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MetaGPT：基于多智能体的软件开发框架使用指南
MetaGPT 是一个模拟软件公司团队角色的多智能体框架，支持从需求输入到代码输出的全流程自动化。本文详细介绍了其核心架构中的产品经理、架构师、工程师等角色分工，提供了基于 Python 的安装配置步骤，解释了 LLM API 的 YAML 配置方法，并演示了基础命令的使用流程。此外，文章还涵盖了常见环境兼容性问题、网络错误排查及模型选择建议，帮助用户高效利用该框架进行 AI 辅助开发。
MetaGPT 是一个模拟软件公司团队角色的多智能体框架，支持从需求输入到代码输出的全流程自动化。本文详细介绍了其核心架构中的产品经理、架构师、工程师等角色分工，提供了基于 Python 的安装配置步骤，解释了 LLM API 的 YAML 配置方法，并演示了基础命令的使用流程。此外，文章还涵盖了常见环境兼容性问题、网络错误排查及模型选择建议，帮助用户高效利用该框架进行 AI 辅助开发。
随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，AI 智能体（Agent）在自动化任务执行方面展现出巨大潜力。MetaGPT 是一个开源的多智能体框架，旨在模拟真实软件公司的运作模式。它内部包含了完整软件团队所需的所有角色，如产品经理、架构师、项目经理、工程师等。
通过输入一句话需求，MetaGPT 能够自动输出用户故事、竞品分析、需求文档、数据结构设计、API 接口定义以及最终的文件代码。这种协作模式极大地降低了软件开发的门槛，使得个人开发者也能利用 AI 完成复杂的项目构建。
MetaGPT 将开发流程拆解为多个专业角色，每个角色拥有特定的职责和权限：
这种多角色协作机制确保了输出结果的专业性和完整性，模拟了人类团队协作的 SOP（标准作业程序）。
官方提供了多种安装方式，包括 Docker 容器化部署、Python 包安装以及 Git Clone 本地运行。对于大多数开发者，推荐使用 Python 环境进行安装，以便灵活配置。
创建虚拟环境（推荐）：
python -m venv metagpt_env
source metagpt_env/bin/activate # Linux/Mac
# metagpt_env\Scripts\activate # Windows
安装 MetaGPT：
pip install metagpt
可选扩展功能：
npm install -g @mermaid-js/mermaid-cli
安装完成后，必须配置对应的大模型 API 才能运行。MetaGPT 支持多种 LLM 提供商，默认配置通常位于 config/config2.yaml。
在项目根目录创建 config 文件夹，并在其中添加 config2.yaml 文件。基础配置示例如下：
llm:
api_type: 'openai'
api_key: 'sk-...'
model: 'gpt-4-turbo'
base_url: ''
openai, azure, gemini, zhipu 等。gpt-4-turbo, gpt-3.5-turbo 等。不同模型对上下文长度和能力的支持不同。除了 YAML 文件，部分敏感信息也可通过环境变量传递，例如设置 OPENAI_API_KEY 环境变量，这样无需硬编码在配置文件中。
配置完成后，即可通过命令行启动项目。进入工作目录，输入指令让 MetaGPT 处理需求。
metagpt "写一个红心"
系统会自动启动多智能体协作流程：
项目运行结束后，会在当前目录下生成相应的文件夹结构，包含生成的代码文件（如 main.py）。您可以直接运行生成的代码来验证效果：
python main.py
注意：原教程中提到的 mian.py 应为笔误，正确文件名通常为 main.py 或根据具体项目命名。
除了简单的绘图指令，MetaGPT 更适合处理结构化较强的开发任务，例如：
在这些场景中，MetaGPT 能够生成更完整的工程文件，包括 requirements.txt、README.md 及目录结构。
在使用 MetaGPT 过程中，可能会遇到以下典型问题：
部分旧版依赖库（如 distutils）在新版 Python（如 3.12+）中已被移除。如果遇到相关报错，建议将 Python 版本降级至 3.11 或 3.10。
# 检查版本
python --version
较旧的模型（如 gpt-3.5-turbo）在处理复杂逻辑时可能表现不佳，导致代码无法运行或逻辑缺失。对于复杂需求，建议使用 gpt-4 系列或同等能力的模型。
MetaGPT 展示了多智能体协作在软件工程领域的巨大潜力。通过将开发流程标准化为多个 AI 角色，它能够显著缩短从想法到原型的周期。尽管目前仍存在成本、准确性和稳定性方面的挑战，但随着模型能力的提升，这类工具将成为开发者的重要辅助手段。
建议开发者在熟悉框架原理的基础上，结合具体业务场景进行探索，同时注意 API 调用的成本控制与数据安全。
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