42.8K+ Star！MetaGPT：一个多智能体框架，模拟一个软件公司的运作，包括产品经理、架构师、项目经理和工程师等角色

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原创最新推荐文章于 2026-07-25 23:31:30 发布 968 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

从小白到专家：DeepSeek 模型硬件配置完全指南 DeepSeek是由深度求索（DeepSeek）推出的一系列大语言模型，涵盖从轻量级到超大规模的不同版本。高效性：优化了推理和训练效率，适合多种应用场景。灵活性：支持从单机到分布式集群的部署方式。多场景适配：适用于文本生成、代码补全、对话系统等任务。为了充分发挥DeepSeek模型的性能，合理的硬件配置至关重要。以下是针对不同规模模型的具体硬件需求。阅读详情

项目摘要

MetaGPT[1] 是一个多智能体框架，通过自然语言编程来推动人工智能软件公司的发展。

通过将不同的角色分配给大型语言模型（LLMs），形成一个协作实体，以解决复杂的任务。

项目简介

MetaGPT 模拟了一个软件公司的运作，包括产品经理、架构师、项目经理和工程师等角色。

它的核心理念是将标准操作程序（SOP）应用于由LLMs组成的团队，实现代码的自动生成。

主要特点

自动化: MetaGPT能够接受一行需求作为输入，并输出用户故事、竞品分析、需求说明、数据结构、API、文档等。
协作: 通过不同的角色分配，实现LLMs之间的协作。

使用场景

MetaGPT适用于需要快速迭代和开发软件产品的团队，特别是在初创公司和研究项目中，它可以加速从概念到实现的过程。

使用方法

安装

确保系统上安装了Python 3.9或以上版本。可以使用以下命令安装MetaGPT：

pip install --upgrade metagpt

配置

通过运行以下命令初始化MetaGPT的配置，或者手动创建~/.metagpt/config2.yaml文件：

metagpt --init-config

使用

安装完成后，可以在命令行界面使用MetaGPT：

metagpt "创建一个2048游戏"

或者作为库使用：

from metagpt.software_company import generate_repo, ProjectRepo
repo = generate_repo("创建一个2048游戏")
print(repo)

支持多种LLM

包括但不限于以下这些：

OpenAI API：可以使用模型如 ‘gpt-4-turbo’ 或 ‘gpt-3.5-turbo’。
Anthropic / Claude API：支持以 ‘claude-*’ 开头的模型。
Zhipu API：需要查看 llm_config.py 获取模型列表。
iFlytek’s large model Spark API：通常只需要修改 SPARK_APPID、SPARK_API_SECRET 和 SPARK_API_KEY。
Azure OpenAI API：需要配置 base_url、api_key 和 api_version。
Google Gemini：支持默认模型 ‘gemini-pro’。
Baidu QianFan API：支持 ‘ERNIE-*’ 模型和一些流行的开源模型。
Aliyun DashScope API：支持 ‘qwen-*’ 模型和一些流行的开源模型。
Moonshot / Kimi API：支持以 ‘moonshot-v1-*’ 开头的模型。
Fireworks API：支持 ‘Fireworksmodels’。
Mistral API：支持 ‘Mistralmodels’。
Yi / lingyiwanwu API：支持以 ‘yi-34b-*’ 开头的模型。
ollama API：支持模型 ‘llama2’。
WizardLM-2-8x22b via openrouter：通过 ‘openrouter’ 访问 ‘microsoft/wizardlm-2-8x22b’。
Llama-3-70b instruct via openrouter：通过 ‘openrouter’ 访问 ‘meta-llama/llama-3-70b-instruct:nitro’。
Llama-3-70b via groq：通过 ‘groq’ 访问 ‘llama3-70b-8192’。
Amazon Bedrock API：使用 Amazon IAM 的访问密钥和密钥对，支持模型 ‘meta.llama3-70b-instruct-v1:0’。

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