智东西（公众号：zhidxcom）

编译 | 吴菲凝

【资料图】

编辑 | 李水青

智东西 4 月 13 日消息，近日，代码托管平台 GitHub 上线了一个新的基于 GPT-4 的开源应用项目 AutoGPT，凭借超 42k 的 Star 数在开发者圈爆火。

AutoGPT 能够根据用户需求，在用户完全不插手的情况下自主执行任务，包括日常的事件分析、营销方案撰写、代码编程、数学运算等事务都能代劳。比如某国外测试者要求 AutoGPT 帮他创建一个网站，AutoGPT 就直接调用 React 框架生成了一个前端页面。

特斯拉前 AI 总监、现 OpenAI 技术大牛安德烈 · 卡尔帕西（Andrej Karpathy）称，AutoGPT 是 " 提示工程的下一个前沿 "。因为同基于 GPT-4 的 ChatGPT 非常依赖人们输入提示词来完成任务，AutoGPT 则将中间的多轮提问环节交给机器，因此有人称 AutoGPT 将会替代 ChatGPT。

GitHub 地址：

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

一、解决复杂任务无需人为干预，GitHub 上已有 42 万星标

AutoGPT 是一个开源的 AI 代理 Python 应用程序，由开发人员 Significant Ggravitas 近日发布在 GitHub 上，它使用 GPT-4 作为驱动基础，允许 AI 自主行动，完全无需用户提示每个操作，30 分钟内就可以完成设置，以设置和入门的简便性在用户中大受欢迎，目前 GitHub Star 量已超过 42k。

AutoGPT 最大的特点就在于能全自动地根据任务指令进行分析和执行，自己给自己提问并进行回答，中间环节不需要用户参与。

如果说 ChatGPT 是服从用户指令，用户让它干什么它就干什么，那 AutoGPT 就是 " 自己觉得应该干什么就干什么 "，它就像是一个遇到不懂的问题能自行去百度的人类。

用户可以为 AutoGPT 设定总体目标，然后让它逐步采取措施来一一实现目标，这就是 "AI 代理 " 概念的由来，它完全自动执行操作。

目前 AutoGPT 已经配备的功能包括：联网搜集信息；存储信息；生成用于文本生成的 GPT-4 实例；使用 GPT-3.5 总结信息。

人们目前正在探索 AutoGPT 的各种玩法，在 Twitter 上有位用户演示了一个简单的例子，让 AutoGPT 开发电子商务业务，它能代替人自动去浏览互联网来寻找商业创意，并将其发现保存到文件中以供日后参考。

除了自动搜集信息完成指令，编码对它而言也不在话下，另一位用户要求它分析、重写并保存代码，它也顺利完成。

卡尔帕西称："AutoGPT 是提示工程的下一个前沿领域。" 他认为，一个 GPT 调用就像是计算机上的一个指令，可以被串联成程序，使用提示来定义 I/O 设备和工具规格，定义认知循环，在上下文中分页数据输入和输出再运行。

二、30 分钟完成设置，打造一款属于自己的 AI 助手

用户在开始之前，需要确保对终端命令有基本的了解，并需要完成以下步骤：1、设置 Git；2、安装 Python；3、下载 Docker 桌面；4、获取 OpenAI API 密钥，还使用提供的链接来访问，链接如下：

Docker：

https://www.docker.com/products/docker-desktop/

OpenAI API：

https://platform.openai.com/account/api-keys

Python：

https://www.python.org/downloads/

安装具体步骤如下：

1、用户首先需要从 GitHub 克隆 AutoGPT 存储库；

"git clone

https://github.com/Torantulino/Auto-GPT"

导航到新创建的文件夹，其中包含：

2、在自动 GPT 文件夹中，找到该文件并插入 OpenAI API 密钥。接下来，复制该文件并将其重命名为 .env.template.env

3、运行以下命令以安装所需的 Python 包；

4、确保 Docker 正在运行，无需下载任何容器，只需确保程序处于活动状态即可；

5、在运行 AutoGPT 前，先执行命令：Python scripts/main.py

对于连续模式，使用：Python scripts/main.py — Continuous

6、在设定目标时，先从简单的目标开始测试，太复杂的目标可能会导致 AI 无法输入任何内容；

7、AutoGPT 可以保存文件，用户只需要引导它朝着正确的方向来保存分析即可。

结语：自问自答的 AutoGPT，全自动更新迭代已实现

AutoGPT 虽然目前还只是一款实验性的开源工具，但是已再次向外界展示了 GPT-4 大语言模型无边际的强大潜力。

当一款 AI 工具能自动完成优化代码、搜集信息、自动查找并修改 Bug 时，或许也意味着它未来也将通过编程来不断加强自己的能力，人工智能所能达到的边界再一次被拓展。

来源：GitHub 官网、medium