AutoGPT不必人工下指令,能超越ChatGPT?怎麼下載?安裝步驟一次看
AutoGPT不必人工下指令,能超越ChatGPT?怎麼下載?安裝步驟一次看
2023.04.14 | AI與大數據

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: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。

AutoGPT_1
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。
圖/ 36Kr

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
圖/ 36kr

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:
1、設置Git;
2、安裝Python;
3、下載Docker桌面;
4、獲取OpenAI API密鑰,還使用提供的連結來訪問,連結如下:

Docker

OpenAI API

Python

AutoGPT安裝步驟如下:

  1. 用戶首先需要從GitHub複製AutoGPT儲存庫;
AutoGPT
圖/ 36kr
AutoGPT
圖/ 36kr

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

導航到新創建的文件夾,其中包含:

AutoGPT
圖/ 36kr
  1. 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
AutoGPT
圖/ 36kr
  1. 執行命令,以安裝所需的Python包;
AutoGPT
圖/ 36kr
  1. 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;
AutoGPT
圖/ 36kr
  1. 在運行AutoGPT前,先執行命令:
    Python
AutoGPT
圖/ 36kr

對於連續模式,使用:Python

AutoGPT
圖/ 36kr
  1. 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;
AutoGPT
圖/ 36kr
  1. 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。
AutoGPT
圖/ 36kr

AutoGPT自問自答,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。

延伸閱讀:ChatGPT 新plugin上線!可查核事實甚至分析Excel數據,全新功能有哪些?

本文授權轉載自:36氪

責任編輯:傅珮晴、林美欣

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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