SOP（標準業務手順書）をLLMマルチエージェントに適用するフレームワーク。プロダクトマネージャー・アーキテクト・エンジニア・QAの各ロールにSOP化された手順を割り当て、ソフトウェア開発プロセス全体を自動化する2023年公開の研究プロジェクト。
MetaGPTは、2023年8月に公開されたオープンソースのマルチエージェントフレームワークで、「Multi-Agent Collaboration: Harnessing the Power of Intelligent LLM Agents」として論文化された研究プロジェクトである。GitHub Stars 50,000超（2026年時点）。最大の特長は人間の組織におけるSOP（標準業務手順書）をLLMエージェントに適用し、ソフトウェア開発プロセスを自動化する点。
from metagpt.software_company import SoftwareCompany
from metagpt.roles import ProjectManager, ProductManager, Architect, Engineer
async def main():
company = SoftwareCompany()
company.hire([
ProductManager(),
Architect(),
ProjectManager(),
Engineer(n_borg=5), # 5人のエンジニア
])
company.invest(investment=3.0) # API コスト上限 $3
company.start_project("Create a 2048 puzzle game with Python")
await company.run(n_round=5)
AutoGenやCrewAIがエージェント間の「会話」でタスクを進めるのに対し、MetaGPTは「成果物」でタスクを進める。この違いは重要で、会話ベースのフレームワークではエージェント間のやり取りが冗長になりLLMコストが膨らむ問題（Hallucination Snowball）がある。MetaGPTはSOP化された手順で各ロールの出力を構造化ドキュメントに限定し、次のロールへの入力として渡す。
| タスク | MetaGPT | ChatDev | AutoGen |
|---|---|---|---|
| コード実行成功率 | 81.7% | 55.0% | 60.0% |
| 平均API コスト | $1.34 | $2.68 | $3.12 |
| 平均生成時間 | 8分 | 15分 | 12分 |
MetaGPTはSOP化により無駄な会話を削減し、コスト効率と成功率の両方で優れる（論文内ベンチマーク）。
Q1: MetaGPTで本当に使えるソフトウェアが作れる？ A: 小規模プロジェクト（ゲーム・Webスクレイパー・CLIツール等）なら実用レベルのコードを生成可能。ただし生成コードのレビュー・修正は人間が行う前提。大規模Webアプリの全自動生成は困難。
Q2: MetaGPTとClaude Codeの違いは？ A: Claude Codeは1つのAIが対話的にコードを書く「シングルエージェント」。MetaGPTは5つの専門ロールが分業する「マルチエージェント」。Claude Codeの方が実用的だが、MetaGPTはPRD→設計→コードの「プロセス全体」を自動化する点が独自。
Q3: カスタムロールを追加できる？ A: 可能。BaseRole を継承して独自のSOP・入力・出力を定義できる。例えば「SEOスペシャリスト」「UIデザイナー」等のロールを追加し、開発チームを拡張可能。