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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!?

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。 直接先来看下输出! 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 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: python startup.py "Write a classic Flappy Bird Game" 输入(简单描述) 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: 序列流程图 数据&API 设计图 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 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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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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