from metagpt import MetaTeam, Agent, Role
from metagpt.llms import LLM
# 1) Визначте бекенд LLM
llm = LLM(model_name="gpt-4o-mini") # або вкажіть локальну модель
# 2) Визначте агентів за ролями
pm = Agent(name="PM", role=Role.PRODUCT_MANAGER, llm=llm)
arch = Agent(name="Architect", role=Role.ARCHITECT, llm=llm)
eng = Agent(name="Engineer", role=Role.ENGINEER, llm=llm)
qa = Agent(name="QA", role=Role.QA, llm=llm)
# 3) Створіть команду зі спільною пам’яттю/контекстом
team = MetaTeam(agents=.
---
## Написання підказок, які розуміють багато агентів
MetaGPT найкраще працює, коли ви даєте структуровані, орієнтовані на роль інструкції. Думайте, як менеджер, який пише коротке завдання для чотирьох спеціалістів.
- Мета: Одне речення з кінцевою ціллю.
- Користувачі та межі: Хто отримає користь і що включено/виключено.
- Обмеження: Чіткі рамки (технологічний стек, затримка, конфіденційність, бюджет).
- Метрики успіху: Як виглядає «хороший» результат.
- Артефакти: Явні вихідні матеріали (PRD, діаграма, структура репозиторію, тести).
Приклад завдання:
```yaml
objective: Створити Python CLI, що зчитує PDF та формує односторінковий підсумок у Markdown.
users: .
---
## Найкращі практики для надійних результатів
- Починайте з малого, потім масштабуйте: Перевірте пайплайн на мінімальній специфікації перед великими проєктами.
- Одна роль — одне завдання: Уникайте накладок відповідальностей, щоб зменшити плутанину.
- Використовуйте чек-листи: Надавайте кожному агенту рубрику (критерії приймання) для їхніх результатів.
- Впроваджуйте рецензії: Додавайте роль рецензента/лідера, що схвалює або повертає роботу на доопрацювання.
- Тримайте підказки структурованими: Використання схем YAML/JSON робить вихідні дані більш детермінованими.
- Зберігайте артефакти: Записуйте PRD, дизайн, код на диск для відстеження та повторних запусків.
- Поєднуйте локальні та хмарні моделі: Використовуйте локальні моделі для чорновиків; складні кроки делегуйте потужнішій хмарній моделі.
- Обмеження бюджету: Встановлюйте ліміти на токени і контроль витрат на кожному етапі.
---
## Приклад проєкту: Авто-PRD для запитів на функції
Мета: Перетворити необроблений запит на функцію у відточений PRD з користувацькими історіями та критеріями приймання.
Потік:
1. Аналіз вхідних даних: Нормалізування запиту та вилучення контексту (персона користувача, болі).
2. Агент PM: Складання PRD з цілями, нецілями та KPI.
3. Агент архітектора: Пропозиція варіантів рішень з перевагами і недоліками.
4. Рецензент: Перевірка чіткості, ризиків і залежностей.
Чому це працює: Структурована передача завдань імітує реальні продуктові команди і змушує бути максимально зрозумілими. Посібник IBM проводить через схожий багатозадачний процес створення PRD з використанням локальних моделей, який ви можете повторити.
---
## Усунення поширених проблем
- Зациклення або зависання агентів
- Зменшуйте обсяг і додавайте явні артефакти.
- Встановлюйте тайм-аути, ліміти кроків і активуйте рецензії.
- Безладні або неструктуровані вихідні дані
- Вимагайте схеми JSON/YAML; використовуйте приклади форматування у підказках.
- Додайте агента “Форматувальник”, що нормалізує результати.
- Низькоякісний код
- Використовуйте модель з потужними навичками кодування (наприклад, DeepSeek-Coder локально або топову хмарну модель) для інженера.
- Додавайте агента-тестувальника/лінтера; запускайте юніт-тести автоматично.
- Високі витрати
- Використовуйте локальні моделі для чорновиків; складні кроки передавайте преміальним LLM.
- Обмежуйте контекст; розбивайте артефакти на частини та отримуйте їх за потребою.
- Несумісність моделей
- Налаштовуйте моделі під ролі (мислення проти кодування чи редагування) та параметри температури.
Незалежні огляди підкреслюють силу MetaGPT у генерації коду та способи уникнути проблем завдяки кращим підказкам та інструментам.
---
## Глибше: Розширені патерни
- Генерація із підкріпленням пошуком (RAG)
- Надайте команді «базу знань» з попередніх PRD, дизайнів і коду.
- Дозвольте PM/архітектору отримувати релевантний контекст перед написанням.
- Дії у стилі Toolformer
- Дайте інженеру можливість запускати shell-команди, створювати файли та виконувати тести.
- Багатолокальні проєкти
- Запускайте кілька команд паралельно для тестування варіантів рішень А/Б.
- Контролі «людина в циклі»
- Вставляйте кроки затвердження (наприклад, PRD → рецензія людиною → продовження).
- Система оцінювання
- Автоматичне оцінювання вихідних даних (наприклад, лінтинг, покриття тестами, оцінки читабельності) з передачею результатів агенту-тренеру.
---
## Приклади реального використання, які можна реалізувати цього тижня
- Ідеї стартапу → PRD → прототип сайту
- Внутрішній інструмент для роботи з даними з CLI і документацією
- Проектування API з клієнтськими бібліотеками різними мовами
- QA-процес, що генерує тести з Jira-заявок
- Генератор технічних блогів із прикладами коду та діаграмами
Статті спільноти демонструють, як MetaGPT вміє швидко перетворювати мінімальний вхід у структуровані, високоякісні артефакти, особливо для інженерної та продуктової роботи.
---
## До речі: Прискорюйте ідеї та ітерації з [Sider.AI](https://sider.ai)
Варто зазначити: якщо ви створюєте підказки, перевіряєте артефакти або ітеруєте специфікації, універсальний помічник як [Sider.AI](https://sider.ai) може допомогти вам прототипувати завдання, порівнювати варіанти та покращувати результати перед тим, як передати їх MetaGPT. Особливо зручно для генерування користувацьких історій, критеріїв приймання та тест-кейсів, які ваші агенти можуть використовувати. Ознайомтесь із [Sider.AI](https://sider.ai) на https://sider.ai./
---
## План дій: Ваші наступні 60 хвилин
- 10 хв: Встановіть MetaGPT і налаштуйте LLM (локальний або хмарний).
- 15 хв: Створіть команду з 4 ролей (PM, архітектор, інженер, QA) і виконайте невеликий проєкт.
- 15 хв: Додайте схеми для PRD/дизайну і рецензійний контроль.
- 20 хв: Замініть моделі для ролей; додайте інструмент запуску тестів для інженера/QA.
Створіть перший артефакт сьогодні. Ітерації — завтра.
---
## Основні висновки
- MetaGPT дозволяє скриптувати команду спеціалізованих агентів, що спільно працюють над складними завданнями.
- Успіх залежить від структурованих підказок, чітких артефактів і контролю якості.
- Поєднуйте локальні та хмарні моделі для балансу витрат, конфіденційності та якості.
- Починайте з малих пайплайнів (PRD → дизайн → код → тести), потім масштабуйте до складніших інструментів і управління.
Для додаткового контексту та практичних прикладів дивіться ці посібники та туторіали.
### FAQ
Q1: Що таке MetaGPT і як воно працює?
MetaGPT — це багатозадачна рамка, де агенти за ролями (PM, архітектор, інженер, QA) співпрацюють для створення структурованих артефактів, таких як PRD, дизайн і код. Вона координує завдання, ділиться контекстом і дозволяє підключати локальні або хмарні LLM для кожної ролі.
Q2: Як встановити та налаштувати MetaGPT?
Встановіть через pip або з джерела, налаштуйте LLM (OpenAI, Anthropic або локально через Ollama) та встановіть змінні середовища для доступу до моделей. Потім визначте агентів, створіть команду та запустіть завдання для генерації артефактів, таких як PRD і код.
Q3: Чи можна використовувати MetaGPT із локальними LLM, наприклад DeepSeek або Llama?
Так. Через Ollama ви можете запускати моделі DeepSeek-Coder або Llama локально і спрямовувати MetaGPT на локальний кінцевий пункт. Це знижує витрати і покращує конфіденційність для чутливих проєктів.
Q4: Які найкращі практики для підказок у MetaGPT?
Використовуйте структуровані завдання з метою, користувачами, обмеженнями, метриками успіху та артефактами. Призначайте кожному агенту чітке завдання і забезпечуйте формати вихідних даних на основі схем (наприклад, JSON/YAML), щоб уникнути неоднозначностей.
Q5: Як уникнути зациклення агентів або створення кодів низької якості?
Встановіть ліміти кроків і рецензійні контролі, примушуйте дотримуватись схем виходу і використовуйте спеціалізовані моделі для кожної ролі (наприклад, модель із сильними аналітичними здібностями для архітектора, потужну кодову модель для інженера). Додайте агента-тестувальника/лінтера та запускайте юніт-тести автоматично.