AutoGPT初次探索:免费体验、使用指南与心得总结

AutoGPT初次探索:免费体验、使用指南与心得总结

  • 写在前面的废话
  • 一、部署 Auto-GPT
  • 二、试运行 Auto-GPT
  • 三、我踩过的坑
  • 四、后续探索

AutoGPT是一种基于GPT的自动化系统,为GPT提供了一个身体和内存,使其能够自主执行任务,例如市场分析、客户服务和营销等。AutoGPT集成了多种网络工具,可以将指令拆分为多个子任务,并逐个执行这些子任务,这为各种自动化任务提供了很大的便利。基于AutoGPT的应用程序正在不断涌现,这些程序利用AI自动安排任务列表,并自动调用API接口,让AI程序7*24小时连续不中断地工作,使得人们可以更加便捷地实现各种任务。AutoGPT的出现预示着未来AI将在各个领域发挥越来越重要的作用,为我们的生活带来更多的便利和效率。

写在前面的废话

ChatGPT 的交互模式,是和一个 “人” 对话聊天。

如果你想了解更多ChatGPT和AI绘画的相关知识,请参考:ChatGPT注册和变现思路,AI绘画教程汇总

聊天的过程,双方的信息会进行交换,作为主导的一方,我们需要引导 GPT ,给她清晰的信息,批评她错误的表达,夸奖她正确的思考。

过程就像开着一辆手动挡的轿车,你需要根据车流和路线,不断观察,不断调整档位。

那 Auto-GPT 是什么呢?自动挡的轿车吗,不,体验下来,我感觉她是一辆无人驾驶的汽车,只需要告诉她你的目的地,加满油,就可以了。

是的,Auto-GPT 需要加油,汽油主要构成是 OpenAI api 的 tokens 消耗。

这篇文章,是关于 Auto-GPT 实操后的初体验。我是在电脑本地运行的,没有用国外的服务器。所以网络需要“稳定”。

一、部署 Auto-GPT

项目链接:https://github.com/Torantulino/Auto-GPT

  1. 获取项目代码: 通过 git 软件从 Github 拉取项目代码。如果您不熟悉 git 或不想了解,可以直接下载 zip 文件。建议学习易懂的 git 使用教程,以便及时获取最新代码。
  2. 配置 Python 运行环境: 在系统环境变量中安装可执行的 Python 软件包和 pip 软件包(用于安装项目依赖)。推荐下载 Visual Studio Code 编辑器,用它打开下载的 Auto-GPT 项目文件夹,VS 会自动识别为 Python 项目并提示安装插件。安装完成后,运行以下命令安装依赖: pip install -r requirements.txt
  3. 配置 Auto-GPT env 文件: .env 文件用于设置 Auto-GPT 的关键运行参数,如 OpenAI 的 API Key。在项目中,.env 文件全名为 .env.template。可以复制一份并重命名为 .env,或直接修改原文件名。需要配置 PINECONE_API_KEY、HUGGINGFACE_API_TOKEN、GOOGLE_API_KEY、CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID 和 ELEVENLABS_API_KEY。
  4. 获取 OpenAI 的 API Key: 请访问 https://platform.openai.com/account/api-keys 获取 API Key。

如果还没有账号可以参考这篇文章:ChatGPT注册攻略

  1. 获取 PINECONE_API_KEY: 请访问 https://app.pinecone.io/ 获取 API Key。
  2. 获取 GOOGLE_API_KEY: 请访问 https://console.cloud.google.com/apis/credentials 获取 API Key。
  3. 获取 CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID: 请访问 https://programmablesearchengine.google.com/controlpanel/all 获取搜索引擎 ID。
  4. 获取 HUGGINGFACE_API_TOKEN: 请访问 https://huggingface.co/ 获取 API Token。
  5. 填写 .env 文件参数: 将获取到的各 API Key 填写到 .env 文件中。配置完成后,即可运行项目。

二、试运行 Auto-GPT

  1. 运行 Auto-GPT: 在 VS Code 终端或 PowerShell 中,进入项目目录并执行以下命令:
python scripts/main.py
  1. 启动设置:

    1. 如果程序正常运行,系统将提示您为 AI 起个名字。
    2. 接下来设置角色身份。
    3. 然后设置 5 个目标。

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  1. 开始运行: 设置完第 5 个目标后,Auto-GPT 开始执行。运行结果会显示在终端中,包括思考、推理、计划和反思。
  2. 控制执行: 输出完成后,系统会提示您输入 y 以授权并继续执行;输入 y -N(次数)来授权 N 次执行;输入 n 退出执行。或者直接输入其他反馈。
  3. 观察 AI 角色成长: 接下来,程序会不断重复运行过程。您可以观察 AI 角色的思考、成长、记忆和输出。AI 在某些环节产生的内容会保存到项目下的 auto_gpt_workspace 文件夹中。

通过以上步骤,您可以试运行并观察 Auto-GPT 的表现。感受 AI 角色的成长和思考过程,同时了解其工作原理。

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三、我踩过的坑

如果你不是程序员,项目代码的拉取和 Python 环境的运行,可能会遇到一些奇奇怪怪的问题。可以自行 google 、GPT 解决,或者可以在文章评论联系我帮你处理。

以下是在部署和使用 Auto-GPT 过程中可能遇到的一些问题及解决办法。请确保您已完成所有步骤并仔细检查,以确保获得最佳体验:

  1. 项目代码拉取和 Python 环境运行: 如果您不熟悉编程,可能会遇到一些问题。您可以尝试使用 Google 搜索、咨询 GPT 或在本文评论区寻求帮助。
  2. .env 文件名未修改: 如果 .env.template 文件名未更改为 .env,运行时会提示未填入有效的 OpenAI API Key。

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  1. 获取 API 需要TiZ: 获取 API 时,许多网站链接可能需要使用TiZ工具才能访问。

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  1. 网络连接问题: 在 Auto-GPT 运行过程中,确保启用了工具的 TUN 模式,以便访问 OpenAI 和 Google 网站。否则,您可能会遇到类似“Command google returned: Error: [WinError 10060] 连接尝试失败”的错误。

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  1. 注意 API 费用消耗:

运行是要扣 OpenAI 账户的钱的,如果账号有 5 美元、 18 美元 的额度,注意消耗,不要一下 y -1000 这样。可能会瞬间 “破产”。

此时你可以多注册几个ChatGPT账号,以防不时之需:ChatGPT注册全攻略大全

四、后续探索

在成功运行 Auto-GPT 后,您可以尝试以下计划:

  1. 参考网络社区: 在网络社区上寻找有关 Auto-GPT 的有趣用法,并尝试模仿使用。
  2. 探索 Auto-GPT 功能: 研究 Auto-GPT 的其他功能,例如检查是否能读取本地文件或生成可运行的项目代码。
  3. 保持关注: 关注 Auto-GPT 的最新动态和更新,以便及时了解其进展和新功能。

通过这些后续探索,您可以充分利用 Auto-GPT,发掘其潜力,并获得更多灵感。祝您在使用过程中取得满意的成果!

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