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又一GPT神器!AutoGPT爆火,30分钟配置数字员工,可自问自答执行任务

又一GPT神器!AutoGPT爆火,30分钟配置数字员工,可自问自答执行任务

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AutoGPT自主机器人火了,在GitHub狂揽4万星。
编译 |  吴菲凝
编辑 |  李水青
智东西4月13日消息,近日,代码托管平台GitHub上线了一个新的基于GPT-4的开源应用项目AutoGPT,凭借超42k的Star数在开发者圈爆火。

AutoGPT能够根据用户需求,在用户完全不插手的情况下自主执行任务,包括日常的事件分析、营销方案撰写、代码编程、数学运算等事务都能代劳。比如某国外测试者要求AutoGPT帮他创建一个网站,AutoGPT就直接调用React框架生成了一个前端页面。
特斯拉前AI总监、现OpenAI技术大牛安德烈·卡尔帕西(Andrej Karpathy)称,AutoGPT是“提示工程的下一个前沿”。因为同基于GPT-4的ChatGPT非常依赖人们输入提示词来完成任务,AutoGPT则将中间的多轮提问环节交给机器,因此有人称AutoGPT将会替代ChatGPT。

GitHub地址:

https://github.com/Torantulino/Auto-GPT



01.
解决复杂任务无需人为干预
GitHub上已有42万星标


AutoGPT是一个开源的AI代理Python应用程序,由开发人员Significant Ggravitas近日发布在GitHub上,它使用GPT-4作为驱动基础,允许AI自主行动,完全无需用户提示每个操作,30分钟内就可以完成设置,以设置和入门的简便性在用户中大受欢迎,目前GitHub Star量已超过42k。
AutoGPT最大的特点就在于能全自动地根据任务指令进行分析和执行,自己给自己提问并进行回答,中间环节不需要用户参与。
如果说ChatGPT是服从用户指令,用户让它干什么它就干什么,那AutoGPT就是“自己觉得应该干什么就干什么”,它就像是一个遇到不懂的问题能自行去百度的人类。
用户可以为AutoGPT设定总体目标,然后让它逐步采取措施来一一实现目标,这就是“AI代理”概念的由来,它完全自动执行操作。
目前AutoGPT已经配备的功能包括:联网搜集信息;存储信息;生成用于文本生成的GPT-4实例;使用GPT-3.5总结信息。
人们目前正在探索AutoGPT的各种玩法,在Twitter上有位用户演示了一个简单的例子,让AutoGPT开发电子商务业务,它能代替人自动去浏览互联网来寻找商业创意,并将其发现保存到文件中以供日后参考。

除了自动搜集信息完成指令,编码对它而言也不在话下,另一位用户要求它分析、重写并保存代码,它也顺利完成。
卡尔帕西称:“AutoGPT是提示工程的下一个前沿领域。”他认为,一个GPT调用就像是计算机上的一个指令,可以被串联成程序,使用提示来定义I/O设备和工具规格,定义认知循环,在上下文中分页数据输入和输出再运行。


02.
30分钟完成设置
打造一款属于自己的AI助手


用户在开始之前,需要确保对终端命令有基本的了解,并需要完成以下步骤:1、设置Git;2、安装Python;3、下载Docker桌面;4、获取OpenAI API密钥,还使用提供的链接来访问,链接如下:

Docker:

https://www.docker.com/products/docker-desktop/

OpenAI API:

https://platform.openai.com/account/api-keys

Python:

https://www.python.org/downloads/
安装具体步骤如下:
1、用户首先需要从GitHub克隆AutoGPT存储库;

“git clone https://github.com/Torantulino/Auto-GPT
导航到新创建的文件夹,其中包含:

2、在自动GPT文件夹中,找到该文件并插入OpenAI API密钥。接下来,复制该文件并将其重命名为.env.template.env

3、运行以下命令以安装所需的Python包;

4、确保Docker正在运行,无需下载任何容器,只需确保程序处于活动状态即可;

5、在运行AutoGPT前,先执行命令:Python scripts/main.py

对于连续模式,使用:Python scripts/main.py—Continuous

6、在设定目标时,先从简单的目标开始测试,太复杂的目标可能会导致AI无法输入任何内容;

7、AutoGPT可以保存文件,用户只需要引导它朝着正确的方向来保存分析即可。

03.
结语:自问自答的AutoGPT
全自动更新迭代已实现


AutoGPT虽然目前还只是一款实验性的开源工具,但是已再次向外界展示了GPT-4大语言模型无边际的强大潜力。
当一款AI工具能自动完成优化代码、搜集信息、自动查找并修改Bug时,或许也意味着它未来也将通过编程来不断加强自己的能力,人工智能所能达到的边界再一次被拓展。
来源:GitHub官网、medium
(本文系网易新闻•网易号特色内容激励计划签约账号【智东西】原创内容,未经账号授权,禁止随意转载。)

GTIC峰会预告


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