Auto-GPT将如何彻底改变我们所了解的AI聊天机器人
Auto-GPT是一种新的技术，将彻底改变我们所了解的AI聊天机器人。它是由OpenAI开发的一种自动对话生成模型，建立在GPT-3和GPT-4的基础上。Auto-GPT的目标是通过自动化模型构建和优化过程，简化和加速聊天机器人的开发过程。
传统上，开发聊天机器人需要大量的人工努力，包括数据收集、模型设计、训练和调试等。这是一个耗时且复杂的过程。但是，Auto-GPT通过自动化这些步骤，使开发聊天机器人变得更加高效和便捷。
Auto-GPT采用了自我学习的方法。它通过与人类操作员进行互动来收集数据，并使用这些对话数据进行自我训练。这种自我学习的方式使得模型能够逐步提升对话质量和准确性。
该技术还提供了一种交互式的方式来开发聊天机器人。开发人员可以通过与Auto-GPT进行对话来指导和迭代机器人的训练过程。他们可以提供示例对话、调整回复的风格和内容，并及时查看和反馈机器人的响应。
Auto-GPT的最终目标是使开发人员能够以最小的努力创建高质量的聊天机器人。它为开发者提供了一个强大而灵活的工具，可以根据不同的需求和场景来定制和训练聊天机器人。
这种自动化的方法有望加快聊天机器人的开发速度，并为更广泛的应用提供机会。随着Auto-GPT的不断发展和改进，我们可以期待看到更多创新和进步，从而改变我们与AI聊天机器人互动的方式。
最近，OpenAI LP的ChatGPT等人工智能聊天机器人因其能够进行与人类类似的对话以及执行研究、搜索和内容生成等知识任务的能力而变得非常受欢迎。
现在，一种名为Auto-GPT的新竞争者在社交媒体上风靡一时，进一步扩展了OpenAI的聊天机器人能力的自动化能力。它是一类名为"自主AI代理"的新型人工智能工具的一部分，这些工具利用了ChatGPT背后的GPT-3.5和GPT-4生成性人工智能技术，以处理任务、积累自身知识，并连接应用和服务以自动化任务并代表用户执行操作。
ChatGPT之所以对用户来说似乎是神奇的，是因为它能够根据用户的提示回答问题和生成内容，例如总结大型文件、生成诗歌和故事或编写计算机代码。然而，由于它一次只能执行一个任务，所以它在能力上有所限制。在与ChatGPT的对话过程中，用户一次只能提出一个问题，并且改进这些提示或问题可能是一个缓慢而繁琐的过程。
由游戏开发人员Toran Bruce Richards创建的Auto-GPT通过允许用户给AI设定一个目标和一组要实现的目标来消除这些限制。然后，它生成一个行为类似于人类的机器人，使用OpenAI的GPT模型执行AI提示，以实现这个目标。在此过程中，它学会改进自己的提示和问题，以获得更好的结果。
Auto-GPT具有互联网连接功能，可以通过搜索收集额外信息。此外，它通过数据库连接具有短期和长期记忆，以便跟踪子任务。在需要时，它使用GPT-4生成文本或代码。当任务未完成时，Auto-GPT还可以自我挑战，并通过改变自己的提示来填补空白，以获得更好的结果。
根据Richards的说法，尽管当前的AI聊天机器人非常强大，但它们无法自行改进提示并自动执行任务是一个瓶颈。他告诉Vice：“这个灵感促使我开发了Auto-GPT，它可以将GPT-4的推理应用于需要长期规划和多步骤的更广泛、更复杂的问题。”
Auto-GPT在GitHub上作为开源项目提供。它需要来自OpenAI的应用程序编程接口密钥才能访问GPT-4。要使用它，用户需要安装Python和开发环境，如Docker或带有Dev Container扩展的VS Code。因此，需要一些技术知识才能开始使用，但提供了详细的设置文档。
它是如何工作的呢？在文本界面中，Auto-GPT要求用户给AI起一个名称、一个角色、一个目标和最多五个要达到的目标。每个目标定义了AI代理将如何处理用户想要的动作以及如何交付最终产品。
首先，用户为AI设置一个名称，例如"RestaurantMappingApp-GPT"，然后设置一个角色，例如"开发一个提供附近餐厅交互式地图的Web应用程序"。然后，用户可以设置一系列目标，例如"用Python编写后端"和"用HTML编程前端"，或者"如果可用，提供菜单链接"和"链接到送餐应用程序"。
用户按下回车键后，Auto-GPT将开始启动代理，代理会为GPT-4生成提示，然后处理原始角色和每个不同目标。最后，它将开始改进和递归不同提示，使其能够使用Python或JavaScript连接到Google地图。
它通过将整体工作分解为较小的任务来实现这一点，并使用一个作为"管理器"的主监控AI机器人来确保它们协调工作。这个特定的提示要求机器人构建一个相当复杂的应用程序，如果它不跟踪多个不同的移动部件，可能会出现问题，因此可能需要多个步骤才能完成。
在每个步骤中，每个AI实例都会"叙述"它正在做的事情，甚至批评自己，以便根据其接近给定目标的方式改进其提示。一旦达到特定目标，每个实例将完成其过程，并将其答案返回给主管理任务。
要让ChatGPT甚至更高级的基于订阅的GPT-4在没有监督的情况下执行这些任务，将需要大量需要人工处理的手动步骤。而Auto-GPT可以自主完成这些步骤。
Auto-GPT的能力对于希望在游戏中取得进展的新手开发人员非常有益，AI代码补全工具提供商Tabnine Ltd.的生态系统副总裁Brandon Jung告诉SiliconANGLE。
Jung表示：“一个好处是它对于那些刚接触编程的人来说是一个很好的入门，它可以快速进行原型设计。对于不需要精确性或存在安全问题的用例，它可以加速创建过程，而无需成为包含专家审核的更广泛系统的一部分。”
能够从一系列简单的文本提示中快速构建应用程序，包括所有代码，将为开发人员提供大量新的代码模板。基本上为他们提供快速的解决方案和基础。但是，在投入生产之前，它们必须经过彻底的审查。
Auto-GPT可以用于哪些应用？这只是Auto-GPT能力的一个例子。凭借其能力，它具有广泛的应用可能性，目前正被开发人员、项目经理、AI研究人员以及任何能够下载其源代码的人所探索。
数字业务转型公司Publicis Sapient的首席产品官Sheldon Monteiro告诉SiliconANGLE说：“有许多人利用Auto-GPT进行市场调研、制定商业计划、创建应用程序、自动化追求目标的复杂任务，比如规划一餐、查找食谱并订购所有食材，甚至代表用户执行交易。”
Auto-GPT可以通过互联网搜索进行快速市场调研，例如"为我找到五个价格在200美元以下的游戏键盘，并列出它们的优缺点"。通过将任务分解为多个子任务，自主AI可以迅速搜索多个评论网站，生成市场调研报告，并返回一个价格低于该金额的游戏键盘列表以及有关它们的信息。
一个名为MOE的Twitter用户创建了一个名为"Isabella"的Auto-GPT机器人，可以自主分析市场数据并外包给其他AI。它通过使用AI框架Lang-chain自主收集数据并对不同市场进行情感分析来实现这一点。
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