AI的“瘋狂”，是一個又一個令人驚喜、又讓人驚嘆的開創性項目。
近期最火AutoGPT一經面世便在互聯網上掀起了一場“無所不能”的風暴。此前ChatGPT、Midjourney等爆火之時，Prompt就是關鍵生產力，提問內容和方式決定了AI產出質量。
但是現在AutoGPT只需告訴它你想要實現的目標，它便可以自我提示，全程自動解決複雜任務，我們要做的只有“袖手旁觀”
AI已經進化到完全不需要人類了？ ChatGPT已被顛覆？讓人忍不住第N次感嘆“一切發生地太快了”
截至目前，AutoGPT已在GitHub上收穫了9萬多顆星，引發了無數開源社區的關注，特斯拉前AI總監、剛剛回歸OpenAI的Andrej Karpathy也在推特上力荐它，並讚揚說：“AutoGPT是prompt工程的下一個前沿。”
科技的進步讓人忍不住為其歡呼，但同時我們也有必要冷靜下來進一步審視，AutoGPT到底是什麼？其開創性意義究竟何在？它會是通用人工智能的曙光嗎？
AutoGPT是什麼
AutoGPT原名EntreprenurGPT，是由開發人員Significant Gravitas近日發佈在Github上的一個免費開源項目。在使用AutoGPT的過程中，我們只需設置清楚要完成的目標，剩下的部分它都能自主地幫我們輕鬆搞定。
AutoGPT具有互聯網訪問、長期和短期內存管理、使用GPT-4實例進行文本生成以及使用GPT-3.5進行文件存儲和生成摘要等功能。它還可以根據給定的輸入提示生成博客、自動分析市場並提出交易策略、自動進行產品評測、營銷方案撰寫等。除此之外，AutoGPT還可以通過學習上下文和輸入提示的結構來提高生成文本的準確性和相關性。
有網友戲稱前段時間風靡AI圈的ChatGPT已經過時，戰鬥力完全比不上“當紅明星”AutoGPT，那它們二者又有什麼區別呢？
AutoGPT和ChatGPT都是基於GPT架構的高級語言模型，但它們是為不同的目的而設計的。
ChatGPT是一種AI語言模型，它可以根據用戶給出的提示生成文本，需要用戶不斷對AI進行提問。而AutoGPT在本質上是一個自主的AI代理，我們可以把一項任務交給它，讓它自主地提出一個計劃，然後再去執行。
簡單來說，ChatGPT是按照用戶的指示去做，而AutoGPT則是按照它自己的想法去做。我們再從以下幾個方面來詳細解讀二者之間的區別：
從訓練數據來看，AutoGPT是在大量文本數據語料庫上進行訓練，以學習語言的模式和結構，而ChatGPT是在包含人類對話的文本數據語料庫上進行訓練； 從輸入提示來看，AutoGPT根據給定的輸入提示生成文本，而ChatGPT在對話上下文中生成對用戶輸入的響應； 從內容創建來看，AutoGPT可以根據給定的輸入提示生成文章、博客和其他書面內容，而ChatGPT不是為內容創建而設計的； 從客戶服務和虛擬助手來看，AutoGPT的優勢就沒那麼明顯了，ChatGPT卻可以在這些領域“大顯身手”，它可以用來創建為用戶提供客戶服務的聊天機器人，或是創建可以用自然語言理解和響應用戶查詢的虛擬助手。
除了AutoGPT之外，最近同樣火爆的自主AI工具還有AgentGPT、BabyAGI等。當更多“有自己想法”的AI工具冒出來時，未來的AI還需要咱們人類嗎？在思考這個問題之前，我們還是先坐下來慢慢欣賞AutoGPT是如何工作的吧
坐下，看AutoGPT工作
AutoGPT是AI領域的一項新突破，上週首度亮相便引人紛紛側目。它的出現不僅僅代表AIGC賽道湧現了另一個AI工具，更值得關注的是它有可能將徹底改變我們對編程和編碼的思考方式。
AutoGPT不僅是AI系統，它還是一個實驗性的開源應用程序，展示了GPT語言模型的功能。與ChatGPT不同的是，AutoGPT需要下載特定的軟件並熟悉Python和Github才能訪問它。要訪問AutoGPT，用戶需要Python 3.8、一個OpenAI API密鑰、一個PINECONE API密鑰和一個ElevenLabs密鑰。
Auto-GPT能夠利用GPT-4的推理能力解決需要長期規劃的複雜問題。當它接收到目標任務之後，可以拆解並創建子任務列表，然後一一完成。
簡單來說就是AutoGPT旨在將復雜的任務分解為更小的子任務，這些子任務可以獨立分配和執行。這個過程遞歸地繼續下去，直到子任務變得小到可以直接執行為止。
它從迭代自己的提示開始，並在每次迭代中構建它們。這使得AI能夠在之前工作的基礎上產生新的想法和概念。一旦AI生成提示，它就會進入“推理”階段。在這裡，AI分析提示並確定採取的最佳行動方案。這包括考慮不同的選擇，並評估每個選擇的利弊。
在AI確定最佳行動方案後，它將進入評估階段。在這裡，AI評估自己的工作，並確定任何限製或擔憂。這讓用戶可以看到AI的思維過程，並更好地理解它是如何工作的。
國外博主Greg在其主頁展示了AutoGPT如何通過實現與轉推、點贊和銷售相關的目標來幫助管理企業的社交媒體帳戶，其可以生成一流的內容、安排帖子，甚至可以回复客戶的詢問。
現OpenAI技術大牛安德烈·卡爾帕西稱AutoGPT是“提示工程的下一個前沿”，因為同基於GPT-4的ChatGPT非常依賴人們輸入提示詞來完成任務，AutoGPT則將中間的多輪提問環節交給機器，解放依賴人類的特性，這也是為何有人稱AutoGPT將會替代ChatGPT的主要原因。
總之，AutoGPT是一個強大的AI工具，可以通過API使用GPT-4和GPT-3.5自主創建完整的項目。它將步驟分解為“思想”、“推理”和“批評”的獨特能力為用戶提供了更好地理解其思維過程的能力。
AutoGPT有幾個特性，包括自主功能、用戶友好界面、面向目標的功能和多用途功能。與其他AI軟件的區別在於其自主功能，出色的文本生成能力，以及在沒有持續用戶輸入的情況下創建長而復雜項目的能力。
那麼這樣一款超自律、超貼心的AI工具如何擁有呢？
怎樣才能擁有AutoGPT
AutoGPT作為一個開源的綜合AI智能體新秀，一經面世就在AIGC賽道上掀起了一陣風暴，迅速破圈上位成為當前AIGC熱榜上的頂流明星應用產品。可是，作為當前新晉的頂流卻沒有一點“偶像包袱”，任何人都可以零門檻的免費使用它，並自主地實現設定的任何目標。
你只需要靜靜地坐著，讓AutoGPT為你秀億波操作，就能得到想要的結果，天下還有這種大好事兒？別太離譜，誰信誰就噠咩了不是任何人都可以做到如此輕鬆又佛系的，因為要想絲滑游刃有餘地使用AutoGPT還是需要一定編程經驗的。
那麼，作為零基礎、零經驗的初學者就只能望而卻步被拒之門外了嗎？ NO初學者如何簡單又快速的使用AutoGPT呢？這裡獻上一份誠意滿滿的操作指南，幫助你成為AI小能手——30分鐘內極限上手AutoGPT，並且成功打造一款屬於自己的AI神器。
俗話說：不打無準備之仗。同理，在安裝AutoGPT之前，也要做好準備工作才能有條不紊的進行安裝和使用。
首先你需要下載Git，它是一個在線平台，人們可以在這裡存儲和分享他們的項目，讓其他人更容易訪問、貢獻或從中學習；其次你需要下載Python 3.8 or later，因為需要它來運行Auto-GPT；再次要在Github下載Auto-GPT，並安裝它的一些依賴項，激活你想要使用的虛擬環境；最後配置Auto-GPT API密鑰，即OpenAI的API密鑰和PineCone的API密鑰。
關於具體的安裝步驟和一些注意事項，你可以放心食用本節末尾提供的詳細教程鏈接，或者食用“適合中國寶寶體質“的中國網友提供的網頁教程鏈接。如果這些文字和視頻教程還是讓你前後摸不著頭腦的話，那麼你可以利用無需技術知識的、在瀏覽器中就可以無縫使用的網頁版AgentGPT。
首先註冊一個AgentGPT賬戶，定義它的名稱、角色和目標；然後，提供至少五個實現這些目標的目標，確認設置，AgentGPT將創建一個新的聊天機器人，通過提供與目標相關的問題和答案來訓練聊天機器人；再次，AgentGPT將利用這些數據訓練聊天機器人理解自然語言，並提供適當的回應；最後，一旦完成訓練，你可以使用AgentGPT的api在你的網站上部署它。
也許讀到這裡，你可能驚訝於AutoGPT初次安裝和使用過程的複雜和繁瑣，懷疑自己腦子不夠用了。但是，請你不要放棄，作為初學者的我們需要一個循序漸進的學習過程，這些詳細的教程指南主打一個“包教包會”。當你靜下心來仔細品味並熟練運用AutoGPT來解放你自己的時候，“真香定律”就會出現。
AutoGPT安裝教程鏈接：
英文版https://bytexd.com/getting-started-with-auto-gpt-for-beginners-setup-usage/
中文版https://blog.csdn.net/Ascend1977/article/details/130148242
視頻版https://www.bilibili.com/video/BV1Hc411n7pu/?vd_source=5acea16c8e4b1fbf51afc9459ae2b155
開啟自動化新時代
對於追逐生產力最大化的企業和個人，AutoGPT對完全自主的追求與他們的夢想完美契合。它不僅僅是一種語言模型，更可能成為改變遊戲規則的工具。
自動化機械取代人類重複性勞動，且永遠不會感到疲倦，而“自動化”AI不僅代替了人類的體力勞動，還代替或輔助了腦力勞動，機器自動化的升級又何嘗不是人類自身的升級。
我們可以將以AutoGPT為代表的自主型AI想像成一個足智多謀且有豐富專業經驗的機器人助理，每當他被分配了一項任務指令，它會拆解目標，制定計劃、調整戰略並調用互聯網、數據庫等資源，它就是你的團隊成員，且任勞任怨，工作不止。
AutoGPT與ChatGPT一樣都能完成一些類似市場分析、文案寫作的工作，但AutoGPT的“自動化”似乎讓這些潛在用例看起來更振奮人心。 AutoGPT用例不勝枚舉，任何需要對多個排列組合進行遞歸分析的研究任務都是AutoGPT的絕佳候選。
隨著技術的不斷進步，AutoGPT和其他自主AI代理的潛在應用空間幾乎是無限的，有可能而且很可能會徹底改變我們的生活和工作方式。隨著我們繼續釋放它們的潛力，我們可以期待一個更加互聯、高效和創新的世界。
然而，鑑於AI技術的快速發展並越來越多地融入我們的生活，深入評估其潛在影響至關重要。 AutoGPT也並非沒有挑戰和局限性。最大的挑戰之一是生成內容的可靠性和安全性，AutoGPT的領域知識可能僅限於訓練數據中使用的特定主題和語言，且無法考慮到特定情況或主題的上下文和細微差別，從而導致不准確或不完整的回答，並且存在安全風險。
而GPT模型依賴大數據生成高質量內容的限制同樣存在於AutoGPT，同時AutoGPT根據訓練數據中的模式生成內容，但它可能無法生成超越它之前看到的內容的真正原創或創造性回答。
儘管目前AutoGPT運行成本仍然很高，且經常以無限循環告終，但其仍是AI領域令人興奮的重大進展，我們再次向AGI（通用人工智能）邁出了充滿希望的一步。發展速度只會越來越快，我們可以期待在未來幾年看到AI領域的更大進步。
未來，可能會是一個AI解決所有人類問題的烏托邦，但我們還必須考慮風險，世界瞬息萬變，我們必須做好適應和發展的準備。當我們擁抱這些前沿的AI科技時，我們每個人都有責任為AI合乎道德的發展做出貢獻，努力實現人工智能造福於每個人而不構成生存威脅的未來。
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