前两篇讲解了Agent的原理和组件,这节我将给大家介绍两个agent项目,给出它们的工作原理和区别,并教大家亲手尝试使用 Agents
AutoGPT️
我们的老朋友,之前文章也专门写过。AutoGPT 是一个由Toran Richards创建的流行开源项目,github有接近15万星。它利用GPT4作为大脑,结合langchain的链接思想,连接各种工具和互联网资源,来完成人类给予的任务。
您只需要设定一个目标,AutoGPT就会自主规划并逐步执行任务。如果遇到问题,它会自主拆分任务并逐步解决。
AutoGPT 所做的事情就是把电脑的控制权、向量空间的云存储、各种工具的API交给了AI。借此,它可以分析市场并提出交易策略、客户服务、营销、财务或其他需要持续更新的任务。
这就是为什么 Karpathy 最近说“AutoGPT 是提示工程的下一个前沿”
AutoGPT 相当于给基于 GPT 的模型赋予了内存和主体。您现在可以将任务交给 AI 代理,让它自主制定计划、执行计划、浏览网页并使用新数据修改策略,直到任务完成。
AutoGPT由以下三个组成部分构成:
架构:它通过 API 调用 GPT-4 和 GPT-3.5。
自主迭代:AutoGPT通过自我评估改进其输出,利用以前的行动和提示历史以获得更准确的结果。
内存管理:与 @pinecone 的集成让 AutoGPT 能够长期内存存储,支持上下文保存和改进决策。
此外,AutoGPT还具备多功能性,例如文件操作、网页浏览和数据检索等功能,使其应用范围更广。
快速体验
让我们以Cognosys为例,看看如何使用他们的平台来应用AgentGPT来总结最新新闻。
Cognosys 一款类AutoGPT 的在线工具;不需要绑定OpenAI 的API Key
首先,访问Cognosys网站。
输入Agent的名称和您想要达到的目标,让AgentGPT知道您的需求。
选择模式为Browsing,让AgentGPT拥有联网能力
点击提交,AgentGPT会利用其强大的自然语言处理能力来搜索最新的新闻,并呈现出相关的摘要。
您可以阅读并评估生成的新闻摘要,如果需要,还可以对其进行修改或完善,让摘要更贴合您的需求。
除此之外
AI平台Hugging Face提供了托管版本的AutoGPT。您只需要提供OpenAI API密钥,为AI指定角色和一些目标即可
对于Replit用户,您还可以fork此repl并为其提供您的OpenAI API密钥来体验
godmode也允许您输入OpenAI API密钥后直接体验AutoGPT
恭喜你掌握了第一个 Agent!
AgentGPT
这是 AgentGPT 的自我介绍:
AgentGPT: Create and run an autonomous agent (AutoGPT) from a website, no login required.
AgentGPT 是一个基于 Langchain 和 OpenAI 基础构建的 AI Agent。它是一个 AI 代理平台,使您能够在浏览器或个人计算机中创建、配置和部署自主 AI 代理。
AgentGPT 允许您配置和部署自治 AI 代理。命名你自己的自定义 AI,让它开始实现任何可以想象的目标。它将尝试通过思考要做的任务、执行它们并从结果中学习来达到目标。
AgentGPT 和 AutoGPT 之间的区别
AutoGPT 是一款功能强大的 AI 工具。但在开始使用之前,您需要设置 Git、安装 Python、下载 Docker 桌面程序并获取 OpenAI API 密钥。
AgentGPT 实际上是基于 AutoGPT 架构进行了改进,为您增加了一个网页界面,摆脱了繁琐的搭建和安装过程。从本质上来说,它就是一个 AutoGPT,您无需自行搭建,也不必担心繁杂的构建步骤,只需要登录网站就可以使用。
简单使用
前置准备:在使用AgentGPT之前,您需要获取OpenAI API密钥。访问 OpenAI 网站 https://www.openai.com/。
AgentGPT 注册步骤如下:
访问 AgentGPT 平台:https://agentgpt.reworkd.ai/
在 reworkd.ai 上创建一个帐户,并通过提供您的名称和目标来部署您的代理
在我们的例子中,我们要求 AgentGPT 开发一个能够人脸识别的 Web 应用程序。这里我部分截取了中间的运行效果,AgentGPT成功帮我生成了一个人脸识别的 Web 应用,期间无需写任何代码!
自己部署
感兴趣的小伙伴也可以尝试自己在本地部署 Agents!
Vercel目前已经支持自主一键部署AgentGPT