論文の概要: MetaGPT: Meta Programming for Multi-Agent Collaborative Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00352v1
- Date: Tue, 1 Aug 2023 07:49:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-02 15:00:21.209757
- Title: MetaGPT: Meta Programming for Multi-Agent Collaborative Framework
- Title(参考訳): MetaGPT: マルチエージェント協調フレームワークのためのメタプログラミング
- Authors: Sirui Hong, Xiawu Zheng, Jonathan Chen, Yuheng Cheng, Ceyao Zhang,
Zili Wang, Steven Ka Shing Yau, Zijuan Lin, Liyang Zhou, Chenyu Ran, Lingfeng
Xiao, Chenglin Wu
- Abstract要約: メタプログラミングアプローチとして有効な人間を多エージェントコラボレーションに注入する,革新的なフレームワークであるMetaGPTを紹介する。
特にMetaGPTは、まずSOP(Standardized Operating Procedures)をプロンプトにエンコードし、構造化された調整を促進する。
そして、アウトプットの検証と複合的なエラーの低減のために、ドメイン専門のエージェントに人間の専門職を並列させることによって、モジュラー出力をさらに管理する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.179351417191235
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recently, remarkable progress has been made in automated task-solving through
the use of multi-agents driven by large language models (LLMs). However,
existing works primarily focuses on simple tasks lacking exploration and
investigation in complicated tasks mainly due to the hallucination problem.
This kind of hallucination gets amplified infinitely as multiple intelligent
agents interact with each other, resulting in failures when tackling
complicated problems.Therefore, we introduce MetaGPT, an innovative framework
that infuses effective human workflows as a meta programming approach into
LLM-driven multi-agent collaboration. In particular, MetaGPT first encodes
Standardized Operating Procedures (SOPs) into prompts, fostering structured
coordination. And then, it further mandates modular outputs, bestowing agents
with domain expertise paralleling human professionals to validate outputs and
reduce compounded errors. In this way, MetaGPT leverages the assembly line work
model to assign diverse roles to various agents, thus establishing a framework
that can effectively and cohesively deconstruct complex multi-agent
collaborative problems. Our experiments conducted on collaborative software
engineering tasks illustrate MetaGPT's capability in producing comprehensive
solutions with higher coherence relative to existing conversational and
chat-based multi-agent systems. This underscores the potential of incorporating
human domain knowledge into multi-agents, thus opening up novel avenues for
grappling with intricate real-world challenges. The GitHub repository of this
project is made publicly available on: https://github.com/geekan/MetaGPT
- Abstract(参考訳): 近年,大規模言語モデル(llm)によるマルチエイジェントによるタスク自動解決において顕著な進歩がみられている。
しかし、既存の研究は主に幻覚の問題による複雑なタスクの探索と調査を欠いた単純なタスクに焦点を当てている。
この種の幻覚は、複数の知的エージェントが相互に相互作用することで無限に増幅され、複雑な問題に取り組む際に失敗する。それ以前には、LLM駆動のマルチエージェントコラボレーションにメタプログラミングアプローチとして効果的なヒューマンワークフローを注入する革新的フレームワークであるMetaGPTを紹介した。
特にMetaGPTは、まずSOP(Standardized Operating Procedures)をプロンプトにエンコードし、構造化された調整を促進する。
そして、アウトプットの検証と複合的なエラーの低減のために、ドメイン専門のエージェントに人間のプロフェッショナルを並列させる。
このように、metagptは、様々なエージェントに多様な役割を割り当てるためにアセンブリラインワークモデルを利用して、複雑なマルチエージェント協調問題を効果的かつ凝集的に分解するフレームワークを構築します。
本稿では,既存の対話型・チャット型マルチエージェントシステムに対して,協調性の高い包括的ソリューションを開発する上で,MetaGPTの能力を示す実験を行った。
これは、人間のドメイン知識をマルチエイジェントに組み込む可能性の基礎となり、複雑な現実世界の課題に取り組むための新しい道を開く。
このプロジェクトのGitHubリポジトリは、https://github.com/geekan/MetaGPTで公開されている。
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