論文の概要: MetaGPT: Meta Programming for Multi-Agent Collaborative Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00352v3
- Date: Mon, 7 Aug 2023 19:20:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-09 16:03:58.724474
- 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, Jinlin Wang,
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効率的な人間を多エージェントコラボレーションに組み込んだ,革新的なフレームワークであるMetaGPTを紹介する。
具体的には、MetaGPTは、Standardized Operating Procedures (SOP) を構造化調整を強化するプロンプトにエンコードする。
アウトプットの検証と複合エラーの最小化のために、モジュール形式のアウトプットを委任し、ドメインの専門家に匹敵する専門知識を持つエージェントに権限を与える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.97498391892346
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recently, remarkable progress has been made in automated task-solving through
the use of multi-agent driven by large language models (LLMs). However,
existing LLM-based multi-agent works primarily focus on solving simple dialogue
tasks, and complex tasks are rarely studied, mainly due to the LLM
hallucination problem. This type of hallucination becomes cascading when
naively chaining multiple intelligent agents, resulting in a failure to
effectively address complex problems. Therefore, we introduce MetaGPT, an
innovative framework that incorporates efficient human workflows as a meta
programming approach into LLM-based multi-agent collaboration. Specifically,
MetaGPT encodes Standardized Operating Procedures (SOPs) into prompts to
enhance structured coordination. Subsequently, it mandates modular outputs,
empowering agents with domain expertise comparable to human professionals, to
validate outputs and minimize compounded errors. In this way, MetaGPT leverages
the assembly line paradigm to assign diverse roles to various agents, thereby
establishing a framework that can effectively and cohesively deconstruct
complex multi-agent collaborative problems. Our experiments on collaborative
software engineering benchmarks demonstrate that MetaGPT generates more
coherent and correct solutions compared to existing chat-based multi-agent
systems. This highlights the potential of integrating human domain knowledge
into multi-agent systems, thereby creating new opportunities to tackle complex
real-world challenges. The GitHub repository of this project is publicly
available on:https://github.com/geekan/MetaGPT.
- Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル(llm)によるマルチエー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。
しかしながら、既存のllmベースのマルチエージェントは主に単純な対話タスクの解決に焦点を当てており、llm幻覚問題を中心に複雑なタスクが研究されることはほとんどない。
この種の幻覚は、複数のインテリジェントエージェントをナイーブに連鎖させるとカスケードになり、複雑な問題に効果的に対処できない。
そこで我々はメタプログラミングアプローチとしての効率的なヒューマンワークフローをllmベースのマルチエージェントコラボレーションに組み込む革新的なフレームワークであるmetagptを紹介する。
具体的には、MetaGPTは、Standardized Operating Procedures (SOP) を構造化調整を強化するプロンプトにエンコードする。
その後、モジュール出力を委任し、人間のプロフェッショナルに匹敵するドメイン専門のエージェントを権限付け、アウトプットの検証と複合エラーの最小化を行う。
このようにメタgpt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パラダイムを利用して、複雑なマルチエージェント協調問題を効果的にかつ凝集的に分解するフレームワークを構築します。
協調ソフトウェア工学ベンチマーク実験により,MetaGPTは既存のチャットベースのマルチエージェントシステムと比較して,一貫性と正解性が向上することを示した。
これは、人間のドメイン知識をマルチエージェントシステムに統合し、複雑な現実世界の課題に取り組む新しい機会を生み出す可能性を強調している。
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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