MetaGPT
무엇인가
MetaGPT는 LLM 에이전트 여러 개에 소프트웨어 회사의 직무를 부여하고, 그 사이의 협업 절차를 코드로 고정하는 Python 프레임워크다. 단일 프롬프트로 코드를 뽑아내는 도구가 아니라, 역할 분담과 산출물 전달 순서를 정의하는 계층에 해당한다. 핵심 철학은 `Code = SOP(Team)`이며, 조직의 표준 절차를 물질화해 LLM 팀에 적용한다.
어떻게 동작하나
내부에는 제품 관리자, 아키텍트, 프로젝트 관리자, 엔지니어 역할이 있다. 입력은 한 줄 요구사항이고, 출력은 사용자 스토리, 경쟁 분석, 요구사항, 데이터 구조, API, 문서다. 각 역할은 앞 역할의 산출물을 컨텍스트로 받아 다음 산출물을 만들고, 이 순서가 SOP로 고정되어 있다. 실행 설정은 `~/.metagpt/config2.yaml`에 저장되며 `metagpt --init-config`로 초기화한다. 코드 작성 작업은 Data Interpreter 실행 모드가 담당한다.
무엇과 다른가
단일 코딩 어시스턴트와의 차이는 산출물의 분리 단위에 있다. 요구사항 정의, 아키텍처 설계, API 명세, 구현이 각각 별도 에이전트의 산출물로 떨어지고, 그 결과가 다음 단계의 입력으로 이어진다. 워크플로를 매번 프롬프트로 지시하는 대신 SOP가 프레임워크 안에 내장되어 있다. 같은 계열에서 에이전트 워크플로 자체를 자동 생성하는 연구(AFlow)를 ICLR 2025에서 발표했고, SPO와 AOT 논문 코드도 함께 공개했다.
어떻게 쓰나
설치는 `pip install metagpt`로 하고, 실제 사용 전에 node와 pnpm을 별도로 설치한다. 설치 후 `metagpt --init-config`로 설정 파일을 만들고 사용할 LLM 제공자와 키를 채운다. CLI에서는 `metagpt "<한 줄 요구사항>"` 형태로 실행하고, Python 라이브러리로 임포트해 에이전트를 직접 구성할 수도 있다. 세부 설치 경로는 cli_install 또는 docker_install 문서를 따른다.
전제와 한계
Python 3.9 이상 3.12 미만에서만 동작한다. node와 pnpm이 없으면 실행되지 않고, LLM API 키가 설정 파일에 있어야 한다. README가 제시하는 소프트웨어 회사 전체 구성도는 아직 점진적으로 구현 중인 단계다. 산출물의 품질과 호출 비용은 연결한 모델에 그대로 좌우된다.
관련 논문 5
유사 도구
- crewAI역할 기반 자율 AI 에이전트를 Crews로 묶고, 이벤트 기반 Flows로 실행을 제어하는 Python 멀티에이전트 오케스트레이션 프레임워크다.
- autogen여러 AI 에이전트를 계층형 API로 조립해 대화·코드 실행·분산 런타임을 구성하는 Python 멀티에이전트 프레임워크다.
- langroid에이전트에 LLM·벡터스토어·도구를 붙이고 태스크를 맡겨 메시지로 협업시키는 Python 멀티에이전트 프레임워크다. LangChain에 의존하지 않는다.
- agentscope모델의 추론과 도구 사용 능력을 그대로 살려 에이전트를 조립하는 Python 프레임워크다. FastAPI 에이전트 서비스와 터미널 콘솔을 포함한다.
- adk-python그래프 기반 워크플로 런타임과 멀티에이전트 구성을 파이썬 코드로 정의해 여러 모델과 배포 환경에 올리는 에이전트 개발 프레임워크다.
- TradingAgentsLLM 에이전트를 펀더멘털·심리·뉴스·기술적 분석가와 강세·약세 연구자, 트레이더, 리스크 팀으로 나눠 토론과 승인 절차를 거쳐 매매 판단을 만드는 Python CLI다.