SmartGPT：通过模块化设计、推理和内存管理增强语言模型
SmartGPT 是一个实验性程序，可以让大型语言模型 (LLM) 更有效地处理复杂任务。集成现有的 AI 框架目的是为了改进模块化、推理和配置，同时解决内存管理和生态系统限制。本文将讨论 SmartGPT 的主要特性、其代理、LUA 集成和内存管理系统、如何使用它及其独特的插件系统。
随着人工智能的进步，GPT-3.5 和 GPT-4 等大型语言模型 (LLM) 变得越来越强大，能够以最少的用户输入处理复杂的任务。但是，总有改进的余地。进入 SmartGPT，一个实验程序，旨在通过将任务分解为更多的小问题、划分推理过程以及从外部来源收集信息来增强 LLM。
为什么是 SmartGPT？
虽然存在 Auto-GPT 和 BabyAGI 等现有解决方案，但 SmartGPT 因其模块化、推理能力和配置简便性而脱颖而出。然而，它在生态系统和内存管理方面也面临一些限制，需要进一步去改善。
主要特征
下面来看下 SmartGPT 的主要特征：
- Agents：SmartGPT 采用代理（经理、老板、雇员和仆从）的分层系统，将任务分解为更小的子任务并更有效地完成它们。
- LUA 集成： SmartGPT 结合了 LUA 脚本来运行简单的脚本，显着改进了现有框架。
- 内存管理：虽然仍在开发中，但 SmartGPT 的内存管理系统受到 AutoGPT 中的生成代理和 VectorDB 的启发，利用观察、反射和查询来更有效地管理内存。
- 插件系统：SmartGPT 的主要优势之一是其插件系统，允许创建和管理命令、依赖项和长期数据存储。
目前，SmartGPT 的测试主要是用 GPT3.5 完成的，偶尔也用 GPT4（模型的成本很高）。随着该项目的成熟，目标是同时试验多个代理，并使用 GPT4 更多地释放 llm 的最大能力（但这成本比较昂贵）。
使用 SmartGPT
SmartGPT 最适合 Linux 系统，运行环境需要支持 Rust 和 Cargo。安装过程包括克隆存储库、安装 Faiss（可选）以及使用 Cargo 命令运行存储库。
SmartGPT 是一项创新实验，旨在突破 LLM 在模块化、推理和内存管理方面的能力界限。尽管它仍处于实验阶段，不建议在没有监督的情况下长期使用。