群友案例解析:MetaGPT 从 0 开始完成了一个小游戏程序?还能输出 PRD/设计文档等材料!?


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周一,MetaGPT项目正式在Github上开源发布。不到一周,已经引来众多小伙伴的关注。项目交流群内及论坛上已经有很多小伙伴展开了交流。

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直接先来看下输出!

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出处:交流群某位小伙伴(新一)

 

案例解析:

首先,新一提供了他的配置过程材料,我们也借鉴过来提供给大家参考!

具体安装流程可参考MetaGPT的README.md

01配置过程

1、通过安装Node.js,它会附带npm

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2、用npm安装mermaid

npm install -g @mermaid-js/mermaid-cli

3、克隆仓库到您的本地机器

git clone https://github.com/geekan/metagptcd metagpt

4、进行源码安装

python setup.py install#这一步涉及比较多的下载,耗时比较长,耐心等即可

5、安装相关的python库

pip install -r requirements.txt

02运行调试

配置完成后,就可以开始运行MetaGPT了!!

新一直接先给MetaGPT编写比较简单的描述:“Write a classic Flappy Bird game”,后来他又给MetaGPT加上小要求:

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python startup.py "Write a classic Flappy Bird Game"

输入(简单描述)

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python startup.py "Write a classic Flappy Bird Game, which requires that single-player, easy to record score, pipe shows with different height everytime"

输入(加上小要求)

等MetaGPT运行结束后,我们就可以看它生产出来的代码以及相关文档了:

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序列流程图

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数据&API 设计图

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竞品分析

 

03常见疑问

问:项目地址?

答:https://github.com/geekan/MetaGPT

问:需要多少成本使用?

答:一般而言,以之前使用GPT-4的经验来说,¥1左右可以出设计,¥15左右可以出代码。

问:可以支持差量生成吗?

答:现在只支持全量生成,差量生成目前已经release到roadmap里。

问:他和chatgpt相比最大的区别是什么呀

答:可以把 ChatGPT/GPT4 等LLM理解为具有海量知识和一定逻辑推理的基础脑。智能体主要是配套提供逻辑链、记忆、工具等,让基础脑变成可以处理特定岗位任务的角色(比如硅基产品经理/架构师/程序员;当然除了案例中编程相关任务,也能用于导购,HR/公司制度答疑,解决方案/行业研究报告等。各行各业都有使用场景)

问:需求是链路的来源,如果借助AI分析来用户需求,那这第一步有什么方案么,是传统的数据分析,业务策略驱动算法(AI),还是有更高端的解决方案

答:你可以理解这是个多智能体协同框架,智能产品经理是一个单一智能体(解决需求出产),而需求的产出本身是有sop/逻辑思维链的,大家可按行业/场景做适配(目前样例仅实现最简单逻辑。老板安排了任务,听不懂先去上网找竞品)

问:与其他有什么区别?

答:架构更明确:实现同等功能的前提下,相比其他框架复杂度低了10倍左右,这是由于多智能体的逻辑更加接近现实世界的抽象,也由于其他框架有些过度设计

  1. ROI更清晰:其他框架消耗的token量极大,而很难达到一些简单的目的,MG ¥1的工作其他框架可能要¥100

问:项目生成的只会是python代码?

答:目前以Python为主。多编程语言支持可以加到我们的roadmap中。

问:mmdc,FileNotFound

答:命令行直接运行mmdc可行,说明mmdc确实安装成功了,并且mmdc也已经在系统环境变量里了。subprocess.run(...)运行失败,找不到说明在python的环境变量里还没有mmdc的路径, 2. 将mmdc的路径添加到python环境变量中。

问:Microsoft Visual C++14.0 or greater is required

答:安装即可!


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