什麼是AutoGPT？全面指南＆ChatGPT比較

人工智慧以加速度不斷演進。

從GPT-3到GPT-4，我們看到在高級推理、輸入設定、精進行為和理解更長內容方面有顯著的改進。

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然而，人工智慧與人類的互動方式保持不變。您需要精心設計人工智慧提示，並調整其行為來達到您想要的結果。

那麼，如果你將你的目標直接告訴 AI，然後它幫你完成一切呢？就像你在特斯拉汽車中輸入目的地，它會帶著你前往，而不需要你積極參與。

是的，我們正在談論自主人工智能代理。你知道嗎？它們已經存在了！

AutoGPT是由GPT-4開發的最新應用程式，掀起了互聯網的風潮。全球的開發者正在跨行業使用AutoGPT建立新的應用程式。有人甚至將AutoGPT稱為AGI！

在這篇博客中，讓我們超越炒作，了解：

• AutoGPT 是什麼
• AutoGPT 如何運作
• AutoGPT 與 ChatGPT 的比較
• 如何使用 AutoGPT

以及更多！

什麼是AutoGPT？

AutoGPT 是一個開源的人工智慧應用程式，利用 OpenAI 的 GPT-4 語言模型，來創建完全自主且可自訂的人工智慧代理人。2023 年 3 月 30 日由 Toran Bruce Richards 發布。Toran 是一位遊戲開發者，創立了一家名為 Significant Gravitas 的遊戲公司。

AutoGPT 在與其他人工智慧工具相比具有獨特性，因為它能夠獨立運作，這意味著您不再需要指導模型以滿足您的需求。相反地，您只需撰寫您的目標，AI 將為您完成其餘的工作。因此，AutoGPT 從根本上改變了人工智慧與人類之間的互動，人類不再需要扮演積極的角色，同時仍能保持與 ChatGPT 等其他 AI 應用相同甚至更好的結果品質。

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AutoGPT 如何工作？

AutoGPT 架構基於自主 AI 機制，其中 AI 系統創建不同的 AI 代理以應對特定任務，這些任務包括：

• 任務建立代理人：當您在AutoGPT上輸入您的目標時，這是與您互動的第一個人工智慧代理人。基於您的目標，它將建立一份包含完成目標步驟的任務清單，並將其傳送給優先排序代理人。
• 任務優先排序代理人：在接收到任務清單後，優先排序的人工智慧代理人確保順序正確且具有邏輯性，然後將其傳送給執行代理人。
• 任務執行代理人：一旦優先排序完成，執行代理人便會逐一完成任務。這包括利用GPT-4、互聯網和其他資源來獲取結果。

上述代理人也彼此溝通。因此，當執行代理人完成所有任務並且結果不理想時，它可以與任務創建代理人溝通，以創建新的任務列表。這形成了三個代理人之間的迭代循環，直到完成所有用戶定義的目標為止。

AI 代理人的行動也會在使用者介面上進行分類，分為四個類別：思考、推理、計劃和批評。首先，在完成任務後，AI 代理人會分享思考。然後，來了解釋推理，解釋為什麼 AI 代理人正在做這件事。在此之後，系統會提供一個完成任務的計劃。最後，系統還會給予批評，讓 AI 代理人改正錯誤並克服任何限制。

透過分享這個計算流程，AutoGPT可以讓使用者瞭解它如何處理特定問題並在沒有任何使用者干預下克服這些問題。

AutoGPT和ChatGPT有何不同？

雖然底層的LLM模型是相同的，但我們可以在AutoGPT和ChatGPT之間有一些區別。以下是其中一些：

即時洞察

ChatGPT 使用的最新 GPT-4 模型是以相同的數據訓練的，這些數據與 GPT-3.5 相同，只到 2021 年 9 月為止。因此，您無法使用 ChatGPT 獲得即時的洞察，因為您無法訪問網站和在線平台來提取信息。

另一方面，AutoGPT 可以連接網際網路。它不僅可以瀏覽網頁，還可以驗證來源的合法性。此外，AutoGPT 還可以存取任何平台來執行任務。例如，如果您讓 AI 研究銷售產品的潛在客戶並發送推廣郵件，它將直接使用您的 Gmail 帳戶草擬和發送郵件。

記憶體管理

上下文視窗對於語言模型提供準確答案非常重要。但在像GPT-4之類的語言模型中，視窗的限制範圍為4000到8000個標記。因此，如果需求超出了限制範圍，模型可能無法正確遵循所有指示，或者會離題並且產生不可靠的輸出。

相較之下，AutoGPT 在短期和長期記憶管理方面表現出色。透過使用向量資料庫，AutoGPT 能夠儲存上下文或以前的經驗，使模型能做出更好的決策。

圖片生成

AutoGPT 使用 DALL-E 生成影像。若您希望為您的 AI 代理人啟用影像生成功能，需取得 DALL-E 的 API 存取權。儘管 ChatGPT-4 支援多模態輸入，但目前尚不支援此功能。

文字轉語音

您可以在 AutoGPT 上啟用文字轉語音功能，只需要在命令行輸入 python -m autogpt --speak。但每次使用 AutoGPT 都需要輸入這個指令。您還可以將 AutoGPT 連接到功能豐富的 AI 語音軟體 Eleven Labs，以添加不同的語音選項。

AutoGPT 的限制

毫無疑問，自主性為AI系統增添了一個新的維度。同時，我們也不能忽視AutoGPT的限制和風險。以下是你必須知道的一些關鍵限制。

太貴不能使用

雖然功能驚人，但 AutoGPT 的實用性可能會讓您感到失望。由於 AutoGPT 使用昂貴的 GPT-4 模型，即使是小型任務，每次任務完成的成本也可能很高。這主要是因為 AutoGPT 可以在特定任務的步驟中多次使用 GPT-4。

此外，由於無法在相同的情境下複製相同的輸入產生不同的輸出，因此這是不切實際的。例如，如果您要求模型在道路和草地上找到最佳的跑鞋，它不會創建一個能夠複製這個過程的功能來處理草地這個類別；反而，它會從頭開始。

經常陷入循環

使用者在使用AutoGPT時最常遇到的問題是它會陷入循環中。如果這種情況持續了幾分鐘以上，很可能意味著您需要重新啟動處理程序。這是因為AutoGPT依賴於GPT-4來正確定義和分解任務。因此，對於AutoGPT來說，結果是不足以採取任何行動的。

可能發生數據泄露

當一個 AI 模型在具有系統和網路訪問權限時自主運作時，您的數據可能會外洩。由於缺乏安全代理人，這是一個問題，因此在使用AutoGPT時必須謹慎。您不能在不給予恰當指示和安全指南的情況下讓模型運行。

如何安裝AutoGPT？

與其他AI工具不同，AutoGPT沒有簡單的註冊流程來使用它的平台和功能。在開始使用AutoGPT之前，您必須下載各種軟件以滿足要求。因此，為了方便您，我們分享了安裝AutoGPT的逐步流程。

步驟1：下載先備軟體

您需要安裝 AutoGPT 的三個主要軟體需求：Git、Python 和 Visual Code Studio。您可以使用此處的快速連結 Notion 文件，下載這三個軟體。

步驟2：為API金鑰創建OpenAI帳戶

如果您還沒有帳戶，請先創建一個OpenAI帳戶。一旦您開通了帳戶，請前往API密鑰選項卡。您將看到一個創建秘密密鑰的選項（如下所示）。點擊它，並複製該秘密密鑰。

步驟三：將 AutoGPT 存儲庫複製到硬碟

您要將 AutoGPT 的 GitHub 存儲庫複製到硬碟上，需要完成兩個主要步驟。首先，從 GitHub 複製該項目的鏈接。

其次，在命令提示字元中打開並使用以下圖片中所示的連結複製 AutoGPT GitHub 存儲庫。

由於您已安裝 VCS，您還可以在命令提示字元中輸入code以從 VCS 編輯器訪問 AutoGPT。

步驟 4：安裝 Python 模組

一旦您打開VCS，您會在左側看到許多檔案。其中一個檔案會是 requirements.txt。在這個檔案中，您將看到AutoGPT運行所需的模組。

要安裝這些模組，請輸入pip install -r requirements.txt並按下 enter 鍵。注意：您必須確保目錄指向您複製存儲庫的位置。

步驟 5：重新命名 .env.template 檔案

在您的版本控制系統上找到 .env.template 檔案，並刪除其中的「.」和「template.」

步驟6：輸入OpenAI API金鑰

最後一步是將您的API金鑰粘貼到.env文件中。在您輸入金鑰並保存文件之後，轉到您的命令提示字元然後輸入 python -m autogpt。就是這樣。現在您已經安裝了AutoGPT並可以開始使用它。

結論

雖然我認為AutoGPT的可能性令人興奮，但在涉及新興技術時，設定現實的期望是很重要的。AutoGPT發佈還不到一個月，所以我們還沒有看到這個新的人工智能應用在不同使用案例中能做什麼和不能做什麼。此外，它還存在著許多個人隱私和數據安全問題，需要立即關注。

話雖如此，我相信 AutoGPT 正改變我們與類似 GPT-4 的語言模型的互動方式。我們現在可以看到 AI 如何處理問題、從錯誤中學習，並產生良好的結果，讓我們能更好地優化提示。因此，AI 代理人並不會消失，但它們需要時間成熟並獲得有意義的使用者接受。