What is MetaGPT and how does it work?

MetaGPT is a multi-agent framework where role‑based agents (PM, Architect, Engineer, QA) collaborate to produce structured outputs like PRDs, designs, and code. It coordinates tasks, shares context, and lets you plug in local or cloud LLMs for each role.

How do I install and set up MetaGPT?

Install via pip or from source, configure your LLM (OpenAI, Anthropic, or local via Ollama), and set environment variables for model access. Then define agents, create a team, and run a task to generate artifacts like PRDs and code.

Can I use MetaGPT with local LLMs like DeepSeek or Llama?

Yes. Using Ollama, you can run models like DeepSeek‑Coder or Llama locally and point MetaGPT to the local endpoint. This reduces cost and improves privacy for sensitive projects.

What are best practices for prompts in MetaGPT?

Use structured briefs with objectives, users, constraints, success metrics, and deliverables. Assign each agent a clear mandate and provide schema‑based output formats (e.g., JSON/YAML) to reduce ambiguity.

How do I prevent agents from looping or producing low-quality code?

Add step limits and review gates, enforce output schemas, and use specialized models per role (e.g., reasoning‑strong for Architect, code‑strong for Engineer). Include a Tester/Linter agent and run unit tests automatically.

چگونه از MetaGPT استفاده کنیم: راهنمای عملی برای گردش‌کارهای چندعامل

اگر تا به حال آرزو داشتید که هوش مصنوعی شما مانند یک تیم محصول هماهنگ‌شده — مدیر محصول، معمار، مهندس، تستر — به طور هم‌زمان و در جهت یک هدف مشترک عمل کند، MetaGPT چارچوبی است که این کار را ممکن می‌سازد. در این راهنمای عملی و راه‌حل‌محور، گام‌به‌گام نحوه استفاده از MetaGPT را از نصب تا ساخت گردش‌کارهای چندعامل، همراه با بهترین روش‌ها، نکات عیب‌یابی و مثال‌های واقعی که می‌توانید امروز از آنها استفاده کنید، بررسی خواهیم کرد.

در پایان، خواهید توانست MetaGPT را نصب کنید، خط لوله چندعامل بسازید، پرسش‌های بهتری بنویسید، آن را با ابزارها و مدل‌های زبان بزرگ گسترش دهید و سریعاً چیزی مفید را عرضه کنید.

MetaGPT چیست (و چرا اهمیت دارد)

MetaGPT یک چارچوب چندعامل است که برای هماهنگی عوامل تخصصی مانند مدیر محصول، معمار، کدنویس و تستر طراحی شده تا بتوانند به صورت مشترک وظایف پیچیده را انجام دهند. به جای اینکه همه چیز توسط یک هوش مصنوعی یکپارچه انجام شود، MetaGPT سیستمی از عوامل مبتنی بر نقش با زمینه، حافظه و هدایت وظایف مشترک ایجاد می‌کند. نتیجه: پروژه‌ها با کمترین دخالت دستی و بیشترین انجام موازی از ایده به نتیجه می‌رسند.

نقش‌های چندعامل: تعریف مسئولیت‌های متمایز (مثلاً تهیه PRD، طراحی سیستم، برنامه‌نویسی).

خروجی‌های مشترک: عوامل خروجی‌های ساختارمند را منتقل می‌کنند (PRD → طراحی → کد → تست‌ها).

مدل‌های قابل تغییر: انتخاب مدل‌ها (محلی یا ابری) بسته به هزینه، سرعت و حفظ حریم خصوصی.

ابزارهای قابل توسعه: افزودن بازیابی اطلاعات، اجرای کد یا APIهای خارجی.

برای مرور جامع و “چرا کار می‌کند”، راهنماهای مستقل نحوه هماهنگی تیم‌ها و تولید کد توسط MetaGPT را بررسی می‌کنند. برای یک گردش‌کار ملموس (اتوماسیون نیازمندی‌های محصول با مدل‌های محلی)، آموزش IBM ترکیب MetaGPT با مدل‌های Ollama و DeepSeek را برای تولید کامل PRD نشان می‌دهد.

شروع سریع: نصب MetaGPT در ۱۵ دقیقه

در اینجا یک تنظیم پاک که روی macOS، لینوکس و WSL کار می‌کند ارائه شده است.

۱) پیش‌نیازها

Python 3.10+ و pip

Node.js/npm (برای برخی ابزارها و ادغام‌ها اگر می‌خواهید آزمایش کنید)

اختیاری: Docker (برای محیط‌های قابل بازتولید) و Ollama (برای مدل‌های محلی LLM)

بررسی محیط خود:

python --version
pip --version
node -v
npm -v

اگر مسیر مدل‌ محلی LLM را انتخاب کردید، Ollama را نصب کنید و یک مدل (مثلاً DeepSeek یا نسخه‌های Llama 3) را بارگیری کنید، همانطور که در مثال اتوماسیون PRD نشان داده شده.

۲) نصب MetaGPT

# گزینه A: از PyPI (در صورت موجود بودن)
pip install metagpt
# گزینه B: از کد منبع (توصیه شده برای دنبال کردن مثال‌ها)
git clone <org>/MetaGPT.git
cd MetaGPT
pip install -r requirements.txt

برای جدیدترین مراحل نصب و اضافات اختیاری، فایل README پروژه را بررسی کنید. راهنماهای جامعه نیز مراحل محلی شامل بررسی‌های npm و تنظیم Python را ارائه می‌دهند.

۳) پیکربندی LLMهای خود

- محصولات نهایی: خروجی‌های مشخص (PRD، نمودار، ساختار ریپوی کد، تست‌ها).

مثال خلاصه:

```yaml

objective: ساخت CLI پایتون که فایل PDF خوانده و خلاصه یک‌صفحه‌ای به فرمت Markdown تولید کند.

users: .

---

## بهترین روش‌ها برای نتایج قابل اعتماد

- از کوچک شروع کنید، سپس مقیاس دهید: ابتدا خط لوله را روی مشخصات حداقلی آزمایش کنید.

- هر نقش یک مأموریت: از همپوشانی مسئولیت‌ها خودداری کنید تا سردرگمی کاهش یابد.

- استفاده از چک‌لیست‌ها: به هر عامل یک معیار ارزیابی (معیار پذیرش) بدهید.

- بررسی‌های دقیق: یک نقش بازبین/رهبر اضافه کنید که کار را تأیید یا بازگرداند.

- ساختارمند نگه داشتن پرسش‌ها: قالب‌های YAML/JSON خروجی‌ها را قطعی‌تر می‌کنند.

- حفظ خروجی‌ها: PRD/طراحی/کد را روی دیسک ذخیره کنید برای قابلیت پیگیری و اجرای دوباره.

- ترکیب مدل‌های محلی و ابری: از مدل‌های محلی برای پیش‌نویس‌ها استفاده کنید؛ مراحل حساس را به مدل قوی ابری بسپارید.

نحوه استفاده از MetaGPT: راهنمای کاربردی برای گردش‌کارهای چند-عاملی