智東西(公眾號:zhidxcom)
編譯 | 吳菲凝
【資料圖】
編輯 | 李水青
智東西 4 月 13 日消息,近日,代碼托管平臺 GitHub 上線了一個新的基于 GPT-4 的開源應用項目 AutoGPT,憑借超 42k 的 Star 數在開發者圈爆火。
AutoGPT 能夠根據用戶需求,在用戶完全不插手的情況下自主執行任務,包括日常的事件分析、營銷方案撰寫、代碼編程、數學運算等事務都能代勞。比如某國外測試者要求 AutoGPT 幫他創建一個網站,AutoGPT 就直接調用 React 框架生成了一個前端頁面。
特斯拉前 AI 總監、現 OpenAI 技術大牛安德烈 · 卡爾帕西(Andrej Karpathy)稱,AutoGPT 是 " 提示工程的下一個前沿 "。因為同基于 GPT-4 的 ChatGPT 非常依賴人們輸入提示詞來完成任務,AutoGPT 則將中間的多輪提問環節交給機器,因此有人稱 AutoGPT 將會替代 ChatGPT。
GitHub 地址:
https://github.com/Torantulino/Auto-GPT
一、解決復雜任務無需人為干預,GitHub 上已有 42 萬星標
AutoGPT 是一個開源的 AI 代理 Python 應用程序,由開發人員 Significant Ggravitas 近日發布在 GitHub 上,它使用 GPT-4 作為驅動基礎,允許 AI 自主行動,完全無需用戶提示每個操作,30 分鐘內就可以完成設置,以設置和入門的簡便性在用戶中大受歡迎,目前 GitHub Star 量已超過 42k。
AutoGPT 最大的特點就在于能全自動地根據任務指令進行分析和執行,自己給自己提問并進行回答,中間環節不需要用戶參與。
如果說 ChatGPT 是服從用戶指令,用戶讓它干什么它就干什么,那 AutoGPT 就是 " 自己覺得應該干什么就干什么 ",它就像是一個遇到不懂的問題能自行去百度的人類。
用戶可以為 AutoGPT 設定總體目標,然后讓它逐步采取措施來一一實現目標,這就是 "AI 代理 " 概念的由來,它完全自動執行操作。
目前 AutoGPT 已經配備的功能包括:聯網搜集信息;存儲信息;生成用于文本生成的 GPT-4 實例;使用 GPT-3.5 總結信息。
人們目前正在探索 AutoGPT 的各種玩法,在 Twitter 上有位用戶演示了一個簡單的例子,讓 AutoGPT 開發電子商務業務,它能代替人自動去瀏覽互聯網來尋找商業創意,并將其發現保存到文件中以供日后參考。
除了自動搜集信息完成指令,編碼對它而言也不在話下,另一位用戶要求它分析、重寫并保存代碼,它也順利完成。
卡爾帕西稱:"AutoGPT 是提示工程的下一個前沿領域。" 他認為,一個 GPT 調用就像是計算機上的一個指令,可以被串聯成程序,使用提示來定義 I/O 設備和工具規格,定義認知循環,在上下文中分頁數據輸入和輸出再運行。
二、30 分鐘完成設置,打造一款屬于自己的 AI 助手
用戶在開始之前,需要確保對終端命令有基本的了解,并需要完成以下步驟:1、設置 Git;2、安裝 Python;3、下載 Docker 桌面;4、獲取 OpenAI API 密鑰,還使用提供的鏈接來訪問,鏈接如下:
Docker:
https://www.docker.com/products/docker-desktop/
OpenAI API:
https://platform.openai.com/account/api-keys
Python:
https://www.python.org/downloads/
安裝具體步驟如下:
1、用戶首先需要從 GitHub 克隆 AutoGPT 存儲庫;
"git clone
https://github.com/Torantulino/Auto-GPT"
導航到新創建的文件夾,其中包含:
2、在自動 GPT 文件夾中,找到該文件并插入 OpenAI API 密鑰。接下來,復制該文件并將其重命名為 .env.template.env
3、運行以下命令以安裝所需的 Python 包;
4、確保 Docker 正在運行,無需下載任何容器,只需確保程序處于活動狀態即可;
5、在運行 AutoGPT 前,先執行命令:Python scripts/main.py
對于連續模式,使用:Python scripts/main.py — Continuous
6、在設定目標時,先從簡單的目標開始測試,太復雜的目標可能會導致 AI 無法輸入任何內容;
7、AutoGPT 可以保存文件,用戶只需要引導它朝著正確的方向來保存分析即可。
結語:自問自答的 AutoGPT,全自動更新迭代已實現
AutoGPT 雖然目前還只是一款實驗性的開源工具,但是已再次向外界展示了 GPT-4 大語言模型無邊際的強大潛力。
當一款 AI 工具能自動完成優化代碼、搜集信息、自動查找并修改 Bug 時,或許也意味著它未來也將通過編程來不斷加強自己的能力,人工智能所能達到的邊界再一次被拓展。
來源:GitHub 官網、medium
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