蕭簫 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI
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？
簡單來說，目前已經(jīng)能實(shí)現(xiàn) 一句話自動(dòng)編寫一個(gè)比較簡單的軟件項(xiàng)目。
例如輸入一句“寫一個(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、下注、發(fā)牌、投注、交互等：
隨后這些任務(wù)被下發(fā)，并進(jìn)行代碼編寫：
完成好的項(xiàng)目會(huì)被自動(dòng)打包起來，最終交付回你的手上：
完成這樣一系列項(xiàng)目，或者說甚至只是生成一個(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/ target=_blank class=infotextkey>Python“寫個(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，它將所有代碼寫成項(xiàng)目的整個(gè)過程進(jìn)行了“流水線生產(chǎn)”作業(yè)，過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，只不過里面寫代碼的人變成了AI （或者說智能體）。
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”未來都可以換成AI來實(shí)現(xiàn)。
這些AI可以是不同的大語言模型，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，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語言，是不是也會(huì)有其他語言的版本。
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)于多語言版本的問題，未來隨著項(xiàng)目的完善會(huì)進(jìn)一步推出。
至于所說的“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)大概長下面這樣：
未來隨著任務(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，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30位30歲以下創(chuàng)業(yè)領(lǐng)袖。
從騰訊離開后他創(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2.6萬。
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
— 完—
