MetaGPT配置教程（使用智譜AI的GLM-4）

零、為什么要學MetaGPT

• 因為MetaGPT是 LLM Agent領域第一高分論文，全網Star數最高的多智能體框架。ICLR 2024 Oral 🙌

ICLR 2024錄用結果公布：MetaGPT 的論文 《MetaGPT: Meta Programming for A Multi-Agent Collaborative Framework》將被展示為Oral（口頭報告）。這一榮譽僅占全部提交論文中的1.2%，并且位列LLM-based Agent 關鍵字第一！

• 因為可以當帕魯LLM老板：輸入一句話的老板需求，輸出用戶故事 / 競品分析 / 需求 / 數據結構 / APIs / 文件等。

• 因為報名了Datawhale的組隊學習。（正解）

說了再多也得從環境配置開始…

一、配置環境

創建一個新的conda環境并激活它：

conda create -n for_meta python==3.11
conda activate for_meta

檢查Python版本以確保它大于3.9：

python --version

二、克隆代碼倉庫

然后，從GitHub上克隆MetaGPT的最新代碼倉庫：

git clone https://github.com/geekan/MetaGPT.git
cd MetaGPT

然后，使用pip安裝倉庫中的代碼：

pip install -e .

但是現在的MetaGPT更新飛快，興許以后的版本就不同了。所以先確定下現在的版本。

pip show metagpt # Version: 0.7.2

三、設置智譜AI配置

安裝之后，可以新建一個項目目錄來檢索默認的配置文件地址。

from metagpt.const import DEFAULT_WORKSPACE_ROOT, METAGPT_ROOT, OPTIONS
default_yaml_file = METAGPT_ROOT / "config/config.yaml"
print(METAGPT_ROOT / "config/config.yaml")

我們輸出的是在MetaGPT的源碼目錄中config/config2.yaml文件，我們在此設置智譜AI的配置。
修改為以下內容：

llm:api_type: 'zhipuai'api_key: 'Your api key....'model: 'glm-4'

確保將api_key替換為您的智譜AI API密鑰。

新注冊有百萬token，具體可以從這里智譜AI開放平臺查看。
（要是有邀請碼，邀請別人送token就好了…）

四、 示例demo（狼羊對決）

實際上就是角色扮演

from metagpt.team import Team
from metagpt.roles import Role
from metagpt.environment import Environment
from metagpt.actions import Action
import asyncioaction1 = Action(name="喜羊羊說", instruction="批駁別人想法，表明你的創新發明并帶有情感，不要重復。")
action2 = Action(name="灰太狼說", instruction="批駁別人想法，表明你的創新發明并帶有情感，不要重復。")honglong = Role(name="喜羊羊", profile="羊村發明家",goal="贏得青青草原最強發明產品", actions=[action1], watch=[action2])
bob = Role(name="灰太狼", profile="狼堡發明家",goal="贏得青青草原最強發明產品", actions=[action2], watch=[action1])env = Environment(desc="最強發明評選大賽")team = Team(investment=10.0, env=env, roles=[honglong, bob])asyncio.run(team.run(idea="主題：實用性與美觀性。每條消息不超過4句話。", send_to="喜羊羊", n_round=5))
# 這里設置的n_round=5是指兩個人一共對話的次數是5個回合。

Tip：如果你遇到ModuleNotFoundError: No module named 'pwd'的錯誤，請將import pwd移動到使用它的位置。借鑒群里的圖。

至此，我們就可以直接運行代碼，得到如下輸出結果。
一共對話5次，中途發生了一點點的網絡問題，不過問題不大，依舊能繼續執行下去。

五、參考鏈接

1. 論文地址：https://arxiv.org/abs/2308.00352
2. 代碼倉庫：https://github.com/geekan/MetaGPT
3. 官方文檔：https://docs.deepwisdom.ai/zhcn/guide/get_started/introduction.html
4. Datawhale學習倉庫：https://github.com/datawhalechina/hugging-multi-agent