跟着《MetaGPT智能体开发入门》课程学习了近两周，原本是抱着试试看的心态，没想到自己竟然全程跟了下来。期间踩坑颇多，但也收获颇多，特写个总结回顾一下课程内容和沉淀下自己的收获，同时把我的学习方法记下来，希望后来学习的人能从中获得一点点的灵感或方向。文章目录0.个人背景1.我的学习方法1.1先跑通demo1.2搞清数据流1.3有选择地看源码2.从一个坑开始，看智能体运行机制3.本次课程的收获和感悟3.1收获3.2感悟4.MetaGPT入门系列文章0.个人背景通过标题序号也可能猜出来，下标从0开始，我是一个程序员，不过是C++程序员。Python：能写helloworld，零零碎碎的知识，不系
引言博客背景：个人metagpt智能体开发第四章学习笔记本文将使用的技术和方法：Python工具第三方公众号作为消息推送的功能，如server酱、wxpusher、Pushplus等，本文选择wxpusher，并获取uid和token爬虫相关概念，不会的可以问chatgpt正文oss订阅智能体1.OSSWatcherRole实现在实现OSSWatcher的Role之前，首先需要明确我们希望OSSWatcher执行哪些任务，即需要实现哪些Action。考虑到我们的目标是分析热门开源项目，因此需要先获取热门开源项目的信息。基于这一需求，我们可以将OSSWatcher拆分为两个Action：一是爬取
前言如这两天在微博上所说，除了已经在七月官网上线的AIGC模特生成系统外，我正在并行带多个项目组第二项目组，论文审稿GPT第2版的效果已经超过了GPT4，详见《七月论文审稿GPT第2版：用一万多条paper-review数据集微调LLaMA2最终反超GPT4》，预计今年4月份对外发布，且还在推进第2.5版第三项目组，RAG知识库问答，春节之前第一版即OK第四项目组，大模型机器人项目，目前正在推进对斯坦福mobilealoha的复现第五项目组，便是本文要涉及的Agent项目，目前先做一系列技术调研(故而有的本文)，3月份会公布我们的产品形态这些项目只要不断推进可以做的很大，且最终大家能做出结果，
文章目录0.前置推荐阅读1.本文内容2.解析用户指令（分析用户需求）2.1完整代码及注释2.2运行结果3.利用大模型写爬虫代码3.1对html内容进行精简3.2利用大模型写爬虫代码3.3补充代码，测试本节程序3.4运行结果及踩坑3.4.1运行结果3.4.2坑一：Nomodulenamed'playwright'4.爬虫工程师角色定义：CrawlerEngineer5.订阅助手角色定义：SubscriptionAssistant6.运行订阅智能体的Action：RunSubscription6.1总结信息的Action6.2运行订阅智能体的Action7.定时器代码和callback代码7.1定
在MetaGPT中定义的一个agent运行示例如下：一个agent在启动后他会观察自己能获取到的信息，加入自己的记忆中下一步进行思考，决定下一步的行动，也就是从Action1，Action2，Action3中选择执行的Action决定行动后，紧接着就执行对应行动，得到这个环节的结果以Task3作业为例，来看下使用MetaGPT实现Agent的思路。Task3任务如下：经过上面的学习，我想你已经对MetaGPT的框架有了基本了解，现在我希望你能够自己编写这样一个agent这个Agent拥有三个动作打印1打印2打印3（初始化时init_action([print,print,print])）重写有
文章目录系列文章本文主要内容Task4-任务一：独立实现对GithubTrending页面的爬取，并获取每一个项目的名称、URL链接、描述完整代码及注释Task4-任务二：独立完成对HuggingfacePapers页面的爬取代码及注释Task4-任务三：形成一篇资讯文档代码及注释可能存在的问题和思考Task4-任务四：实现邮箱发送的功能代码及注释系列文章【AI的未来-AIAgent系列】【MetaGPT】0.你的第一个MetaGPT程序【AI的未来-AIAgent系列】【MetaGPT】1.AIAgent如何重构世界【AI的未来-AIAgent系列】【MetaGPT】2.实现自己的第一个Ag
前言工作上，需要使用AIAgent，所以需要深入学习一下AIAgent，光阅读各种文章，总觉无法深入细节，所以开看各类AIAgent相关的开源项目，此为第一篇，学习一下MetaGPT的源码。基本目标MetaGPT是一个多智能体框架，他抽象了一个软件公司中的主要角色，用不同的AIAgent去扮演，这些AIAgent包括产品经理、软件架构师、项目经理、工程师，这些AIAgent会按照开发团队设计好的SOP去交互并最终产出一个项目。老习惯：不为读而读，为解决某些问题或理清某些概念而读，那么面对MetaGPT，我有以下目标：MetaGPT是怎么抽象出的软件公司开发流程的？SOP具体在代码上是怎么实现的
随着大型语言模型（LLM）的日渐成熟，利用其构建AI智能体成为一个新的研究方向。已有研究使用LLM驱动多智能体自主完成了一些任务。然而，现有研究主要集中在简单任务上，缺乏对复杂任务的探索。这主要是因为大型语言模型存在「幻觉」问题，特别是当多个智能体相互作用时，幻觉会进一步被放大，以至于无法用于复杂任务。最近，一个名为「MetaGPT」的开源框架尝试解决这个问题。MetaGPT旨在将有效的人类工作流程作为元编程方法注入到LLM驱动的多智能体协作中。MetaGPT在GitHub上线几天，就狂揽超过11.1kstar。项目地址：https://github.com/geekan/MetaGPT简单来
7月4日消息，MetaGPT是一个着重于代码生成的AI模型，虽然名字类似，但该模型并非Meta公司团队所开发，目前该模型已经在GitHub中开源。据悉，MetaGPT模型可以抽象出了多个不同角色，包括产品经理、架构师、项目经理、工程师等，可在代码生成时，自己进行内部监督，提升最终输出的代码质量，可谓将一个软件开发公司直接融入进模型中。▲图源MetaGPT的 GitHub项目开发者表示，MetaGPT相比目前市面上存在的竞品，在“模拟现实软件开发过程”中变量更多，监督效果更佳，因此对比竞品生成输出的结果，该模型更具优势。MetaGPT可以一键进行“市场调研、竞品分析、架构设计”等环节，能够结合现
