Auto-GPT部署使用图文教程

从去年下半年开始，Ai相关领域爆炸式的发展，令人眼花缭乱。ChatGPT和GTP-4很多人还没来得及体验，又一个重磅产品诞生了 - Auto-GTP。

有人说Auto-GPT的发布，让人类离AGI（通用人工智能）又更进了一步。那么Auto-GPT是什么呢？我们怎么使用它呢？

什么是Auto-GPT？

Auto-GPT 是一个实验性开源应用程序，其作者在3月31日将其发布在Github上。它以GPT-4 作为驱动，可以自主做出决定以实现目标，无需用户干预。

简单说吧，你可以将其视为一个助手，它可以自行做出决定以实现目标，而不是你指定下一步该做什么。

Auto-GPT 具有以下功能

在你给AutoGPT设定一个目标后，它会让ChatGPT将实现这个目标的任务进行拆解。然后再根据拆解的任务，一条条的去执行。甚至会根据任务的需要，自主去搜索引擎检索，再将检索的内容发送给ChatGPT，进行进一步的分析处理，直至最终完成我们的目标。而我们设定目标、任务拆解、搜索引擎的检索，其核心的目标就是不断地自动完善、补充Prompt。而不再需要我们自己产生Prompt去跟Ai产品进行交互。

什么是Prompt？

体验过Ai相关产品的小伙伴一定都对 Prompt 不陌生。想要从Ai产品中得到好的反馈，一定缺不了高质量Prompt 的助力。搞清楚Prompt是什么，我们需要从头说起。

Auto-GPT基于ChatGPT，而ChatGPT是一个大规模语言模型（LLM - Large Language Model。它通过数据与算法来推导语言的条件概率分布,并不断优化模型使其可以准确生成语言。这些都是典型的概率建模和机器学习的方法论,所以可以说LLM是一个数学模型,或者更确切地是一个统计学习模型。

简单来说，LLM就是通过大量语言资料的学习，所谓的学习其实就是将这些语言资料进行‬分词，然后进行统计分析，最后‬将结果存储为‬一个数据集。当我们跟Ai产品‬交互时，LLM也会根据我们的提问或输入，进行同样的分词，通过计算词语内容与数据集内容的相关性找到‬对应‬结果，‬再‬整理汇总，最后经过重新组织语言后反馈给我们。

这里的关键就是分词后的词语，在AI领域，大家叫它Prompt。只有高质量的Prompt的命中，才能在数据集中找到我们真正想要的结果。

到这里，大家应该对Auto-GPT有了一个比较全面的认识吧！

下面我们开始讲解如何使用、搭建我们自己的Auto-GPT。

使用Auto-GPT有两种方式:

第一种方式是直接使用Agent-GPT（它是一个包装了Auto-GPT的在线操作界面。访问地址：agentgpt.reworkd.ai）体验它。

第二种方式我们需要在本地计算机上进行安装和运行。

好了，我们开始讲解有关如何在本地计算机上安装和运行 Auto-GPT 吧！当然如果你选择第一种方式使用Auto-GPT，下面的内容，可以直接忽略。

安装Auto-GPT前的准备

Git 安装(安装包地址：git-scm.com/downloads)

Python 3.7 或更高版本（安装包地址：www.python.org/downloads/）

OpenAI API Key

PineCone API Key

如何获取 OpenAI 和 PineCone API 密钥

创建一个 OpenAI 帐户。

转到您的帐户页面，在 API 密钥选项卡下，单击“创建新密钥”。

注意：保留此密钥的副本，因为您无法从 Web 界面检索它。

接下来，转到PineCone并创建一个帐户。在 API 密钥选项卡下，复制值和环境并将它们保存在某处。

好的，现在所有的依赖项都设置好了。让我们开始设置 Auto-GPT。

如何设置Auto-GPT

第 一 步：克隆 Auto-GPT 存储库

打开 Git Bash 并执行以下命令以克隆项目。

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

第二步：下载依赖

导航到 Auto-GPT 项目文件夹。

cd 'Auto-GPT'

然后安装依赖项。

pip install -r requirements.txt

接下来，重命名.env.template为.env并填写您的OPENAI_API_KEY和PINECONE_API_KEY和PINECONE_ENV

第 三 步：试运行

打开终端并运行main.py脚本。执行以下命令后，您应该会看到此屏幕：

python scripts/main.py

注意：如果您无权访问 GPT-4 API，请在命令末尾添加 - gpt3only。

好了，环境搭建好了，小伙伴们可以自己体验了。

总之，Auto-GPT 是自主 AI 领域向前迈出的一大步。它不仅使复杂的任务变得更容易，而且还让人们只需很少的输入就可以使用 AI 的强大c功能。