今天小編分享的科學經驗：GPT-4頂替老板&程式員，這個GitHub項目火上熱搜第一，作者：要讓AI學會自己迭代自己，歡迎閲讀。
讓 GPT-4 運轉一個軟體公司，就能把項目成本砍到幾美元？
這個想法，還真有人在做了——
就在這兩天，一個名叫MetaGPT的項目在 GitHub 上爆火，一度衝上熱榜第一，目前标星已有 6.6k。
這個項目的終極目标，正是讓像 GPT-4 這樣的大模型們自己組建一個軟體公司，不僅能實現公司自動更新，就連公司裏面的員工也全部換成大模型。
換而言之，從老板到產品經理、架構師、項目經理和工程師，設計產品到寫代碼的活兒全部由 GPT-4 等一眾 LLM 包圓。
完成一個項目的費用（調用大模型 API 的費用），确實能被壓縮到幾美元。
那麼，這個項目現在做到哪一步了，它又究竟要怎麼實現多個大模型 " 共創軟體公司 " 的目标？
MetaGPT 做到哪一步了？
簡單來説，目前已經能實現一句話自動編寫一個比較簡單的軟體項目。
例如輸入一句 " 寫一個 21 點遊戲 "：
系統就會自動連接，并首先給出 6 個需要完成的小任務，包括制作卡組、洗牌、下注、發牌、投注、互動等：
随後這些任務被下發，并進行代碼編寫：
完成好的項目會被自動打包起來，最終交付回你的手上：
完成這樣一系列項目，或者説甚至只是生成一個示例，大約需要多少錢呢？
作者表示，生成一個完整的項目，最終也只需要 2 美元（折合人民币約 14.3 元）左右。
生成這個示例并不昂貴，一個帶有分析和設計的示例只需要大約 0.2 美元（人民币約 1.4 元），也就是調用 GPT-4 API 的費用。
最關鍵的是，它将所有代碼寫成項目的整個過程進行了 " 流水線生產 " 作業，過程中基本不需要人再進行操作。
那麼，這個項目的終極目标 "AI 運轉一整個軟體公司 "，究竟要怎麼實現？
" 終極目标是讓 AI 運轉軟體公司 "
MetaGPT 的終極目标，是打造一個像 Software AG 那樣的軟體公司，只不過裏面寫代碼的人變成了 AI（或者説智能體）。
換而言之，一個軟體公司管理中可能會出現很多角色，如老板、產品經理、架構師、項目經理和工程師等，這些 " 人 " 未來都可以換成 AI 來實現。
這些 AI 可以是不同的大語言模型，但目前項目默認還是都用 GPT-4（畢竟是目前最好用的大模型）。
用户只需要花幾美元成本，就能讓這個多 AI（智能體）運轉的公司為自己打造軟體項目。
不過，這個項目現階段還在不斷進化中。
例如有網友指出，目前還只支持 Python 語言，是不是也會有其他語言的版本。
又例如還有網友表示，只用一句話創建整個項目，從商業設計上來講也 " 有點不靠譜 "。
如果想用 AI 去設計更大規模系統，至少要增加更復雜的互動式設計，通過 AI 收集多輪對話需求，讓項目生成更加可靠。
對于這些問題，作者都進行了回應，表示這個項目确實離終極目标還有很遠，要做到可能還有幾百個任務。
首先是關于多語言版本的問題，未來随着項目的完善會進一步推出。
至于所説的 " 更復雜的互動式設計 " 任務，也在這幾百個任務中，目前他們已經列出了一個路線圖，詳細指出了通往這一終極目标所需完成的任務。
路線圖先是列出了長期目标和短期目标，前者是 " 讓 MetaGPT 能自己進化自己 "，後者則包括自動化編寫 2000 行代碼、達到 MetaGPT v0.5 和提升框架的能效等。
據作者介紹，目前能自動化實現的代碼量能達到 500 行左右，而正在實現的則是将2000 行代碼自動化，只需要足夠的工作量就能搞定。
至于版本 v0.5，則需要完成 70% 左右的細分任務，這些任務大概長下面這樣：
未來随着任務量的完成，終究能讓這個項目裏用到的大模型 " 自驅動 " 起來，自主完成更新迭代。
作者介紹
這個項目的作者吳承霖，是一名 90 後程式員。
他畢業于廈門大學計算機專業，曾在騰訊擔任高級 AI 研究員，是當時部門最年輕的 T3.3 高級員工，幾年前還入選了福布斯 30 位 30 歲以下精英和胡潤 30 位 30 歲以下創業領袖。
從騰訊離開後他創辦了深度賦智，這家公司主要以 AutoDL 的形式提供 AI 中台 SaaS 服務，聚集了不少來自騰訊、Google、百度、華為等公司的程式員。
此前他的一篇同樣火爆 GitHub，如今标星已經超過 2.6 萬。
要是對這些項目感興趣，可以去 GitHub 上圍觀一波了 ~
MetaGPT 項目地址：
https://github.com/geekan/MetaGPT
