【GitHub每日速递 250930】从 0 到 1 玩 AI 开发:OpenManus 免邀请、ChatDev 自动组队、MetaGPT 全流程,总有一款适合你

原文:https://mp.weixin.qq.com/s/9dTTUsnaWmBKjCHKDXzs1Q

无需邀请码!OpenManus 让你轻松拥有专属 AI 智能体,3 小时就能上手

项目概述

OpenManus 是一个开源项目,旨在提供无需邀请码即可使用的智能体(agent)实现方案。该项目由来自 MetaGPT 团队的开发者共同创建,核心作者包括 Xinbin Liang 和 Jinyu Xiang,团队还包括 Zhaoyang Yu、Jiayi Zhang 和 Sirui Hong 等成员。项目原型在 3 小时内完成开发,并持续迭代优化。

项目地址:https://github.com/FoundationAgents/OpenManus

主要语言:python

stars: 50.1k

主要特点

  • 无需邀请码即可使用,便于快速上手和体验
  • 实现简洁,便于开发者理解和二次开发
  • 支持多种大语言模型(LLM)API 配置
  • 提供浏览器自动化工具集成选项(playwright)

相关项目

团队还开发了 OpenManus-RL,这是一个专注于基于强化学习(如 GRPO)的大语言模型智能体调优方法的开源项目,由 UIUC 和 OpenManus 的研究人员合作开发。

安装方式

提供两种安装方法:

  1. 使用 conda 创建虚拟环境并安装依赖
  2. 使用 uv(推荐,更快的 Python 包安装器和解析器)创建环境并安装依赖

国际化支持

项目提供多语言文档,包括:

  • 英文(README.md
  • 中文(README_zh.md)
  • 韩文(README_ko.md)
  • 日文(README_ja.md)

技术依赖

项目使用了多种技术和工具,包括但不限于:

  • 大语言模型相关库(如 openai、tiktoken)
  • Web 框架(如 fastapi)
  • 数据验证工具(pydantic)
  • 浏览器自动化工具(playwright)
  • 搜索工具(googlesearch-python、baidusearch 等)
  • 图表可视化相关库(如 @visactor 系列组件)

AI 自己组队写代码?ChatDev 让虚拟团队帮你搞定软件开发全流程!

ChatDev 是一个基于大型语言模型(LLMs)的虚拟软件开发公司框架,通过多个多个扮演不同角色的智能代理(如首席执行官、首席产品官、首席技术官、程序员、评审员、测试员、艺术设计师等)协作完成软件开发任务。

项目地址:https://github.com/OpenBMB/ChatDev

主要语言:python

stars: 27.5k

核心特点

  • 多代理协作:不同角色的智能代理通过参与专门的功能性研讨会(设计、编码、测试、文档编写等)协同工作
  • 易用性:提供简单的操作方式,便于快速上手使用
  • 高度可定制:支持自定义公司配置、代理角色和工作流程
  • 可扩展性:作为研究和理解集体智能的理想场景,具有良好的扩展潜力

主要功能

  • 支持完整的软件开发流程,从需求分析到设计、编码、测试和文档生成
  • 提供多种模式:
    • Git 模式:程序员代理可使用 Git 进行版本控制
    • 人机交互模式:允许人类扮演评审员角色参与开发过程
    • 艺术模式:激活设计师代理生成软件中使用的图像
    • 增量开发:支持在现有代码基础上进行开发
  • 提供可视化工具(Visualizer)查看开发过程
  • 支持 Docker 安全执行环境

项目结构

复制代码
├── CompanyConfig # ChatDev的配置文件,包括ChatChain、Phase和Role的JSON配置
├── WareHouse # 生成的软件存放目录
├── camel # Camel角色扮演组件
├── chatdev # ChatDev核心代码
├── ecl # 经验协同学习模块
├── misc # 示例和演示资源
├── visualizer # 可视化工具文件夹
├── run.py # ChatDev入口文件
├── requirements.txt # 依赖项列表
├── README.md # 项目说明
└── wiki.md # 详细文档

使用示例

通过运行如下命令可以创建一个2048游戏:

复制代码
python3 run.py --task "design a 2048 game" --name "2048" --org "THUNLP" --config "Default"

生成的软件包会存储在/WareHouse/2048_THUNLP_timestamp目录下,包含所有相关文件、配置、开发日志和初始提示。

从需求到代码全流程自动化!MetaGPT 多智能体协作框架,重新定义软件开发

MetaGPT 是一个多智能体框架(Multi-Agent Framework),其核心理念是通过给 GPT 模型分配不同角色,形成一个协作实体来处理复杂任务。

项目地址:https://github.com/FoundationAgents/MetaGPT

主要语言:python

stars: 58.7k

核心特点

  • 模拟软件公司运作:内部包含产品经理、架构师、项目经理、工程师等角色,模拟软件公司的完整工作流程
  • 端到端流程支持:从一行需求输入,可输出用户故事、竞争分析、需求文档、数据结构、API 设计、文档等成果
  • 标准化流程(SOP) :核心哲学是 Code = SOP(Team),将标准化流程具体化并应用于由 LLM 组成的团队

主要功能

  • 接收自然语言需求,自动生成完整的软件项目相关文档和代码
  • 支持多角色智能体协作,模拟真实软件开发团队的工作模式
  • 提供完整的项目管理和代码仓库管理功能

快速开始

安装要求

  • Python 3.9 至 3.11 版本
  • 需安装 node 和 pnpm

安装方式

复制代码
pip install --upgrade metagpt
# 或从源码安装
# pip install --upgrade git+https://github.com/geekan/MetaGPT.git
# 或
# git clone https://github.com/geekan/MetaGPT && cd MetaGPT && pip install --upgrade -e .

配置

通过命令初始化配置文件:

复制代码
metagpt --init-config  # 创建 ~/.metagpt/config2.yaml 配置文件

配置文件主要设置 LLM 相关参数:

复制代码
llm:
  api_type: "openai"  # 支持 azure / ollama / groq 等
  model: "gpt-4-turbo"  # 或 gpt-3.5-turbo
  base_url: "https://api.openai.com/v1"
  api_key: "YOUR_API_KEY"

使用方法

通过命令行使用:

复制代码
metagpt "Create a 2048 game"  # 在 ./workspace 目录下创建项目

或作为库使用:

复制代码
from metagpt.software_company import generate_repo
from metagpt.utils.project_repo import ProjectRepo

repo: ProjectRepo = generate_repo("Create a 2048 game")

项目结构

  • 包含配置文件、示例代码、测试用例等
  • metagpt/ 目录下是核心代码,实现了多智能体框架和各种角色逻辑
  • 提供了文件仓库管理、项目仓库管理、代码解析等工具类
  • 包含与 Minecraft 环境交互的模块,支持游戏内智能体操作
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