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本周最火 AutoGPT!GitHub3.6万+标星,解决复杂任务全程无需人类插手

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转自:量子位 | 公众号 QbitAI

本周AI圈”最红炸子鸡“诞生——AutoGPT

不仅如此,这款软件系统的横空出世,一举将AI进程推向了新高度——

自主人工智能

顾名思义,它所具备的能力主打的就是一个“自主”,完全不用人类插手的那种!

例如一位网友就要求AutoGPT开发一个网站,结果不到3分钟,AI自己就用React和Tailwind CSS“唰唰唰”地搞定了。

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。

就连前特斯拉AI总监Andrej Karpathy对此都评价道:

AutoGPT是提示工程的下一个前沿。

而且不只是AutoGPT,最近还陆陆续续地衍生出了各种自主人工智能工具,例如AgentGPTBabyAGI等等。

然后网友们对面此景也坐不住了,惊叹于AI发展的日新月异:

这俩月,一睁眼就出新东西,太累了。

无需人类插手的AutoGPT们

那么这个当红的AutoGPT,和之前ChatGPT那波AI又有何区别?

微博博主“木遥”便下场亲测了一下。

图源:微博博主“木遥”

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……

而博主“木遥”在这整个过程中所做的事情就是“坐在屏幕前看着这一切自动在我眼前发生”……

图源:微博博主“木遥”

然后这位博主不禁发出了感慨:

我要是有它这个行动力,三个PhD都念完了。

有类似自主能力的AI,还有最近同样火爆的AgentGPT

也是只需要给个任务,剩下的都交给它来完成:

用100美元的资金创建一个新的创业公司。

AgentGPT在接到这项任务之后,便开始了他的展示:

  • 思考中……

  • 添加任务:研究需要最少资金的低成本商业模式。

  • 添加任务:确定潜在的目标市场及其需求。

  • 添加任务:开发一个精简的MVP(最小可行产品),并在目标市场进行测试以验证需求。

  • 思考中……

然后AgentGPT先是输出执行“研究需要最少资金的低成本商业模式”的结果:

根据我的研究,一些需要最少资金的低成本商业模式包括:

1、Dropshipping:通过Dropshipping,你可以在网上销售产品而无需持有库存。您只需通过第三方供应商完成订单,第三方供应商将产品直接运送给您的客户。你可以从50美元开始支付网站托管和域名注册费。

2、 社交媒体营销:如果你有社交媒体营销的天赋,你可以通过帮助企业接触他们的目标受众来创办自己的代理公司。你所需要的只是一台电脑,互联网连接,以及一些社交媒体营销的经验和技能,而你的起价只有50美元或更少。

3、活动策划:如果你对组织活动有热情,你可以开始自己的活动策划业务。你可以从策划一些小活动开始,比如生日派对、婚礼等等。你可以从100美元开始,创建一个简单的网站,名片,并通过社交媒体营销自己。

4、自由写作:如果你有写作天赋,你可以开始自己的自由写作事业。你可以通过在线平台,如Upwork、Fiver和其他求职网站找到客户。只需50美元,你就可以创建一个投资组合网站,并通过社交媒体营销自己。

这些只是一些低成本的商业模式,你只需要100美元的资金就可以考虑。选择一个符合你的技能和兴趣的商业模式是很重要的。

到这还没有完,AgentGPT会继续开始它的工作:

  • 思考中……

  • 添加任务:针对每种已确定的低成本商业模式,对潜在的产品或服务想法进行头脑风暴。

  • 添加任务:评估每个想法的潜在盈利能力和可扩展性。

  • 添加任务:选择最有希望的想法,并开发精益MVP,用于目标市场的测试。

而后便是继续地再思考、执行。

再如BabyAGI,也只需给个目标和任务迭代次数,AI“唰唰唰”地便自己搞了起来:

而且已经有博主开始把AutoGPT当做自己的生产力工具了——做视频!

不少网友在看到AI们的如此表现之后,表示整个人都通透了:

怎么玩?

这么强的工具,真的不想亲自玩一下?

操作一点也不麻烦。

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。

Ps. 获取地址都放在文末链接中了。

接下来, 打开你的CLI工具下载AutoGPT项目:

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

然后:

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AuroGPT的每个操作之后,输入“NEXT COMMAND”授权程序继续。

尽管项目也提供了不用这么麻烦的“连续模式”,最开始运行时用这个命令:

python scripts/main.py —continuous

但作者强烈不推荐!!因为它可能会导致你的AI一直运行下去或执行你正常根本不会授权的操作。

如果你非要试试,风险自负……

以及默认情况下,AutoGPT用DALL-e生成图像,要换Stable Diffusion的话,需要一个HuggingFace API的令牌。

本质是“套娃”

简单介绍一下AutoGPT的原理。

AutoGPT由于扩大了自己的应用范围,包括执行文件操作、网页浏览和数据检索等,有别于我们之前见过的所有AI(GitHub上已揽获3.6万+标星)

如Mila研究所前AI研究员@Lior分析:

AutoGPT相当于给了基于GPT的模型一个内存和一个主体(body)

具体来说:

AutoGPT的架构基于GPT-4和GPT-3.5,靠API连接;

AutoGPT可以进行自主迭代,即通过自我批判性审查来改进输出、在先前工作的基础上进行构建,并为了获得更准确的结果集成prompt历史记录;

AutoGPT具有内存管理,集成了Pinecone数据库,因此它可进行长期内存存储,保存上下文并基于此进行决策改进。

而在推特博主Jay Hack看来,AutoGPT等类似工具的出现,其实证明了智能的本质是“套娃”这件事儿

因为不论是AutoGPT还是BabyAGI,它们都是用LLM来递归地调用自己

这在AI领域最近可谓是个大趋势:

专业一点的话来说,这叫模型堆叠,即模型“一路向下”,去套用别的模型来拆解并解决任务。

用咱大白话来说,这就是“套娃”。

除了AutoGPT、BabyAGI这些,还有ViperGPT、SayCan和ToolKit等最新工具,以及前面微软发布的VisualGPT和HugginGPT,都差不多是这个思想。

再往前一些,初代DALL·E其实就是CLIP套VAE。

有意思的是,Jay Hack指出,有着“人工智能元老”之称的马文·明斯基早在1986年就把人类智能描述成有许多相互作用子系统的组织。

最后,Jay Hack也表示,正是因为“套娃”这种操作,我们的AI现在才得以拿下更为复杂的任务。而这,也就离通用人工智能更近一步。

确实,有不少网友都赞同:

AutoGPT可能就是AI领域中的下一大趋势。


面对如此强大的“套娃”工具们,一些人则开始哀嚎了:

参考链接:

[1]https://twitter.com/AlphaSignalAI/status/1645847165066006529
[2]https://twitter.com/karpathy/status/1642598890573819905
[3]https://weibo.com/1644684112/MBK3WCt8o
[4]https://twitter.com/DataChaz/status/1645152577258962944

密钥获取地址:

https: //platform.openai.com/account/api-keys
https://www.pinecone.io/
https://elevenlabs.io

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