MetaGPT：多智能体协作框架

概述

MetaGPT 是一个专为自动化软件开发设计的多智能体框架，它模拟完整的软件开发团队——产品经理、架构师、项目经理、工程师——作为协调的 AI 智能体，遵循标准化的工程工作流程。

核心哲学：Code = SOP(Team)

MetaGPT 将 SOP（标准操作流程）具象化，并应用于由 LLM 构成的团队。

主要特点

一行需求，完整输出

MetaGPT 接收一句话的需求作为输入，输出完整的软件开发产物：

• 用户故事（User Stories）
• 竞品分析（Competitive Analysis）
• 需求文档（Requirements）
• 数据结构设计（Data Structures）
• API 设计（APIs）
• 代码实现（Code）
• 测试用例（Tests）

软件公司模拟

MetaGPT 内部包含多个专业角色：

角色	职责
Product Manager	分析需求，撰写用户故事和竞品分析
Architect	设计系统架构，定义 API 和数据结构
Project Manager	分解任务，制定项目计划
Engineer	实现代码，编写功能模块
QA Engineer	编写测试用例，执行质量保证
Data Analyst	数据分析和可视化

快速开始

安装

# 确保 Python 3.9-3.11
pip install --upgrade metagpt

# 初始化配置
metagpt --init-config

配置

编辑 ~/.metagpt/config2.yaml：

llm:
  api_type: "openai"
  model: "gpt-4-turbo"
  base_url: "https://api.openai.com/v1"
  api_key: "YOUR_API_KEY"

使用

CLI 方式：

metagpt "Create a 2048 game"

Python 库方式：

from metagpt.software_company import generate_repo
from metagpt.utils.project_repo import ProjectRepo

repo: ProjectRepo = generate_repo("Create a 2048 game")
print(repo)  # 打印仓库结构和文件

Data Interpreter 方式：

import asyncio
from metagpt.roles.di.data_interpreter import DataInterpreter

async def main():
    di = DataInterpreter()
    await di.run("Run data analysis on sklearn Iris dataset, include a plot")

asyncio.run(main())

项目亮点

学术认可

• ICLR 2024 收录论文，被引用量最高
• AFlow 论文在 ICLR 2025 获得 Oral Presentation（前 1.8%），在 LLM Agent 类别中排名第 2

产品化

• MGX (MetaGPT X) - 世界首个 AI 智能体开发团队
• Product Hunt 周榜 #1（2025年3月10日）
• Product Hunt 日榜 #1（2025年3月4日）

开源社区

• GitHub Stars: 40k+
• 活跃的 Discord 社区
• 丰富的文档和示例

本章内容

本章将深入介绍 MetaGPT 的核心概念和使用方法：

小节	内容
16.1 架构	MetaGPT 的整体架构和核心概念
16.2 角色与动作	Role 和 Action 的定义与使用
16.3 Data Interpreter	数据解释器的功能和应用
16.4 AFlow 与 SPO	自动化工作流生成和提示优化
16.5 框架对比	与 LangChain、LangGraph、DeepAgent 的对比

参考资源

• MetaGPT 官方文档
• GitHub 仓库
• MGX 产品
• Discord 社区

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MetaGPT 是多智能体协作领域的先驱，它首次真正实现了"一行代码生成完整应用"的愿景。