Auto-GPT 和 AgentGPT：需要了解的突破性 AI 创新技术
想象一下，生活在这样一个世界里，有一个个人人工智能助手，它不仅能理解你的需求，还能与你一起学习和成长。一个人工智能无缝融入日常生活的世界，使我们能够比以往任何时候都更有效地实现我们的目标。那个世界不再是遥远的梦想，本文就来介绍两项突破性的人工智能创新，它们正在彻底改变我们与技术交互的方式：
Auto-GPT和AgentGPT。
在这里，将深入研究这些尖端人工智能系统的世界，这些系统在 ChatGPT 发布仅四个月后就出现了。准备好被 Auto-GPT 和 AgentGPT 的令人印象深刻的能力所震惊，这两个强大的人工智能辅助任务完成框架正在从根本上改变游戏。
Auto-GPT 和 AgentGPT 是自治代理，由于集成了 OpenAI 语言模型的最新版本 GPT-4，它们可以跨多个领域执行广泛的任务。这些人工智能系统旨在通过分解目标、实施策略和验证结果的迭代过程来理解目标和完成任务，而所有这些都不需要人工干预。
Auto-GPT 和 AgentGPT 具有访问互联网进行实时更新的能力，并支持长期内存存储，克服了其前身 ChatGPT 的令牌限制。
Auto-GPT 和 AgentGPT 的主要特点
接下来深入地了解一下 Auto-GPT 和 AgentGPT 最重要和最突出的特性。这些亮点强调了这两个自主人工智能的卓越能力，并得以一窥它们对生活和周围的世界可能产生的变革性影响。
- 任务驱动的自主性：能够在没有人工干预的情况下跨各个领域执行广泛的任务。
- LLM (GPT-4) 集成：利用 OpenAI 语言模型的最新迭代进行高级自然语言处理和理解。
- 迭代过程：分解目标，实施策略，验证结果，高效实现目标。
- 互联网接入：从热门网站和平台实时更新和收集信息，以提高任务完成度。
- 内存管理：支持长期和短期内存存储，克服 ChatGPT 的 token 限制。
- 多功能应用程序：可以跨多个行业和用例进行部署，从内容生成到问题解决。
自主人工智能机制
自治 AI 机制是一个高度复杂的过程，它使 Auto-GPT 和 AgentGPT 等 AI 系统能够有效地实现用户定义的目标。这个过程涉及六个关键步骤，它们共同确保 AI 的行动组织良好且有效：
- 用户定义的目标：用户通过设置希望自主 AI 完成的特定目标来启动流程，而这些目标是人工智能将生成和完成的后续任务的基础。
- 定义任务列表：基于用户定义的目标，自主 AI 创建一个任务列表，其中包含实现既定目标所必需的各个任务，此列表包括实现每个目标所需的操作和步骤。
- 任务排序：人工智能然后以最合乎逻辑和最有效的顺序组织任务以执行，确定任务的优先级并确保它们以正确的顺序完成。此步骤对于优化工作流程和最大限度地减少完成目标所需的时间至关重要。
- 任务执行：对于每项任务，自主 AI 会利用其资源，例如 LLM（大型语言模型）、互联网访问、其长期记忆中的内容和其他工具。这些资源使 AI 能够按照给定的顺序有效地执行任务。
- 评估结果：执行任务后，AI 会评估结果以确定是否达到预期目标或是否需要进一步完善。这种评估有助于 AI 了解其行动的有效性并做出必要的调整。
- 迭代循环：自主 AI 返回第 2 步，根据评估结果重新定义任务列表。这个迭代过程一直持续到所有用户定义的目标都圆满完成。
这种自主 AI 机制允许 Auto-GPT 和 AgentGPT 等 AI 系统高效、自主地运行，最大限度地减少人为干预的需要，同时最大限度地提高其行动的有效性。这个非凡的过程展示了人工智能在改变我们工作和生活方式方面的真正潜力。
开始使用 Auto-GPT 和 AgentGPT
要开始使用 Auto-GPT 和 AgentGPT ，首先需要完成几个步骤。
需要将 Auto-GPT 下载到本地系统，AgentGPT 也可以作为托管版本，它可以直接在浏览器中执行。
由于 Auto-GPT 和 AgentGPT 在后台使用 OpenAI 的 GPT-4 语言模型，因此需要注册 OpenAI 帐户并请求访问 GPT-4 模型。需要为Auto-GPT和AgentGPT指定一个OpenAI API密钥。
Auto-GPT
项目仓库地址：https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT
要安装 Auto-GPT，可以参考以下步骤操作：
- 确保已满足项目描述的所有必要要求（例如安装了 Python 3.8）
- 打开 CMD、Bash 或 Powershell 窗口并导航到计算机上的所需文件夹。
- 使用命令下载代码仓库
git clone -b stable https://github.com/Torantulino/Auto-GPT.git或从存储库的网页下载 zip 文件。 - 进入项目目录
cd Auto-GPT。 - 安装所需的依赖项
pip install -r requirements.txt - 在
/Auto-GPT主文件夹中创建.env.template文件的副本，将其重命名为.env。 - 在文本编辑器中打开
.env文件并在后输入 OpenAI API 密钥OPENAI_API_KEY=。添加要使用的服务所需的任何其他 API 密钥或令牌。 - 保存并关闭
.env文件，现在已经为项目配置了 API 密钥。
注册 OpenAI 帐户并检索 API 密钥
这里就不再介绍了，可以去网站上申请所需要的API凭证。
Auto-GPT 实战
为了在计算机上本地成功安装 AI 后查看 Auto-GPT 的运行情况，执行以下命令：
python -m autogpt
在第一步中，Auto-GPT 要求为要使用的 AI 提供一个名称：
对于第一个示例，输入TechResearch-GPT作为名称。需要提供的第二个信息是对 AI 角色的描述，使用以下角色描述：
TechResearch-GPT is an AI to autonomously conduct research on tech products
TechResearch-GPT 是一种自主对科技产品进行研究的人工智能
在下一步中，Auto-GPT 要求为 AI 提供最多五个目标。让我们输入可以在以下屏幕截图中看到的目标，让 AI 对耳机进行市场调查：
一旦通过点击 Return 确认，会看到 AI 开始工作以达到目标：
在标准执行模式下，ChatGPT 要求通过输入 y 来授权 Auto-GPT 提出的每个步骤。人工智能在这里建议的第一个动作是执行谷歌搜索可用耳机。一旦确认此计划，就会执行操作：
下一步是浏览网站以检索有关耳机的更多信息。我们也确认一下。
最后，Auto-GPT 能够将所有收集到的信息编译成一份研究报告，并写入一个文件：
如果打开创建的文件，将找到 CSV 格式的前 5 款耳机的请求信息：
AgentGPT 实战
有多种方法可以开始使用 AgentGPT。最简单的方法是直接在浏览器中访问托管版本。
AgentGPT：https://agentgpt.reworkd.ai/
对于第一个示例，输入TechResearch-GPT作为名称。需要提供的第二个信息是对 AI 的目标，描述如下：
TechResearch-GPT is an AI to autonomously conduct research on tech products
TechResearch-GPT 是一种自主对科技产品进行研究的人工智能
总结
当结束对 Auto-GPT 和 AgentGPT 的探索时，很明显，这些突破性的 AI 创新正在开创人工智能的新时代。通过利用 GPT-4 和其他先进技术的力量，这些自主代理能够改变我们与机器交互的方式，并在各个领域完成任务。
虽然这些 AI 系统的潜在好处是巨大的，但必须保持警惕，以解决与其使用相关的潜在风险和道德问题。通过培养负责任的 AI 开发和部署文化，可以确保这些创新真正改善我们的生活，并为一个更高效、多产和互联的世界做出贡献。
当期待人工智能无缝集成到日常生活中的未来时，不禁为 Auto-GPT 和 AgentGPT 带来的可能性感到兴奋。这些 AI 创新有可能重塑行业、革新工作流程并改善整体生活质量。因此，为了保持竞争力需要密切关注这些改变游戏规则的技术，因为它们无疑将以只能开始想象的方式继续发展并影响周围的世界。
请记住，当拥抱这些前沿的 AI 进步时，每个人都有责任随时了解情况、保持好奇心并为 AI 的负责任和合乎道德的发展做出贡献，以改善全球社区。
