GPT神器又一個：AutoGPT！不必人工下指令，怎麼下載？安裝步驟一次看
AutoGPT能夠根據用戶需求，在用戶完全不插手的情況下自主執行任務，因此有人稱AutoGPT將會替代ChatGPT。
數位時代
本文授權轉載自：36氪
責任編輯：傅珮晴、林美欣
4月13日消息，近日，代碼託管平台GitHub上線了一個新的基於GPT-4的開放原始碼應用項目AutoGPT，憑藉超過42萬的星標在開發者圈暴紅。
AutoGPT能夠根據用戶需求，在用戶完全不插手的情況下自主執行任務，包括日常的事件分析、行銷方案撰寫、代碼編程、數學運算等事務都能代勞。比如某國外測試者要求AutoGPT幫他創建一個網站，AutoGPT就直接調用React框架生成了一個前端頁面。
特斯拉前AI總監、現加入OpenAI團隊的安德烈·卡爾帕西（Andrej Karpathy）稱，AutoGPT是「提示工程的下一個尖端」。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，因此有人稱AutoGPT將會替代ChatGPT。
GitHub地址：https://github.com/Torantulino/Auto-GPT
AutoGPT超讚功能1：AutoGPT可以解決複雜任務，不需要人為干預
AutoGPT是一個開放原始碼的AI代理Python應用程式，由開發人員Significant Ggravitas近日發佈在GitHub上， 它使用GPT-4作為驅動基礎，允許AI自主行動，完全無需用戶提示每個操作，30分鐘內就可以完成設置 ，以設置和入門的簡便性在用戶中大受歡迎，目前GitHub Star量已超過42k。
AutoGPT最大的特點就在於能全自動地根據任務指令進行分析和執行，自己給自己提問並進行回答，中間環節不需要用戶參與。
如果說ChatGPT是服從用戶指令，用戶叫它做什麼它就做什麼，那AutoGPT就是「自己覺得應該做什麼就做什麼」，它就像是一個遇到不懂的問題，能自行去Google的人類。
用戶可以為AutoGPT設定總體目標，然後讓它逐步採取措施來一一實現目標，這就是「AI代理」概念的由來，它完全自動執行操作。
目前AutoGPT已經配備的功能包括：上網蒐集資訊；儲存資訊；生成用於文本生成的GPT-4實例；使用GPT-3.5總結資訊。
人們目前正在探索AutoGPT的各種玩法，在Twitter上有位用戶示範了一個簡單的例子，讓AutoGPT開發電子商務業務，它能代替人自動去瀏覽網路來尋找商業創意，並將其發現保存到文件中以供日後參考。
除了自動蒐集資訊完成指令，編碼對它而言也不在話下，另一位用戶要求它分析、重寫並保存代碼，它也順利完成。
卡爾帕西稱：「AutoGPT是提示工程的下一個尖端領域。」他認為，一個GPT調用就像是計算機上的一個指令，可以被串聯成程式，使用提示來定義I/O設備和工具規格，定義認知循環，在上下文中分頁數據輸入和輸出再運行。
AutoGPT超讚功能2：30分鐘完成設置，打造一款屬於自己的AI助手
用戶在開始之前，需要確保對終端命令有基本的了解，並需要完成以下步驟：
- 設置Git
- 安裝Python
- 下載Docker桌面
- 獲取OpenAI API密鑰，還使用提供的連結來訪問，連結如下：
Docker： https://www.docker.com/products/docker-desktop/
OpenAI API： https://platform.openai.com/account/api-keys
Python： https://www.python.org/downloads/
AutoGPT安裝步驟如下：**
1、用戶首先需要從GitHub複製AutoGPT儲存庫
git clone：https://github.com/Torantulino/Auto-GPT
導航到新創建的文件夾，其中包含：
2、在自動GPT文件夾中，找到該文件並插入OpenAI API鑰匙。接下來，複製該文件並將其重命名為.env.template.env
3、執行命令，以安裝所需的Python包
4、確保Docker正在運行，無需下載任何容器，只需確保程式處於活動狀態即可
5、在運行AutoGPT前，先執行命令：Python scripts/main.py
對於連續模式，使用：Python scripts/main.py—Continuous
6、在設定目標時，先從簡單的目標開始測試，太複雜的目標可能會導致AI無法輸入任何內容
7、AutoGPT可以保存文件，用戶只需要引導它朝著正確的方向來保存分析即可。
自問自答的AutoGPT，讓AI再次展示其強大潛力
AutoGPT雖然目前還只是一款實驗性的開放原始碼工具，但是已再次向外界展示了GPT-4大語言模型無邊際的強大潛力。
當一款AI工具能自動完成優化代碼、蒐集資訊、自動查找並修改Bug時，或許也意味著它未來也將透過編程來不斷加強自己的能力，人工智慧所能達到的邊界再一次被拓展。
(原始連結)
