刚上线两周，就收获了50k+星。看来自动GPT真的火了！
(项目地址::https://github . com/Torantulino/Auto-GPT？ref=jina-ai-gmbh.ghost.io)
Auto-GPT，顾名思义，在“Auto”上是独一无二的——它可以“独立地”实现你设定的任何目标，也就是Auto-GPT会自己在网上查资料、思考解决方案、使用相关工具……而你所要做的就是在屏幕前静静地看着它发生。
面对这样一台无需人为干预就能独立完成任务的自动GPT，难怪很多网友的第一反应是“砸”:
有了自动GPT，ChatGPT就变成了“传统的GPT”。
根据官方介绍，Auto-GPT本质上是一个基于GPT-4语言模型的实验性开源应用，由GPT-4驱动，结合LLM的思想，独立实现任务。
如果说ChatGPT的出现让人们相信了未来AI的重要性，Auto-GPT则进一步升华了这种想法:未来，由自主AI驱动的任务将成为常态。因为Auto-GPT提出的这种可能性，ChatGPT在不到半年的时间里成为了很多人眼中的“传统GPT”。
为了验证这种未来的可能性，最近有很多人体验了自动GPT，包括微博博主@木瑶:“如果你刚开始玩自动GPT却不了解，你会对af焦虑，就像我一样。”
最初，木瑶只是想让Auto-GPT解释LangChain(一种围绕大型语言模型的应用程序开发框架)的用法。结果Auto-GPT直接来了一整套操作(这些步骤都是自己串起来的，没有人为干预)，连LangChain都装上了:
第一，尽量直接在LangChain官网爬资料。
被官网拒绝了，可能是因为被屏蔽了。
发现失败后，我想了想说，要不你谷歌一下？
谷歌产生了许多结果。
看了半天这些结果，我说:“既然收集了很多有用的信息，那就装起来玩吧。”
然后我开始在我的电脑上安装LangChain………
面对这样一个“脱离图表”的自动GPT，穆遥不禁感慨:“我坐在屏幕前，看着它在我眼前自动发生，心想如果我有这个行动力，我早就把三个博士都读完了。”
此外，Globus的创始人Michael Anti也分享了一个很好的Auto-GPT用例:“假设你是华为的公关人员，分析一下最近的国际报道，看看接下来该怎么做。”
关于Auto-GPT的表现，Michael Anti评论道:“奇点在这里，很多行业都在消亡？”
总的来说，自动GPT就像一个机器人助手。你只需要给一个任务，它就会自己完成。但是自动GPT真的完美无瑕吗？
事实证明，至少在现阶段，远非如此Jinaai创始人兼首席执行官韩笑表示:“当我们庆祝Auto-GPT的快速崛起时，退一步仔细审视其潜在的缺点是非常重要的。”
现阶段，自动GPT还是有缺陷的
为了说明目前汽车GPT的不足，肖汉贤大致分析了波动原理，即汽车GPT主要由四部分组成:
(1)架构:Auto-GPT采用强大的GPT-4和GPT-3.5语言模型构建，这些语言模型被用作机器人的大脑，帮助它进行思考和推理。
(2)自主迭代:类似于机器人从错误中学习的能力。Auto-GPT可以回顾自己的工作，在以往工作的基础上再接再厉，利用自己的历史记录产生更准确的结果。
(3)内存管理:与向量数据库(一种内存存储解决方案)的集成使自动GPT能够保留上下文并做出更好的决策，类似于为机器人配备长期记忆来记住过去的经历。
(4)多功能性:自动GPT的功能(如文件操作、网页浏览和数据检索)使其得到广泛应用，并使其不同于以往的AI迭代，就像赋予机器人多种技能以应对更广泛的任务。
基于其组成原理，韩笑提到了Auto-GPT在其出现阶段所面临的五个重要限制:
高成本
自动GPT虽然功能优秀，但由于任务是通过思维链完成的，为了提供更好的推理和提示，每一步都需要调用昂贵的GPT-4模型，通常会最大化令牌，这带来了过高的成本。
对此，韩笑估算了一个小任务的成本:Auto-GPT平均需要50步才能完成一个小任务，即成本为50*0.288=14.4美元(约合98.5元人民币)。
不可变通
有人可能会认为，只要Auto-GPT能完成任务，这14.4美元不算亏。但问题是，这14.4美元是一次性的:即使你只想修改一个小的任务条件，你也需要再次支付14.4美元。
韩笑指出:“一旦产生了解决方案，再花同样的钱去调整参数似乎是不合逻辑的。这揭示了自动GPT的一个基本问题:它无法区分开发和生产。”
容易陷入死循环
更糟糕的是，这14.4美元可能被“浪费”了。许多用户反映，自动GPT经常陷入循环，导致无法解决实际问题。
矫枉过正的
Auto-GPT依靠向量数据库进行更快的K近邻(KNN)搜索，但韩笑表示这是一种矫枉过正:“在许多情况下，穷举搜索足够有效，不到一秒钟就可以完成。相比之下，每个GPT-4呼叫需要大约10秒钟来处理，这使得系统受到GPT而不是数据库的约束。”同时，这也会带来成本的增加。
代理机制不完善
自动GPT引入了一个有趣的概念，即它允许生成代理委派任务。然而，韩笑认为这还不够完善:“这一机制仍处于早期阶段，其潜力在很大程度上仍未得到开发。”
“又贵又慢，AI钓鱼？”
其实很多用户都抱怨过上面总结的Auto-GPT的缺陷，也闹出了一些“闹剧”:
同时，Auto-GPT的处理速度也引来吐槽，意思是“AI钓鱼”:
即便如此，Auto-GPT还是让很多人对AI未来的发展趋势充满期待:
“想象一下，你手里有一个可以随时随地执行命令的AI智能体。我相信，未来才刚刚开始！”
“这个自我完善的人工智能代表了皇家AGI的第一个火花。”
“自动GPT确实揭示了使用GPT的正确姿态.”
你觉得自动GPT怎么样？
参考链接:
https://weibo.com/1644684112/MBK3WCt8o
https://jina . ai/news/auto-GPT-揭秘-炒作-硬道理-制作-陷阱/
https://twitter.com/mranti/status/1646430121904013312? cxt = hhwwgic 8 uadepdktaaa
