由 7 个 Agent 组成的公司，7 分钟完成了一个游戏的开发

市场对 AI Agent 的期望一直很高，除了各种单向任务的 Agent 外，之前斯坦福大学和 Google 的一项实验已经展示了由 25 个 AI Agent 自行协同运行的虚拟城镇（Virtual Town），它们在这个虚拟城镇里制定每日的日程、约会以及策划一些活动聚会。

不过最新的一项研究实验，展示了由 7 个 AI Agent 组建的一个虚拟公司，在 7 分钟内完成了一个的完整开发过程，成本大概就 1 美金左右。这个实验来自清华大学、北京邮电大学、大连理工大学、布朗大学以及国内 AI 创业公司面壁智能的研究员最新发布的论文。

他们创建了一家叫 ChatDev 的虚拟公司，由 7 个 AI Agent 组成，角色分别是 CEO、CTO、CPO 、程序员、设计师、测试员以及代码评审，这些 Agent 由 ChatGPT 3.5 的模型支持。

基于开发软件顺序的 Waterfall 模型将整个过程分成了 4 个阶段：设计、编程、测试和文档，研究人员通过提示词给每个 Agent 定义了角色、分配了任务、需要遵循的通信协议以及终止标准和约束条件。

之后 ChatDev 这家公司的每个 Agent 都会在不同的阶段参与到开发工作中，比方说 CEO 、CPO 和 CTO 会在设计阶段一起工作，编程阶段则主要是 CTO、程序员和设计师。

具体每个阶段的角色分配大致如下图所示，上面是基于软件开发过程的任务分配角色，下面的 Chat Chain 则是一个决策沟通和反馈过程：

在各个角色分配好以后，ChatDev 这家公司接到了一个开发“五子棋”游戏的订单，马上大家就进入第一个设计阶段，CEO 、CPO 与 CTO 进行了一个简单的对话，就产品类型和编程语言的选择做出了决定，这个决策过程和现实中非常类似：

之后 CEO 和 CPO 一起开始头脑风暴，就产品的具体细节做进一步的确定：

待这块确定结束后，就进入了编程阶段，核心是 CTO 和程序员以及设计师、代码评审之间的开发过程和对话，通过协同完成游戏的开发工作。

待产品开发测试各种流程都好了后，CTO、程序员、CEO 以及 CPO 将一起就软件的交互写一个详细的文档，以便向客户交互。

整个过程对任务的分拆差不多有 70 多个子任务，完成任务的拆分后，差不多 7 分钟就完成了产品的开发（平常的开发周期可能需要 2-4 周时间），并且通过记忆和自我反思（self-reflection ）的功能，它们识别出了一些潜在的漏洞，并将其进行了修复排除。

这些研究员对整个开发过程每个阶段的成本都进行了统计，除了整个过程平均耗时不到 7 分钟外，其整个成本也不到 1 美金，展现出了非常高的软件开发效率。下面是这个游戏产品的一个简单实现过程：

根据论文的说法，整个过程中 86.66% AI Agent 执行的都非常完美，而在执行失败的那一部分，有 50% 的情况是 API的令牌长度限制导致，这种限制阻碍了在指定的长度范围内获取完整源代码进行代码生成。特别是在处理复杂的软件系统或需要进行广泛代码生成的情况时，这些挑战尤其明显。

而另外 50% 的失败主要受到外部依赖问题的影响，当某些依赖项在云上查找不到或者版本不对时，就会出现问题，但整体而言，这个实验的结果是比较成功的。或许在不久的将来，我们的很多工作可能都可以依赖 AI Agent 来做了。

可以在这里查看完整的论文，公开的代码可以在 GitHub 上查看。