之前介绍了一款低代码生成框架（gpt-engineer），我们只需要输入自己的开发需求，然后简单回答几个问题，gpt-engineer 就可以完成整个项目代码的开发。

相比于gpt-engineer 这款低代码开发框架，今天要介绍的 MetaGPT 的功能更加强大，不仅可以完成项目代码的开发，同时还可以完成产品文档、架构设计、任务列表、软件测试等任务，一款软件就完成了整个项目组的工作 ，完全就相当于一个小型的创业公司。

现在你就是老板，想要开发一款像“今日头条的推荐系统”一样的软件，只要写下下面的命令就能实现

python startup.py "Design a RecSys like Toutiao"

然后就能得到包括代码，架构设计，API，数据结构等等一系列的输出。下面是输出的数据结构和 API

得到了类似上面的数据结构和 API，消耗的 tokens 大约需要 0.2 美元左右，而完成整个项目，包括代码开发也不过大约在 2 美元左右。感觉程序员的职业，如同插画师一样，同样受到了 AI 的冲击。

项目开发演示视频如下：

很多想要使用MetaGPT 的同学，都卡在了第一步： 安装配置基础环境。

为了让大家尽快体验到 MetaGpt 的魅力，项目组借助 docker platyground（PWD），提供了一个弱化配置的解决方案，在不依赖本地环境的情况下，只需要一个浏览器就能完成 MetaGpt 的部署，整个过程大约需要 10 分钟左右。

Play with Docker（PWD）是由Marcos Liljedhal和Jonathan Leibiusky支持并由 Docker 公司赞助的项目。

PWD 是一个 Docker 游乐场，允许用户在几秒钟内运行 Docker 命令。

它提供了在浏览器中免费使用 Alpine Linux 虚拟机的体验，可以在其中构建和运行 Docker 容器，甚至可以在Docker Swarm 模式下创建集群。

在整个过程中，我们仅需要到docker platyground 上创建一个虚拟机实例，然后在创建的虚拟机实例中安装 MetaGpt 的镜像，并进行一些简单必要的配置，如端口等，就能让MetaGpt 开始工作了。

详细的弱化环境依赖配置教程：

https://deepwisdom.feishu.cn/wiki/Q8ycw6J9tiNXdHk66MRcIN8Pnlg

更多使用方式，可以到 Github 观看，项目地址如下：