智東西4月13日消息，近日，代碼托管平台GitHub上線了一個新的基于GPT-4的開源應用項目AutoGPT，憑借超42k的Star數在開發者圈爆火。
AutoGPT能夠根據使用者需求，在使用者完全不插手的情況下自主執行任務，包括日常的事件分析、營銷方案撰寫、代碼程式設計、數學運算等事務都能代勞。比如某國外測試者要求AutoGPT幫他建立一個網站，AutoGPT就直接調用React架構生成了一個前端頁面。
特斯拉前AI總監、現OpenAI技術大牛安德烈·卡爾帕西（Andrej Karpathy）稱，AutoGPT是“提示工程的下一個前沿”。因為同基于GPT-4的ChatGPT非常依賴人們輸入提示詞來完成任務，AutoGPT則将中間的多輪提問環節交給機器，是以有人稱AutoGPT将會替代ChatGPT。
GitHub位址：
https://github.com/Torantulino/Auto-GPT
一、解決複雜任務無需人為幹預，GitHub上已有42萬星标
AutoGPT是一個開源的AI代理Python應用程式，由開發人員Significant Ggravitas近日釋出在GitHub上，它使用GPT-4作為驅動基礎，允許AI自主行動，完全無需使用者提示每個操作，30分鐘内就可以完成設定，以設定和入門的簡便性在使用者中大受歡迎，目前GitHub Star量已超過42k。
AutoGPT最大的特點就在于能全自動地根據任務指令進行分析和執行，自己給自己提問并進行回答，中間環節不需要使用者參與。
如果說ChatGPT是服從使用者指令，使用者讓它幹什麼它就幹什麼，那AutoGPT就是“自己覺得應該幹什麼就幹什麼”，它就像是一個遇到不懂的問題能自行去百度的人類。
使用者可以為AutoGPT設定總體目标，然後讓它逐漸采取措施來一一實作目标，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：聯網搜集資訊；存儲資訊；生成用于文本生成的GPT-4執行個體；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上有位使用者示範了一個簡單的例子，讓AutoGPT開發電子商務業務，它能代替人自動去浏覽網際網路來尋找商業創意，并将其發現儲存到檔案中以供日後參考。
除了自動搜集資訊完成指令，編碼對它而言也不在話下，另一位使用者要求它分析、重寫并儲存代碼，它也順利完成。
卡爾帕西稱：“AutoGPT是提示工程的下一個前沿領域。”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裝置和工具規格，定義認知循環，在上下文中分頁資料輸入和輸出再運作。
二、30分鐘完成設定，打造一款屬于自己的AI助手
使用者在開始之前，需要確定對終端指令有基本的了解，并需要完成以下步驟：1、設定Git；2、安裝Python；3、下載下傳Docker桌面；4、擷取OpenAI API密鑰，還使用提供的連結來通路，連結如下：
Docker：
OpenAI API：
Python：
安裝具體步驟如下：
1、使用者首先需要從GitHub克隆AutoGPT存儲庫；
“git clone
”
導航到新建立的檔案夾，其中包含：
2、在自動GPT檔案夾中，找到該檔案并插入OpenAI API密鑰。接下來，複制該檔案并将其重命名為.env.template.env
3、運作以下指令以安裝所需的Python包；
4、確定Docker正在運作，無需下載下傳任何容器，隻需確定程式處于活動狀态即可；
5、在運作AutoGPT前，先執行指令：Python scripts/main.py
對于連續模式，使用：Python scripts/main.py—Continuous
6、在設定目标時，先從簡單的目标開始測試，太複雜的目标可能會導緻AI無法輸入任何内容；
7、AutoGPT可以儲存檔案，使用者隻需要引導它朝着正确的方向來儲存分析即可。
結語：自問自答的AutoGPT，全自動更新疊代已實作
AutoGPT雖然目前還隻是一款實驗性的開源工具，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、搜集資訊、自動查找并修改Bug時，或許也意味着它未來也将通過程式設計來不斷加強自己的能力，人工智能所能達到的邊界再一次被拓展。
來源：GitHub官網、medium