GPT-4頂替老板&程序員,這個(gè)GitHub項(xiàng)目火上熱搜第一,作者:要讓AI學(xué)會(huì)自己迭代自己
本文經(jīng)AI新媒體量子位(公眾號(hào)ID:QbitAI)授權(quán)轉(zhuǎn)載,轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系出處。
讓GPT-4運(yùn)轉(zhuǎn)一個(gè)軟件公司,就能把項(xiàng)目成本砍到幾美元?
這個(gè)想法,還真有人在做了——
就在這兩天,一個(gè)名叫MetaGPT的項(xiàng)目在GitHub上爆火,一度沖上熱榜第一,目前標(biāo)星已有6.6k。

這個(gè)項(xiàng)目的終極目標(biāo),正是讓像GPT-4這樣的大模型們自己組建一個(gè)軟件公司,不僅能實(shí)現(xiàn)公司自動(dòng)更新,就連公司里面的員工也全部換成大模型。
換而言之,從老板到產(chǎn)品經(jīng)理、架構(gòu)師、項(xiàng)目經(jīng)理和工程師,設(shè)計(jì)產(chǎn)品到寫(xiě)代碼的活兒全部由GPT-4等一眾LLM包圓。
完成一個(gè)項(xiàng)目的費(fèi)用(調(diào)用大模型API的費(fèi)用),確實(shí)能被壓縮到幾美元。
那么,這個(gè)項(xiàng)目現(xiàn)在做到哪一步了,它又究竟要怎么實(shí)現(xiàn)多個(gè)大模型“共創(chuàng)軟件公司”的目標(biāo)?
MetaGPT做到哪一步了?
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),目前已經(jīng)能實(shí)現(xiàn)一句話自動(dòng)編寫(xiě)一個(gè)比較簡(jiǎn)單的軟件項(xiàng)目。
例如輸入一句“寫(xiě)一個(gè)21點(diǎn)游戲”:

系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)連接,并首先給出6個(gè)需要完成的小任務(wù),包括制作卡組、洗牌、發(fā)牌、交互等:

隨后這些任務(wù)被下發(fā),并進(jìn)行代碼編寫(xiě):

完成好的項(xiàng)目會(huì)被自動(dòng)打包起來(lái),最終交付回你的手上:

完成這樣一系列項(xiàng)目,或者說(shuō)甚至只是生成一個(gè)示例,大約需要多少錢呢?
作者表示,生成一個(gè)完整的項(xiàng)目,最終也只需要2美元(折合人民幣約14.3元)左右。
至于示例,作者在GitHub上給出了一個(gè)用python“寫(xiě)個(gè)類似今日頭條的推薦系統(tǒng)”的示例。

生成這個(gè)示例并不昂貴,一個(gè)帶有分析和設(shè)計(jì)的示例只需要大約0.2美元(人民幣約1.4元),也就是調(diào)用GPT-4 API的費(fèi)用。
最關(guān)鍵的是,它將所有代碼寫(xiě)成項(xiàng)目的整個(gè)過(guò)程進(jìn)行了“流水線生產(chǎn)”作業(yè),過(guò)程中基本不需要人再進(jìn)行操作。
那么,這個(gè)項(xiàng)目的終極目標(biāo)“AI運(yùn)轉(zhuǎn)一整個(gè)軟件公司”,究竟要怎么實(shí)現(xiàn)?
“終極目標(biāo)是讓AI運(yùn)轉(zhuǎn)軟件公司”
MetaGPT的終極目標(biāo),是打造一個(gè)像Software AG那樣的軟件公司,只不過(guò)里面寫(xiě)代碼的人變成了AI(或者說(shuō)智能體)。
換而言之,一個(gè)軟件公司管理中可能會(huì)出現(xiàn)很多角色,如老板、產(chǎn)品經(jīng)理、架構(gòu)師、項(xiàng)目經(jīng)理和工程師等,這些“人”未來(lái)都可以換成AI來(lái)實(shí)現(xiàn)。
這些AI可以是不同的大語(yǔ)言模型,但目前項(xiàng)目默認(rèn)還是都用GPT-4(畢竟是目前最好用的大模型)。
用戶只需要花幾美元成本,就能讓這個(gè)多AI(智能體)運(yùn)轉(zhuǎn)的公司為自己打造軟件項(xiàng)目。
不過(guò),這個(gè)項(xiàng)目現(xiàn)階段還在不斷進(jìn)化中。
例如有網(wǎng)友指出,目前還只支持Python語(yǔ)言,是不是也會(huì)有其他語(yǔ)言的版本。

又例如還有網(wǎng)友表示,只用一句話創(chuàng)建整個(gè)項(xiàng)目,從商業(yè)設(shè)計(jì)上來(lái)講也“有點(diǎn)不靠譜”。
如果想用AI去設(shè)計(jì)更大規(guī)模系統(tǒng),至少要增加更復(fù)雜的交互式設(shè)計(jì),通過(guò)AI收集多輪對(duì)話需求,讓項(xiàng)目生成更加可靠。

對(duì)于這些問(wèn)題,作者都進(jìn)行了回應(yīng),表示這個(gè)項(xiàng)目確實(shí)離終極目標(biāo)還有很遠(yuǎn),要做到可能還有幾百個(gè)任務(wù)。
首先是關(guān)于多語(yǔ)言版本的問(wèn)題,未來(lái)隨著項(xiàng)目的完善會(huì)進(jìn)一步推出。
至于所說(shuō)的“更復(fù)雜的交互式設(shè)計(jì)”任務(wù),也在這幾百個(gè)任務(wù)中,目前他們已經(jīng)列出了一個(gè)路線圖,詳細(xì)指出了通往這一終極目標(biāo)所需完成的任務(wù)。

路線圖先是列出了長(zhǎng)期目標(biāo)和短期目標(biāo),前者是“讓MetaGPT能自己進(jìn)化自己”,后者則包括自動(dòng)化編寫(xiě)2000行代碼、達(dá)到MetaGPT v0.5和提升框架的能效等。

據(jù)作者介紹,目前能自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)的代碼量能達(dá)到500行左右,而正在實(shí)現(xiàn)的則是將2000行代碼自動(dòng)化,只需要足夠的工作量就能搞定。
至于版本v0.5,則需要完成70%左右的細(xì)分任務(wù),這些任務(wù)大概長(zhǎng)下面這樣:

未來(lái)隨著任務(wù)量的完成,終究能讓這個(gè)項(xiàng)目里用到的大模型“自驅(qū)動(dòng)”起來(lái),自主完成更新迭代。
作者介紹
這個(gè)項(xiàng)目的作者吳承霖,是一名90后程序員。

他畢業(yè)于廈門(mén)大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè),曾在騰訊擔(dān)任高級(jí)AI研究員,是當(dāng)時(shí)部門(mén)最年輕的T3.3高級(jí)員工,幾年前還入選了福布斯30位30歲以下精英和胡潤(rùn)30位30歲以下創(chuàng)業(yè)領(lǐng)袖。
從騰訊離開(kāi)后他創(chuàng)辦了深度賦智,這家公司主要以AutoDL的形式提供AI中臺(tái)SaaS服務(wù),聚集了不少來(lái)自騰訊、Google、百度、華為等公司的程序員。
此前他的一篇《程序員延壽指南》同樣火爆GitHub,如今標(biāo)星已經(jīng)超過(guò)2.6萬(wàn)。
要是對(duì)這些項(xiàng)目感興趣,可以去GitHub上圍觀一波了~
MetaGPT項(xiàng)目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT





























