AutoGPT 是一项卓越的 AI 技术,一个实验性开源应用程序,它通过 API 利用 GPT-4 和 GPT-3.5 通过迭代自己的提示并在每次迭代中构建它们来创建成熟的项目。Auto-GPT是 GPT-4 完全自主运行并突破 AI 可能性界限的首批示例之一。它可以读写文件、浏览网页、查看提示的结果,并将它们与提示历史结合起来。一经推出就获得业界推崇,从官方的网站就可以一探究竟。
简而言之,AutoGPT 是 AGI 的突破,有可能彻底改变我们的工作方式。它可以被赋予一个 AI名称和它必须满足的5个目标。一旦设定了目标,AutoGPT 就可以开始处理项目,直到完成。
值得注意的是,AutoGPT 在给定复杂任务时容易陷入循环并发出无意义的请求。然而,对于简单的工作,结果是惊人的。AutoGPT 使用您的 OpenAI 帐户中的积分,免费版本包含 18 美元。此外,AutoGPT 会在每次提示后请求许可,使您能够在花费一美元之前对其进行广泛的测试。
AutoGPT 在编码方面非常出色。它与 Python 一起工作得很好,并且结果令人印象深刻,前提是脚本不太复杂。但是,它可能会与其他语言(例如 Java)发生冲突。AutoGPT 可以研究数据、将其置于上下文中并使用它制作脚本。它甚至可以测试自己的脚本。
更令人着迷的是 AutoGPT 的非编码结果。你可以要求它研究一个主题,围绕它建立知识,并生成输出。例如,你可以要求它为 20 种最好的日本料理制作一本食谱,包括对异国情调食材的解释。
Auto-GPT 旨在方便用户使用,并且需要最少的技术专业知识。该程序通过基于网络的界面访问,允许用户查看程序生成的数据和报告。该程序在发现新机会或采取行动时向用户发送警报和通知。该程序的核心功能由 GPT-4 语言模型驱动,该模型使用自然语言处理来分析和理解书面和口头语言。该程序接受了各种数据源的培训,这使其能够识别模式和趋势并制定增加净资产的策略。
使用 AutoGPT 是一个简单的过程,它允许用户利用 GPT-4 的强大功能来完成各种任务,例如研究、编码和故事改进。要开始使用,用户需要 Python、一个 OpenAI API 密钥和一个 Pinecone API 密钥。此外,他们还可以将 11 Labs API 密钥用于 AI 生成的语音。
使用 AutoGPT 的第一步是定义 AI 的角色。用户应该根据他们希望 AI 执行的任务为他们的 AI 分配一个名称和角色。例如,研究、Python 代码生成或故事增强。必须具体说明用户希望 AI 实现的目标以获得更有效的结果。
下一步是为人工智能设定明确的目标。例如,查找信息、将数据保存到文件、运行代码或编辑文本。用户应包括有关所需输出文件的详细信息以及完成任务所需的任何必要步骤。
在定义了 AI 角色并设定了明确的目标后,用户就可以执行任务了。用户应授权 AI 发出的每个命令来完成任务,一次一个步骤。他们应该监控人工智能的进展,并在必要时进行干预。当 AI 完成任务并达到目标时,它会自动关闭。
在我们深入安装过程之前,您需要在计算机上安装一些依赖项:
使用Auto-GPT前,您必须在OpenAI和PineCone上注册账号并获取对应的API key。这里操作步骤:
现在您已经满足了所有前置要求,让我们开始安装过程。
要克隆项目,请使用 Git Bash 并输入以下命令:
git clone https://github.com/Torantulino/Auto-GPT.git
转到 Auto-GPT 项目的文件夹:
pip install -r requirements.txt
接下来,将 .env.template 重命名为 .env 并将您的 OpenAI 和 PineCone API 密钥和环境输入到相应的字段中。
在终端中运行 main.py Python 脚本。运行以下命令后,应出现以下屏幕:
python scripts/main.py
如果您无权访问 GPT-4 API,请将 —gpt3only 添加到命令末尾。
配置 Auto-GPT 后,您可以使用它根据您的要求干活了。现阶段而言,可能更适合工程师群体来使用,待不断的完善后,将会面向更广大的普通用户。
国外已经体验过的小伙伴惊呼:AutoGPT 已经可以做的事情真是太疯狂了,更不用说像它这样的应用程序在几年甚至几个月后还能做什么。AutoGPT 很可能是迈向 AGI 的下一个重要步骤,它可能比单独的 ChatGPT 更能彻底改变我们的工作方式。
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