MetaGPT

AI 团队流水线开工,产品经理到码农齐活

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 9103 🐛 待处理 151 👀 关注 912
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 71215
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源框架,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

MetaGPT 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类开源模型
开发团队FoundationAgents
官网地址https://atoms.dev
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源框架,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent,gpt,llm,metagpt,multi-agent
GitHub 星标★ 71215
上线时间2023-06-30 00:00:00
代码更新2026-01-21
仓库体积179.7 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数11

项目介绍

多智能体框架的代表作,被誉为「第一家 AI 软件公司」,让多个角色化的 agent 协作完成软件开发全流程,迈向自然语言编程的未来。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 71215

技术标签

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 7 步

环境要求

  • Python 3.9 或更高,但必须低于 3.12
  • 建议使用 conda 创建独立虚拟环境
  • 已安装 node 和 pnpm(实际使用前必须安装)
  • 一个可用的 LLM API Key(如 OpenAI、Azure、Ollama、Groq 等)

安装与启动步骤

  1. 1检查 Python 版本

    确认系统 Python 版本满足 3.9 ≤ 版本 < 3.12,版本不符会安装失败。

    python --version
  2. 2创建虚拟环境

    用 conda 创建名为 metagpt 的环境并激活,避免污染全局依赖。

    conda create -n metagpt python=3.9 && conda activate metagpt
  3. 3安装 MetaGPT

    通过 pip 安装最新版 metagpt 包;也可从 GitHub 源码安装。

    pip install --upgrade metagpt
  4. 4安装 node 和 pnpm

    实际使用前需安装 node 与 pnpm,具体方式见官方下载页与安装文档。

  5. 5初始化配置文件

    执行后会在 ~/.metagpt/config2.yaml 生成默认配置,按需修改。

    metagpt --init-config
  6. 6填写模型配置

    编辑 ~/.metagpt/config2.yaml,填入 api_type、model、base_url 和 api_key。

  7. 7运行 CLI 生成项目

    用一句自然语言描述需求,MetaGPT 会在 ./workspace 下生成代码仓库。

    metagpt "Create a 2048 game"

关键配置

配置项必填说明示例
llm.api_type是使用的 LLM 服务类型,可换 azure/ollama/groq 等openai
llm.model是调用的模型名称gpt-4-turbo
llm.base_url是模型服务的接口地址,可改为转发地址https://api.openai.com/v1
llm.api_key是模型服务的 API 密钥,务必替换为真实值sk-xxxxxxxx

如何确认成功

运行 metagpt "Create a 2048 game",若在 ./workspace 目录下成功生成项目仓库和文件即表示正常。

常见问题

Q:对 Python 版本有什么要求?

A:必须为 Python 3.9 或更高,且低于 3.12;可用 python --version 检查,或用 conda 创建 3.9 环境。

Q:安装完还需要装别的东西吗?

A:需要。README 明确要求实际使用前先安装 node 和 pnpm,否则可能无法正常工作。

Q:配置文件在哪里、怎么生成?

A:执行 metagpt --init-config 会生成 ~/.metagpt/config2.yaml,也可手动创建该文件并按示例修改。

Q:只能用 OpenAI 的模型吗?

A:不是。api_type 可改为 azure、ollama、groq 等,base_url 也可指向其它 LLM 地址。

Q:除了命令行还能怎么用?

A:可以作为 Python 库使用,例如引用 generate_repo 生成仓库,或用 Data Interpreter 角色执行数据分析任务。

注意事项

  • config2.yaml 中的 api_key 需替换为真实密钥,不要提交到公开仓库。
  • 安装命令提供了三种方式:pip 安装、从 git 仓库安装、clone 后以编辑模式安装,任选其一即可。
  • 更详细的安装与配置说明请查看官方 cli_install、docker_install 和 configuration 文档。
  • 简单任务可直接用 CLI;复杂任务可参考 Data Interpreter 示例编写 Python 脚本调用。

核心亮点

  • 多智能体协作框架,模拟软件公司流程,可自动生成PRD、设计文档、代码等,实现自然语言编程
  • 内置角色分工(产品经理、架构师、工程师等),支持复杂任务拆解与并行执行,提升开发效率
  • 基于GPT-4等大模型,提供标准化SOP(标准操作流程),降低AI应用开发门槛,社区活跃

不足之处

  • 依赖大模型API,运行成本较高,且对长上下文和复杂逻辑处理有限
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 快速原型开发,从需求描述自动生成完整项目代码
  • 自动化代码审查与测试用例生成,提升软件质量
  • 教育场景,演示AI驱动软件开发流程

替代项目

AutoGPT、BabyAGI、ChatDev

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