深入瞭解AutoGPT：顛覆遊戲規則的意識自主AI

本文翻譯自 Deep Dive into AutoGPT: The Autonomous AI Revolutionizing the Game

AutoGPT是一個強大的工具，通過API使用GPT-4和GPT-3.5將完整的項目分解為子任務，並在自動循環中使用互聯網和其他工具。

在本文中，我們將探討有關AutoGPT的所有信息，包括它是什麼，它是如何運作的，以及它的好處和局限性。

為了有效使用AutoGPT，了解其反饋循環的運作方式非常重要。在本文中，我們將探討AutoGPT反饋循環的核心，以及如何用來提高AutoGPT的準確性和有效性。

什麼是AutoGPT？

AutoGPT是一個AI代理，可以通過將目標分解為子任務並在自動循環中使用互聯網和其他工具來嘗試實現自然語言中的目標。

它使用OpenAI的GPT-4或GPT-3.5 API，是使用GPT-4執行自主任務的應用程序的首批示例之一。 AutoGPT是一個強大的工具，可以自動化生成高質量內容的過程，快速而高效。

AutoGPT可用於各種任務，包括文章總結2研究、編碼和故事發展。

AutoGPT 的核心 機制— 反饋循環（feedback loop）

AutoGPT是一個以AI驅動的應用程序，旨在通過一系列旨在優化性能和準確性的步驟來顛覆我們解決問題的方式。

AutoGPT的一個關鍵特點是其反饋循環，該循環包括五個關鍵步驟：計劃、評論、行動、閱讀反饋和計劃。在本文中，我們將解釋每個步驟及其在AutoGPT反饋循環中的重要性。

AutoGPT 的核心 機制 — 反饋循環（feedback loop）

1. 計劃 Plan：在這個階段，AutoGPT確定目標並制定一個執行計劃。這個計劃可能包括子任務、截止日期等各種細節。
2. 評論 Criticize：AutoGPT將評估計劃的有效性，並對其進行批評。評論過程可能會指出計劃中的不足之處，以及可以改進的地方。
3. 行動 Act：基於評論結果，AutoGPT將執行計劃。這可能包括完成子任務、編寫文章、編碼等各種活動。
4. 閱讀反饋 Read Feedback：AutoGPT將分析從計劃執行過程中獲得的反饋，並對其進行評估。反饋可以來自用戶、其他AI系統或者AutoGPT自己。
5. 重新計劃 Plan (Revised)：根據收到的反饋，AutoGPT將修改計劃並繼續進行。這個過程將持續進行，直到AutoGPT成功達到目標。

通過這五個步驟，AutoGPT反饋循環不斷優化計劃並提高成果質量，使AutoGPT成為一個強大而有效的AI工具。

Auto-GPT背後的機制是什麼？

Auto-GPT背後的機制主要圍繞著其使用GPT-4或GPT-3.5 API。這些強大的語言模型為AI代理奠定了基礎，使其能夠理解和處理自然語言目標。通過將這些目標分解成更小、易於管理的子任務，Auto-GPT可以有效地解決複雜問題。

主動產生提示（self-prompt）

Auto-GPT的一個關鍵特點是它具主動產生提示的能力。

自主通過自我提示（self-prompt）

Auto-GPT — 通過自我提示實現自主： 這意味著AI代理可以在最少的人工干預下運作，使其成為適用於廣泛應用的靈活且實用的工具。 Auto-GPT的自我提示功能使其能夠根據新信息或資源調整其方法，從而在任務中導航並實現期望的結果。

可訪問互聯網和其他工具整合（Internet and Tool Integration）

為了進一步提高其功能，Auto-GPT還利用互聯網和各種工具協助完成任務。 這種集成使AI代理能夠訪問大量信息和資源，確保在解決問題的過程中找到最相關和最准確的數據。

AutoGPT如何工作？

AutoGPT由GPT-3.5驅動，這是一個最先進的語言模型，能夠以各種風格和格式生成高質量文本。它可以用於自動化各種任務，從撰寫文章到生成代碼。

它首先在自己的提示上迭代並在每次迭代中構建，這使AI能夠根據先前的工作生成新的想法和概念。

AutoGPT 三個重要的輸入

AutoGPT需要用戶提供三個主要輸入：

1. AI名稱
2. AI角色
3. 最多五個目標

AI名稱和AI角色確定了AI代理的具體用途和功能，而目標則為需要完成的任務提供了清晰的輪廓。

執行代理 The Execution Agent

每個任務由一個“執行代理”（GPT-4）管理，它為其他一個或多個GPT-4代理提供輸入。這種方法允許向代理添加新的子任務，最終使AutoGPT能夠解開復雜的任務並實現期望的結果。

推理階段 Reasoning Stage

生成提示後，AutoGPT進入“推理”階段[5]。在這個階段，AI分析提示並制定計劃以實現期望的結果。該過程涉及將提示分解為較小的子任務，然後AI自主執行。

如何安裝和運行Auto-GPT

Auto-GPT是一個實驗性的開源應用程序，利用GPT-4和GPT-3.5的功能自主執行任務，無需人工輸入。

Github 代碼： https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT
關於作者：https://www.significantgravitas.com/

Step 1: 設置API密鑰

在安裝Auto-GPT之前，您需要獲取OpenAI的API密鑰. 。

Step 2: 安裝Auto-GPT

要安裝Auto-GPT，您需要從GitHub上的官方代碼庫下載應用程序。 打開終端並運行以下命令：

$ git clone https://github.com/your-repository/auto-gpt.git

接下來，導航至下載的文件夾並使用以下命令安裝所需的軟件包：

$ cd auto-gpt
$ pip install -r requirements.txt

Step3：使用API密鑰配置Auto-GPT

在安裝了Auto-GPT並為AI定義了角色和目標之後，您需要使用OpenAI和PineCone API密鑰對應用程序進行配置。使用文本編輯器再次編輯配置文件（例如，config.yaml），並將您的API密鑰輸入到相應的字段中。保存文件並關閉文本編輯器。

Step 4: 運行Auto-GPT並監控結果

設置好一切後，您現在可以運行Auto-GPT，讓它自主地執行任務。

要運行Auto-GPT，請使用以下終端命令： 監控結果，如果需要，向AI提供反饋，以完善其性能並提高對給定目標的理解。

$ python auto_gpt.py
or
$ ./run.sh

如有必要，向AI提供反饋，以便改善其性能並提高對指定目標的理解。

Auto GPT的局限性

Auto-GPT缺乏將一系列操作轉換為可供以後使用的可重用功能的能力，這使得每次用戶想解決問題時都需要從頭開始，效率低下且成本高昂。

這一局限性突顯出與現實世界中的問題解決相比的不切實際的期望，浪費了時間和金錢。 不幸的是，Auto-GPT目前的實現不允許開發和生產的分離，迫使用戶為小的變更付出全部成本。

這引起了對其在現實世界環境中的實用性的擔憂，並突顯了它在為大規模問題解決提供可持續且經濟高效的解決方案方面的局限性。

Auto-GPT是免費的嗎?

Auto-GPT具有令人印象深刻的功能，但其高昂的成本對於在生產環境中的實際應用構成了顯著障礙。

Auto-GPT依賴的GPT-4模型可能很昂貴，因為每個任務中的每個步驟都需要調用該模型，這通常會將代幣用量提高到最大，以提供更好的推理和提示。GPT-4的代幣收費為每1,000個提示代幣$0.03，每1,000個結果代幣$0.06。

例如，一個需要50個步驟的小任務，每個步驟都將8K上下文窗口用到最大，則成本為$14.4。 這個成本很快就會累積起來，使得Auto-GPT目前的實現對許多組織和用戶來說負擔不起。

雖然Auto-GPT展示出巨大的潛力，但其成本是一個需要在廣泛采用之前解決的重要障礙。

ChatGPT和Auto-GPT 的差異

ChatGPT和Auto-GPT都基於生成預訓練變換器（GPT）技術構建，雖然它們具有共同的基礎，但在功能和目的上存在顯著差異。

ChatGPT和Auto-GPT 的差異

ChatGPT與Auto-GPT之間的區別：自主性、應用與可訪問性

1.自主性

ChatGPT和Auto-GPT之間最顯著的區別在於它們的自主性水平。

ChatGPT主要設計用於聊天機器人應用，需要人類提示生成回應和完成任務。

Auto-GPT可以在無需人工干預的情況下自主運行。它生成自己的提示來實現給定目標，使其能夠在無需持續指導的情況下獨立完成任務。

2.應用

ChatGPT專為對話進行設計和優化，使其成為聊天機器人應用的理想選擇。

Auto-GPT旨在自主完成更廣泛的任務。它可以訪問網站和搜索引擎以收集完成任務所需的數據，使其成為各種目的的多功能工具。

3.可訪問性

Auto-GPT是一個開源項目，允許開發人員自由修改其代碼並根據特定需求進行定制。

ChatGPT可能會根據所訪問的平台有更多的限制。

最後：為什麼我停止使用AutoGPT？

總的來說，我最初使用AutoGPT的經歷非常令人印象深刻，因為它能夠理解我的目標，自動生成提示，並從互聯網上獲取最新的信息。其簡單易用以及與互聯網的連接性，使其成為自動化任務和提高生產力的吸引人的工具。

然而，在使用AutoGPT幾天後，我發現了一些局限性，導致我停止使用它。首先，AutoGPT的運行速度可能較慢，從互聯網上抓取和分析幾篇文章可能需要2–4分鐘，而手動搜索和選擇文章大約需要1分鐘。其次，與AutoGPT相關的成本可能相當高，尤其是在使用OpenAI API時。僅僅在一個早晨，我就花費了1美元用於API使用。

總之，雖然AutoGPT具有一些引人注目的功能和自動化任務以及提高生產力的潛力，但其在速度和成本方面的局限性可能會阻止一些用戶長期使用。用戶在廣泛使用AutoGPT之前，應仔細評估自己的需求、要求和預算。

Reference

— https://autogpt.net/auto-gpt-understanding-its-constraints-and-limitations/

— https://www.kdnuggets.com/2023/04/autogpt-everything-need-know.html

— https://medium.com/r?url=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FAuto-GPT

— https://www.zdnet.com/article/what-is-auto-gpt-everything-to-know-about-the-next-powerful-ai-tool/

— https://openaimaster.com/auto-gpt-vs-chatgpt-whats-the-difference/

— https://autogpt.net/auto-gpt-vs-chatgpt-how-do-they-differ-and-everything-you-need-to-know/