什么是 Auto-GPT？如何使用、部署 Auto-GPT？

从去年下半年开始，Ai 相关领域爆炸式的发展，令人眼花缭乱。一天不学习，感觉就跟落后了几个世纪似的。这不，ChatGPT 很多人还没来得及体验，又一个重磅产品诞生了 - Auto-GTP。

有人说 Auto-GPT 的发布，让人类离 AGI（通用人工智能）又更进了一步。那么 Auto-GPT 是什么呢？我们怎么使用它呢？今天跟大家聊一聊。

什么是 Auto-GPT？

Auto-GPT 是一个实验性开源应用程序，其作者在 3 月 31 日将其发布在 Github 上。它以 GPT-4 作为驱动，可以自主做出决定以实现目标，无需用户干预。

简单说吧，你可以将其视为一个助手，它可以自行做出决定以实现目标，而不是你指定下一步该做什么。

Auto-GPT 具有以下功能：

• 可以上网收集资料(自主 Prompt)

• 可以存储信息

• 可以产生用于文本生成的 GPT-4 实例

• 可以访问流行的网站和平台

• ️ 使用 GPT-3.5 进行总结

Auto-GPT 是如何工作的呢？

在你给 AutoGPT 设定一个目标后，它会让 ChatGPT 将实现这个目标的任务进行拆解。然后再根据拆解的任务，一条条的去执行。甚至会根据任务的需要，自主去搜索引擎检索，再将检索的内容发送给 ChatGPT，进行进一步的分析处理，直至最终完成我们的目标。而我们设定目标、任务拆解、搜索引擎的检索，其核心的目标就是不断地自动完善、补充 Prompt。而不再需要我们自己产生 Prompt 去跟 Ai 产品进行交互。

什么是 Prompt？

体验过 Ai 相关产品的小伙伴一定都对 Prompt 不陌生。想要从 Ai 产品中得到好的反馈，一定缺不了高质量 Prompt 的助力。搞清楚 Prompt 是什么，我们需要从头说起。

Auto-GPT 基于 ChatGPT，而 ChatGPT 是一个大规模语言模型（LLM - Large Language Model。在之前的文章中《聊聊ChatGPT》我们讲过，有兴趣的小伙伴可以移步那篇文章）。它通过数据与算法来推导语言的条件概率分布,并不断优化模型使其可以准确生成语言。这些都是典型的概率建模和机器学习的方法论,所以可以说 LLM 是一个数学模型,或者更确切地是一个统计学习模型。

简单来说，LLM 就是通过大量语言资料的学习，所谓的学习其实就是将这些语言资料进行‬分词，然后进行统计分析，最后‬将结果存储为‬一个数据集。当我们跟 Ai 产品‬交互时，LLM 也会根据我们的提问或输入，进行同样的分词，通过计算词语内容与数据集内容的相关性找到‬对应‬结果，‬再‬整理汇总，最后经过重新组织语言后反馈给我们。

这里的关键就是分词后的词语，在 AI 领域，大家叫它 Prompt。只有高质量的 Prompt 的命中，才能在数据集中找到我们真正想要的结果。

到这里，大家应该对 Auto-GPT 有了一个比较全面的认识吧！

下面我们开始讲解如何使用、搭建我们自己的 Auto-GPT。

使用 Auto-GPT 有两种方式:

第一种方式是直接使用 Agent-GPT（它是一个包装了 Auto-GPT 的在线操作界面。访问地址：agentgpt.reworkd.ai）体验它。

第二种方式我们需要在本地计算机上进行安装和运行。

好了，我们开始讲解有关如何在本地计算机上安装和运行 Auto-GPT 吧！当然如果你选择第一种方式使用 Auto-GPT，下面的内容，可以直接忽略。

安装前的准备

1. Git 安装(安装包地址：git-scm.com/downloads)

2. Python 3.7 或更高版本（安装包地址：www.python.org/downloads/）

3. OpenAI API Key

4. PineCone API Key

如何获取 OpenAI 和 PineCone API 密钥

1. 创建一个 OpenAI 帐户。

2. 转到您的帐户页面，在 API 密钥选项卡下，单击“创建新密钥”。

注意：保留此密钥的副本，因为您无法从 Web 界面检索它。

接下来，转到 PineCone 并创建一个帐户。在 API 密钥选项卡下，复制值和环境并将它们保存在某处。

好的，现在所有的依赖项都设置好了。让我们开始设置 Auto-GPT。

如何设置 Auto-GPT

第 一 步：克隆 Auto-GPT 存储库

打开 Git Bash 并执行以下命令以克隆项目。

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

第二步：下载依赖

导航到 Auto-GPT 项目文件夹。

cd 'Auto-GPT'

然后安装依赖项。

pip install -r requirements.txt

接下来，重命名.env.template 为.env 并填写您的 OPENAI_API_KEY 和 PINECONE_API_KEY 和 PINECONE_ENV

第 三 步：试运行

打开终端并运行 main.py 脚本。执行以下命令后，您应该会看到此屏幕：

python scripts/main.py

注意：如果您无权访问 GPT-4 API，请在命令末尾添加 - gpt3only。

好了，环境搭建好了，小伙伴们可以自己体验了。

总之，Auto-GPT 是自主 AI 领域向前迈出的一大步。它不仅使复杂的任务变得更容易，而且还让人们只需很少的输入就可以使用 AI 的强大 c 功能。

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