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 是什么？

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 怎么用？

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。

AutoGPT和ChatGPT有什么区别？

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：

1. 首先试着直接去LangChain官网爬信息。

2. 被官网拒绝了，可能因为有屏蔽。

3. 发现失败了之后想了想，说要不Google一下？

4. Google出了很多结果。

5. 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」

6. 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”……

AutoGPT实操教程

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：

git clone https://github.com/Torantulino/Auto-GPT.git

安装

cd ‘Auto-GPT’
pip install -r requirements.txt

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：

python scripts/main.py

如果要使用语音模式，运行：

python scripts/main.py —speak

如果不能访问GPT-4，开启“gpt3only”模式：

python scripts/main.py —gpt3only

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。