LLM发展历史
– 2013年word2vec提出,但效果不好
– 2017年Transformer结构提出,降低网络复杂度
– 2018年BERT预训练语言模型效果显著提升
– 2019年GPT-3推出,采用大规模预训练
– 2020年Instruction Tuning提出,实现零样本学习
– 2022年InstructGPT解决模型毒性问题
– 当前GPT-4成本高但效果最好
SOP
# 定义
所谓SOP，是 Standard Operation Procedure三个单词中首字母的大写，即'标准作业程序'（标准操作程序），就是将某一事件的标准操作步骤和要求以统一的格式描述出来，用来指导和规范日常的工作。
metagpt设计哲学
# metagpt定位：
多智能体框架。Metagpt是一个多智能体框架，服务器托管网构建了由多个智能体组成的软件公司。这些智能体在软件公司内协同工作完成实际项目。
# metagpt设计哲学：
软件公司核心资产：
1.可运行的代码
2.SOP（标准操作程序）
3.团队
可运行的代码的实现取决于SOP和团队的协同努力。这三者构成了软件公司的核心资产，形成了Metagpt的设计哲学。
可运行的代码=sop+团队
# SOP的价值
SOP的重要性体现在其价值上，如华为花费100亿美元找ABIBN做SOP。
SOP是一项困难的工作，因为它涉及到对工作的抽象和总结。
例如，让一个创业公司编写今日头条的推荐系统。这样的工作对于一个架构师可能需要数月时间，需要绘制今日头条推荐系统的架构图。今日头条的推荐系统的架构图具有很高的价值，但是闭源。LLM可以通过互联网上的信息和各种猜测，进行整体总结翻译推理，最终得到一个架构图。（如下图所示）
# SOP提高智能体能力
例如，使用llm推理数学公式、证明数学假设，gpt4推理一次有20%成功率，如果有sop监督，1000次测试能做到80%成功率。
SOP在提高智能体推理和执行任务的准确性和效率方面有重要作用。
示例：启动一个创业公司
安装可以参考官方文档：MetaGPT: 多智能体框架 | MetaGPT (deepwisdom.ai)
import asyncio
from metagpt.roles import (
Architect,
Engineer,
ProductManager,
ProjectManager,
)
from metagpt.team import Team
async def startup(idea: str):
company = Team()
company.hire(
[
ProductManager(),
Architect(),
ProjectManager(),
Engineer(),
]
)
company.invest(investment=3.0) # 提供3美元的资金，如果超出就停止
company.run_project(idea=idea)
await company.run(n_round=5) # 这个项目跑5轮
asyncio.run(startup(idea="write a cli blackjack game")) # blackjack: 二十一点
'''
问题：
UserWarning: Pydantic serializer warnings in Pydantic V2
解决：
pip install -U pydantic datamodel-code-generator
问题：
metagpt.utils.common:log_it:438 - Finished call to 'metagpt.actions.action_node.ActionNode._aask_v1' after 285.140(s)
原因：
通过调试，我确定了问题的关键，这可能是由两个原因引起的。
1.zhipuAPI在很多情况下都无法返回正确的JSON格式。
例如：
"标题": "MySQL教程",
"目录": [{
"目录1": [{
"标题1": "MySQL简介",
"内容1": "本章节将介绍MySQL的基本概念、特点和应用场景。"
2.太小的 LLM 模型（运行代码会自动创建workspace和以下文件：（建议不要修改config.yaml，新建key.yaml配置apikey，靠上面的api优先使用。）
gpt-3.5-turbo上下文长度不够，使用gpt-3.5-turbo-16k跑通，给了8轮运行，结果写出来的代码不能运行。
zhipuai 跑不通，github上issue提到因为无法返回正确的JSON格式。
metagpt项目结构
# metagpt产品规划蓝图（road map）
长远目标：希望metagpt能够实现自我进化，不断提升自身的智能水平和适应能力。
短期目标：实现2000行左右代码的自动化，通过精细化的编程，使metagpt在短期内能够执行各种任务和行为。
# 项目目录说明
actions
定义了metagpt执行的各种行为。
例如写一篇文章、进行代码审查等。actions和工具不同，而是一种操作模式。
document_store
用于统一管理和存储各种文档和信息。
类似于腾讯文档或飞书文档，是一个聚拢所有智能体输入键的地方。
learn
包含了标准化的学习流程和复用流程。
指导大模型如何学习并提高性能。为metagpt提供更高效的学习路径。
management
用于自动化生成智能体角色。
类似于人类世界通过职业培训培养各种人才，management模块旨在标准化和完整撰写智能体的培训过程，以完成团队的生产和管理。
memory
包括短期记忆和长期记忆。
使metagpt能够更好地理解和记忆先前的信息，实现更加智能和连贯的交互。
prompt
定义了提示词。
用于触发metagpt执行特定的任务或生成特定类型的内容。
provider
规定了如何调用第三方API。
使metagpt能够支持更多的LLM（Language Model）并且不耦合于本地LLM或组件，提高灵活性。
roles
定义了各种角色。
metagpt不局限于多智能体，也就是说可以将多智能体中的某个角色拿出来单独使用，在不同场景中灵活应用。
比如程序员可以在公司工作也可以在外面接单。
例如，销售、客服在多个场景都有用处。
服务器托管网
tools
定义了第三方工具、api。
比如：stable diffusion、Midjourney等
utils
表示实现通用功能或算法的代码，这些功能或算法可以被多个模块或应用程序使用。
environment.py：环境，这个环境是有记忆的。承载一批角色，角色可以向环境发布消息，可以被其他角色观察到。类比于工作群：微信群、飞书群。
inspect_module.py:为了后续进行已有模块接管的工作。比如我们有一个已有的工程，我们希望能够接管已有的模块。
先反解已有模块的数据结构和api -反解-> 画出流程图、写出需求文档
在此之上进行思考如何修改代码。
比如将贪吃蛇的颜色改成红色，这看起来程序员直接修改即可，但是实际上不行，需要产品经理先改需求文档，这涉及到了工作流。
因此我们需要将某个具体事情，反解出来，因此需要inspect_module.py。
company.run_project(idea=idea)：每次去看看有没有余额，然后让环境中的每个智能体都跑起来。
hire:往环境里面雇佣（增加）智能体。
invest:设置一个最大预算。
check_balance:查看当前开销是否高于最大预算。
QA
整场直播回放：https://www.bilibili.com/video/BV1Ru411V7XL/
# https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/ROADMAP.md
Q: 智能体在运行中可以加入反馈吗？
A: 支持人类确认和修改。
贪吃蛇软件。人类提出意见，修改贪吃蛇颜色为橙色。
这需要一个路由系统确定这个意见给谁？
比如给了程序员，但是ui角色已经将贪吃蛇的图画成了绿色。
所有应该按照顺序：
意见 --> 产品经理 --> 架构师 --> 程序员评估哪些重写、哪些不重写
Q: METAGPT不需要其他模型的训练过程吗？
A: metagpt的训练和运行是独立的。训练的部分在标准化产品act里：https://act-canary.test.metadl.com/。
Metagpt只有运用的功能，如果需要训练需要调这个act平台的api。
补充：
# ReAct
# 来源： https://juejin.cn/post/7259018705786339385
ReAct是Reasoning and Acting缩写，意思是大模型可以根据逻辑推理（Reason），构建完整系列行动（Act），从而达成期望目标。
ReAct方式的关键就是协调大语言模型和外部的信息获取，与其他功能交互：大模型是大脑，通过ReAct框架可以让大脑来控制手和脚。
在ReAct流程中，我们可以抓住三个关键的元素：
思考(Thought)： 思考是由大模型创建的，为其行为和决定提供理论支撑。我们可以通过分析大模型的思考过程，来评估其即将采取的行动是否符合逻辑。它作为一个关键指标，能够帮助我们判断其决策的合理性。相比于人类的决策，Thought的存在赋予了大模型更出色的可解释性和可信度。
行动(Act)： 行动代表大模型认为需要采取的具体行为。行动一般由两个部分构成：动作和目标，这在编程中对应着API名称和其输入参数。大模型的一大优点在于，它可以根据思考的结果，选择合适的API并生成所需的参数。这确保了ReAct框架在执行方面的实用性。
观察(Obs)： 观察代表大模型如何获取外部输入。它就像大模型的感知系统，将环境的反馈信息同步给大模型，帮助它进一步进行分析或者决策。
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