OpenAI 的 Andrej Karpathy 大力宣传,认为 AutoGPT 是 prompt 工程的下一个前沿。
最近一个名为 AutoGPT 的研究开始走进大众视野。特斯拉前 AI 总监、刚刚回归 OpenAI 的 Andrej Karpathy 也为其大力宣传,并在推特赞扬:「AutoGPT 是 prompt 工程的下一个前沿。」项目一经上线,短短几天狂揽 27K + 星。
GitHub 地址:https://github.com/torantulino/auto-gpt
AutoGPT是一个实验性的开源应用程序,展示了 GPT-4 语言模型的功能。该程序由 GPT-4 驱动,可以自主实现用户设定的任何目标。
AutoGPT 相当于给基于 GPT 的模型一个内存和一个身体。有了它,你可以把一项任务交给 AI 智能体,让它自主地提出一个计划,然后执行计划。此外其还具有互联网访问、长期和短期内存管理、用于文本生成的 GPT-4 实例以及使用 GPT-3.5 进行文件存储和生成摘要等功能。AutoGPT 用处很多,可用来分析市场并提出交易策略、提供客户服务、进行营销等其他需要持续更新的任务。
该用户让 AutoGPT 建立一个网站,不到 3 分钟 AutoGPT 就成功了。期间 AutoGPT 使用了 React 和 Tailwind CSS,全凭AI,人类没有插手。该用户补充说,自己的目标很简单,就是用 React 创建一个网站。提出的要求是:创建一个表单,添加标题「Made with autogpt」,然后将背景更改为蓝色。AutoGPT 成功的构建了网站。该用户还表示,如果给 AutoGPT 的 prompt 更多,表现会更好。
AI自己上网、自己使用第三方工具、自己思考、自己操作你的电脑。
这一套打法,算得上是把“行动→观察结果→思考→决定下一步行动”这条路子给打通并循环了起来。
有网友亲测了一下。
他测试所用的题目是“给我解释LangChain怎么用”(LangChain是大型语言模型的一种应用框架)。
这个问题若是交给传统的GPT,由于LangChain这个概念太新,AI就会出现不知道怎么回答的情况。若是交给“GPT+插件”这个组合来回答,那结果就会有点像Bing或者Bard。但AutoGPT上手就不一样了,来欣赏一下它的执行过程:
首先试着直接去LangChain官网爬信息。
被官网拒绝了,可能因为有屏蔽。
发现失败了之后想了想,说要不Google一下?
Google出了很多结果。
读了半天这些结果,说「现在我们已经搜集了不少有用的信息了,接下来让我们安装它玩一下」
然后就开始动手在我的电脑上安装LangChain……
在这整个过程中人类所做的事情就是“坐在屏幕前看着这一切自动在我眼前发生”……
首先,准备好OpenAI API和PINECONE API的密钥(后者是专为AI长期内存开发的一个数据库,使用前者则会消耗你OpenAI帐户中的余额,免费版本送18美元)。
Python要求3.8版本及以上。
如果你需要语音输出,你也可以准备一个ElevenLabs API的。
OpenAI API获取地址:https: //platform.openai.com/account/api-keys
PINECONE API获取地址:https://www.pinecone.io/
ElevenLabs API获取地址:https://elevenlabs.io
接下来, 打开你的CLI工具下载AutoGPT项目:
安装
接着找到AutoGPT的根文件夹,将“.env.template”重命名为“.env”并打开。再将密钥都替换为你准备好的那些。
最后,在终端运行:
如果要使用语音模式,运行:
如果不能访问GPT-4,开启“gpt3only”模式:
现在,你就可以开始搞你自己的AutoGPT项目了。
记住在AutoGPT的每个操作之后,输入“NEXT COMMAND”授权程序继续。
GPT 的想象力空间还有多大,我们继续拭目以待。