1.引言
ChatGPT在当下现已风靡一时，作为自然言语处理模型的佼佼者，ChatGPT的优势在于其能够生成流通、连贯的对话，一起还能够了解上下文并依据上下文进行答复。针对不同的应用场景能够进行快速定制，例如，在客服、教育、文娱等领域中，ChatGPT能够作为智能助手为用户供给便捷的服务和文娱体验。
从GPT-3到GPT-4，咱们能够看到在高档推理，输入设置，微调行为和了解更长的上下文信息等方面，ChatGPT在不断的优化训练中现已取得了显著的发展。
可是针对于这种交互式的GPT模型，咱们更希望看到能像电影里的人工智能，具有自我意识，能够进行自我学习和进化。不需求经过频繁的引导和交互，咱们只需求简略提出一个方针，AI就能自主的完结一切的履行规划和逻辑处理，并不断进行自我证明和优化，最终完结咱们提出的方针。
那么今天它来了，它便是ChatGPT的进化版别：AutoGPT。
2.什么是AutoGPT？
AutoGPT 是一个实验性开源应用程序，它运用 OpenAI 的GPT-4言语模型来创立彻底自主和可定制的 AI 署理。它于 2023 年 3 月 30 日由 Toran Bruce Richards 发行。
Toran 是一名游戏开发商，并创立了一家名为 Significant Gravitas 的游戏公司。
在短短的一个多月时间里，AutoGPT的Git项目现已取得了超越12万的star，作为 GPT-4 彻底自主运行的第一批示例之一，AutoGPT 突破了 AI 的或许性界限。
与其他 AI 东西比较，AutoGPT 是绝无仅有的，因为它独立运行，这意味着你不再需求操作模型来满意你的需求。相反，你只需求写下你的方针，然后 AI 会为你完结剩下的作业。因而，AutoGPT 从根本上改变了 AI 与人类之间的交互方法，人类不再需求发挥积极作用，一起仍然坚持与 ChatGPT 等其他 AI 应用程序相同或更好的成果质量。
3.AutoGPT 怎么作业？
AutoGPT 基于自主 AI 机制作业，其中 AI 体系创立不同的 AI 署理来满意特定使命，其中包含：
- 使命创立署理： 当你在 AutoGPT 上输入方针时，第一个与使命创立署理交互的 AI 署理。依据你的方针，它将创立一个使命列表以及实现这些方针的过程，并将其发送给优先级署理。
- 使命优先级署理： 收到使命列表后，优先级 AI 署理会确保顺序正确且符合逻辑，然后再将其发送给履行署理。
- 使命履行署理： 完结优先级排序后，履行署理将一个接一个地完结使命。这触及运用 GPT-4、互联网和其他资源来取得成果。
上述署理之间相互通讯。所以当履行署理完结一切使命，成果不理想时，它能够与使命创立署理通讯，创立新的使命列表。三个署理之间的迭代循环，直到完结一切用户界说的方针。
AI 署理的行为也显现在用户界面上，将它们分为四组：思想、推理、计划、评判。
- 思想（THOUGHTS） ：AI 署理同享它对方针的主意。
- 推理（REASONING） ：AI 署理推理怎么展开并实现它的主意。
- 计划（PLAN） ：AI署理经过剖析，列举了所要完结使命的计划。
- 评判（CRITICISM） ：AI进行自我评判，纠正过错并克服任何约束问题。
经过同享此核算流程，AutoGPT 能够进行重复测验证明，并进行针对性的优化处理，能够在没有任何用户干预的情况下克服所遇到的一切问题。
3.AutoGPT和ChatGPT的对比？
尽管底层的 LLM 模型是相同的，可是 AutoGPT 和 ChatGPT 之间还是有不少差异。
3.1 实时洞悉
ChatGPT 运用的最新 GPT-4 模型是在与 GPT-3.5 相同的数据上训练的，该数据仅到 2021 年 9 月，你无法运用 ChatGPT 取得实时数据信息，因为你无法拜访网站和在线途径来获取信息和提取信息。
比较之下，AutoGPT 能够拜访互联网。它不仅能够上网冲浪，还能够验证来历是否合法。此外，AutoGPT 能够拜访任何途径来履行使命。例如，假如你要求 AI 研究销售产品的前景并发送外联电子邮件，它会直接运用你的 Gmail 帐户起草并发送电子邮件。
3.2 内存办理
上下文窗口对于言语模型给出准确答案非常重要。但在像 GPT-4 这样的 LLM 中，窗口有 4000 到 8000 个令牌的约束。因而，假如要求超出约束，模型或许无法正确遵循一切指令，或许或许违背正切并供给不可靠的输出。
比较之下，AutoGPT 拿手短期和长时间内存办理。经过运用数据库，本地Cache和Redis进行内存办理，能够存储许多上下文信息或以前的经历，让AI模型做出更好的决策。
3.3 图画生成
AutoGPT 能够生成图画，因为它能够运用多种图画生成引擎，默许运用DALL-E 。假如你想为你的 AI 署理启用图画生成功用，你需求拜访 DALL-E 的 API。尽管是多形式输入方法，但此功用目前在 ChatGPT-4 中不可用。
3.4 文字转语音
你能够经过在指令行中键入python -m autogpt --speak在 AutoGPT 上启用文本到语音转化。可是每次与 AutoGPT 交互时都有必要输入指令。你还能够经过将 AutoGPT 连接到多功用 AI 语音软件 Eleven Labs，为语音增加不同的声音。
4.AutoGPT 的局限性
毫无疑问，自主性为AI体系增加了一个新的维度。一起，咱们也不能忽视AutoGPT的局限性和危险。下面列出了你有必要知道的一些要害约束。
4.1 本钱昂扬
尽管功用令人惊叹，但 AutoGPT 的实用性或许会让你失望。因为 AutoGPT 运用贵重的 GPT-4 模型，因而即使是小使命，完结每个使命的本钱也或许很高。这首要是因为 AutoGPT 在特定使命的过程中会屡次运用 GPT-4。
4.2 常常堕入循环
用户在运用 AutoGPT 时面对的最常见问题是它堕入循环。假如这种情况继续超越几分钟，则或许意味着你有必要重新发动该过程。发生这种情况是因为 AutoGPT 依靠 GPT-4 来正确界说和分解使命。因而，假如底层LLM回来成果不足以让 AutoGPT 采纳任何行动就会呈现重复测验的问题。
4.3 数据安全性
因为AutoGPT经过充沛授权，能自主运行并拜访你的体系和互联网，例如运用你的twitter账号，登录github，运用查找引擎等，因而你的数据或许会被走漏。AutoGPT没有安全署理，所以你在运用 AutoGPT 时有必要当心，假如没有给出正确的阐明和安全攻略，你不能让模型继续运行。**
5.怎么装置 AutoGPT？
与其他人工智能东西不同，AutoGPT 没有简略的注册程序来拜访其途径和功用。在开端运用 AutoGPT 之前，你有必要下载各种软件以满意要求。以下是具体的过程要求：
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第一步：下载必备软件
首要你需求有一个Git账号，一起需求装置Python3.1.0或许更高版别，此外你有必要还能熟练运用常用的shell指令或许有Docker容器进行项目发动和装备。
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第二步：设置你的 OpenAI API 密钥
假如你还没有，请创立一个 OpenAI 帐户（当然假如你在国内想要创立账号不是一件简略的事情，你能够参阅网上其他文章进行账号申请）。翻开OpenAI帐户后，翻开USER – API keys转到 API 密钥选项卡。你将看到一个用于创立密钥的选项。单击它，然后仿制密钥。
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第三步：克隆最新版别的AutoGPT
（1）clone项目
翻开指令行东西经过指令git clone https://github.com/Torantulino/Auto-GPT.git将项目clone到本地
（2）履行装置
经过指令cd Auto-GPT && ls -al进入目录后，能够看到有许多的文件，其中一个文件是requirements.txt。在此文件中，你将看到运行 AutoGPT 所需的模块。
要装置这些模块，能够运用指令pip install -r requirements.txt进行下载装置。
（3）修改装备
经过指令vim .env.template进行open-api-key的装备(修改并替换your-openai-api-key)，装备完结后履行mv .env.template .env使装备收效
其他相关的装备能够参阅表格按需进行
| LLM PROVIDER | 能够装备OPENAI_API_KEY，是否运用AZURE |
|---|---|
| LLM MODEL SETTINGS | 能够装备openAI供给的token约束，防止过度调用本钱糟蹋 ，默许4000-8000 |
| LLM MODELS | LLM 底层言语模型，默许能够选择GPT-4或许gpt-3.5-turbo |
| MEMORY | 内存办理，能够装备local，redis，PINECONE，MILVUS等 |
| IMAGE GENERATION PROVIDER | 图画生成，能够装备图画大小和图画生成引擎：dalle，HUGGINGFACE，STABLE DIFFUSION WEBUI |
| AUDIO TO TEXT PROVIDER | 语音转文字，能够装备HUGGINGFACE |
| GIT Provider for repository actions | github装备，经过装备github api key用于拜访和办理github |
| WEB BROWSING | 查找引擎办理，能够装备不同的浏览器：firefox，chrome，safari，查找引擎：google等授权open api用于拜访互联网获取信息和办理拜访深度 |
| TTS PROVIDER | 文本转语音，能够装备MAC OS，STREAMELEMENTS，ELEVENLABS来进行文本转语音 |
| TWITTER API | twitter账号办理，办理装备你的twitter账号，装备token用于拜访对应的api |
| AUTO-GPT – GENERAL SETTINGS | AutoGPT的一些默许装备，例如存放目录，开关，user Agent ，AI settings等 |
（4）开端运用
在完结以上装备以后，就现已完结了AutoGPT的根本装备，这时候就能够经过指令python -m autogpt开启你的AutoGPT之旅 ！
从上图能够看出，AutoGPT需求你为AI取一个姓名[Name]，一个角色定位[Role]，一起你能够为它拟定方针[Goals]（最多5个方针，假如你仅有一个方针就直接回车）。
在你拟定完结方针以后，AutoGPT会进行自主考虑并剖析你的方针[THOUGHTS]，考虑完结后开端了解并推理怎么去完结这个方针[REASONING]，然后开端自主拆解成具体的计划[PLAN]，最终会提出评判[CRITICISM]用以保证 AI 署理纠正过错并作出正确的决断。
完结以上的行为规划后，AutoGPT会提示它将要作出的指令和动作[NEXT ACTION]， 里边包含具体履行的指令[COMMAND]和参数[ARGUMENTS]，用户能够在此时能够对危险指令进行识别，防止呈现数据走漏等预期外的危险，这里能够经过y或许n进行授权或许回绝AutoGPT接下来的指令动作。
AutoGPT会经过以上过程，进行屡次循环，因为AutoGPT能够存储上下文和历史经历，所以每一次都会依据反应成果进行更深化的考虑，拟定出更优的计划，最终列举他要履行的计划，重复测验和补充，直到达到你预期的方针。
AutoGPT会经过以上过程，进行屡次循环，因为AutoGPT能够存储上下文和历史经历，所以每一次都会依据反应成果进行更深化的考虑，拟定出更优的计划，最终列举他要履行的计划，重复测验和补充，直到达到你预期的方针。
（5）Docker运用
当然，你也能够运用docker运行 ：
// 最简略的方法便是经过docker-compose
docker-compose build auto-gpt
docker-compose run --rm auto-gpt
// 运用docker指令构建
docker build -t auto-gpt .
docker run -it --env-file=.env -v $PWD:/app auto-gpt
你能够传递额定的参数，例如，运行方法--gpt3only和--continuous形式：
// docker-compose
docker-compose run --rm auto-gpt --gpt3only --continuous
// docker
docker run -it --env-file=.env -v $PWD:/app --rm auto-gpt --gpt3only --continuous
6.总结
与传统的文本生成技能比较，咱们发现AutoGPT的才能进化令人震惊，它能够经过剖析你的方针，主动拆解成它需求履行的使命，并在履行的过程中依据已有的经历和决策不断优化完善和总结，一起AutoGPT获取信息的手段也非常丰富，它能经过查找引擎查找，github，网页东西等途径下载和提炼所需求的信息，经过本地缓存，语音转化，图画生成等插件才能，最终完结你所建立的方针。这种自我意识，自我迭代和更新的形状现已非常接近于电影《漂泊地球》里的moss这种人工智能！
最终问题来了，这篇文章是AutoGPT主动生成的吗？
文：Leo
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