基于 MetaGPT 自部署一个类似 MGX 的多智能体协作框架

MGX（由 MetaGPT 团队开发的 mgx.dev）是一个收费的多智能体编程平台，提供从需求分析到代码生成、测试和修复的全流程自动化功能。虽然 MGX 本身需要付费，但您可以通过免费服务和开源项目搭建一个类似的功能。以下是一个分步骤的实现方案，充分利用开源工具和免费云服务，模拟 MGX 的多智能体协作开发体验。目标是实现“一次性输入需求，自动生成完整项目代码”的功能，同时尽量减少人工干预。

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文章目录

一、目标与前提
二、分步骤实现
- 2.1 步骤 1：选择开源多智能体框架
- 2.2 步骤 2：搭建本地运行环境
- 2.3 步骤 3：实现角色分工与协作
- 2.4 步骤 4：自动化测试与纠错
- 2.5 步骤 5：部署到免费云服务
- 2.6 步骤 6：优化与扩展
三、实现结果
四、总结

一、目标与前提

目标: 部署一个类似 MGX 的系统，支持多角色智能体（项目经理、架构师、工程师等）协作，输入需求后自动生成项目代码。
前提:
- 您有基本的编程知识（如 Python、Linux 命令）。
- 有一台本地计算机或免费云服务器（如 Google Colab、Kaggle、Replit）。
- 使用开源工具和免费 API（如 Grok、Ollama）替代付费服务。

二、分步骤实现

2.1 步骤 1：选择开源多智能体框架

MGX 的核心是多智能体协作，因此我们需要一个类似的基础框架。以下是推荐的开源选项：

MetaGPT:
- GitHub: github.com/geekan/MetaGPT
- 简介: 一个成熟的多智能体框架，支持角色分工（产品经理、架构师、工程师等），能从单行需求生成完整项目。
- 优点: 接近 MGX 的功能，开源免费，社区活跃。

在这里插入图片描述

ChatDev:
- GitHub: github.com/OpenBMB/ChatDev
- 简介: 模拟软件开发公司，支持瀑布模型的多角色协作。
- 优点: 简单易用，适合小型项目。
AutoGen:
- GitHub: github.com/microsoft/autogen
- 简介: 微软开发的多智能体框架，强调灵活性和跨语言支持。
- 优点: 可扩展性强，支持本地模型。

选择理由: MetaGPT 是最接近 MGX 的开源替代品，提供完整的 SOP（标准操作流程）和角色协作机制，因此我们以 MetaGPT 为主。

操作:

克隆 MetaGPT 仓库：

bash

git clone https://github.com/geekan/MetaGPT.git
cd MetaGPT

2.2 步骤 2：搭建本地运行环境

MetaGPT 默认依赖 OpenAI API（收费），但我们可以用免费替代品（如 Ollama 或 Grok）运行本地大语言模型（LLM）。

安装 Python 环境:
- 确保系统有 Python 3.9 或 3.10：
  
  bash
```
python --version
```
- 如果没有，使用 Conda 创建环境：
  
  bash
```
conda create -n metagpt python=3.9
conda activate metagpt
```
安装 Ollama（本地 LLM）:
- 下载并安装 Ollama（ollama.ai）：
  
  bash
```
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
```
- 拉取一个免费开源模型（如 LLaMA 或 Mistral）：
  
  bash
```
ollama pull llama3
```
- 运行 Ollama 服务：
  
  bash
```
ollama serve
```

配置 MetaGPT 使用本地 LLM:

编辑 config2.yaml 文件（位于 MetaGPT 根目录）：

yaml

llm:
  api_type: "ollama"
  model: "llama3"
  base_url: "http://localhost:11434/v1"
  api_key: "ollama"  # Ollama 不需真实 API 密钥

安装 MetaGPT 依赖：

bash
```
pip install -r requirements.txt
```

2.3 步骤 3：实现角色分工与协作

MetaGPT 默认支持多角色智能体（产品经理、架构师、工程师等）。我们需要确保其能自动完成需求分析到代码生成的全流程。

定义角色:
- MetaGPT 已内置角色（如 ProductManager、Architect、Engineer），无需额外定义。您只需确保配置文件正确。
- 检查 metagpt/roles/ 目录，确认角色实现。
输入需求:
- 创建一个简单的启动脚本（start.py）：
  
  python
```
from metagpt.software_company import generate_repo

repo = generate_repo("Create a CLI-based To-Do list app using Python")
print(repo)
```
- 这将触发 MetaGPT 的多智能体协作，生成项目结构和代码。
运行测试:
- 执行脚本：
  
  bash
```
python start.py
```
- 输出将包括需求文档、架构设计和完整代码，保存在 workspace/ 目录。

2.4 步骤 4：自动化测试与纠错

MGX 提供自动测试和修复功能，我们需要为 MetaGPT 添加类似能力。

集成单元测试:

使用 Python 的 unittest 检查生成代码：

python

import unittest
import os

class TestGeneratedCode(unittest.TestCase):
    def test_code_runs(self):
        os.system("python workspace/todo_app/main.py")
        self.assertEqual(os.system("echo $?"), 0)

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

将此脚本保存为 test_generated.py。

自动纠错:

添加反馈循环：如果测试失败，重新运行 MetaGPT 的工程师角色修复代码。

修改 start.py：

python

from metagpt.software_company import generate_repo
import os

def run_and_fix():
    repo = generate_repo("Create a CLI-based To-Do list app using Python")
    os.system("python test_generated.py")
    if os.system("echo $?") != 0:
        print("Test failed, re-running Engineer role...")
        repo.engineer.run_fix()  # 假设有此方法，需自定义
    return repo

repo = run_and_fix()
print(repo)

注意：MetaGPT 默认没有 run_fix()，需自行实现，参考其 Engineer 类。

运行完整流程:

bash
```
python start.py
```

2.5 步骤 5：部署到免费云服务

华为云免费试用

服务: 华为云弹性云服务器 (ECS) 免费试用
特点: 新用户可免费试用 1 核 2G 或 2 核 4G 云服务器 30 天。
获取: 访问华为云免费试用，注册并完成实名认证后领取。

部署步骤:

注册与领取:
- 在华为云官网注册账号，完成个人或企业实名认证。
- 领取免费云服务器（例如 2 核 4G S6，带 5M 带宽和 100G 数据盘）。
配置服务器:
- 登录华为云控制台，选择“弹性云服务器 ECS”。
- 创建实例，选择 Ubuntu 20.04 系统，设置密码或 SSH 密钥。
上传 MetaGPT:
- 使用 SSH 客户端（如 XShell 或终端）连接服务器：
  
  bash
```
ssh root@<服务器公网IP>
```
- 上传 MetaGPT 文件夹：
  
  bash
```
scp -r /path/to/MetaGPT root@<服务器公网IP>:/root/
```

安装依赖:

登录服务器，安装 Python 和依赖：

bash

apt update
apt install python3.9 python3-pip -y
cd /root/MetaGPT
pip3 install -r requirements.txt

配置 API:
- 编辑 config2.yaml，填入 Grok 或其他 API 密钥（参考步骤 2）。
运行项目:
- 执行启动脚本：
  
  bash
```
python3 start.py
```
- 输出结果保存在 workspace/，可通过 SCP 下载。

2.6 步骤 6：优化与扩展

添加前端界面（可选）：

使用 Gradio 创建简单 Web 界面：

python

import gradio as gr
from metagpt.software_company import generate_repo

def generate_project(requirement):
    repo = generate_repo(requirement)
    return str(repo)

interface = gr.Interface(fn=generate_project, inputs="text", outputs="text")
interface.launch()