程和工具集成。 --- ### MetaGPT 使用教程 #### 1. 安装与配置 ```bash # 克隆项目仓库 git clone https://github.com/geekan/MetaGPT.git cd MetaGPT # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 配置 OpenAI API 密钥 echo "OPENAI_API_KEY=your-api-key" > .env ``` #### 2. 项目结构 - **`config` 目录**:存放配置文件(如模型参数、角色定义)。 - **`metagpt` 目录**:核心代码,包含角色类、动作定义和流程控制器。 - **`examples` 目录**:提供使用示例(如自动生成需求文档、代码生成)。 #### 3. 编写智能体逻辑 示例:定义一个生成用户故事的角色 ```python from metagpt.roles import Role class ProductManager(Role): def __init__(self): super().__init__( name="Alice", profile="Product Manager", goal="Generate user stories based on requirements", actions=[WritePRD, ReviewPRD] # 定义动作序列 ) ``` #### 4. 运行示例 ```bash # 运行需求文档生成示例 python examples/start_company.py ``` --- ### 配置文件示例(`config.yaml`) ```yaml roles: - name: Engineer skills: ["coding", "debugging"] model: "gpt-4" actions: - name: WriteCode timeout: 600 ``` ---
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