AutoGPT?是一个实验性的开源应用程序，它由GPT-4驱动，但有别于ChatGPT的是，? 这与ChatGPT的底层语言模型一致。 ?AutoGPT?的定位是将LLM的"思想"串联起来，自主地实现你设定的任何目标。 简单的说，你只用提出一个任务，剩下的事儿就都交给?AutoGPT?了。AutoGPT 可以根据你提出的任务，自己设定行动和评估结果，如果哪步行不通，也是自己想其他办法再试试。 一个形象的比方：ChatGPT就是一个外包员工，对全局任务是不了解的。你需要把任务拆分成一个个具体的工作步骤，再交给ChatGPT完成。AutoGPT则是一个服从OKR的员工，你给它设定一个目标，它会主动写规划、尝试落地、快递迭、交付结果，其中分解任务和资源调动的工作也全都由 AutoGPT 完成。 AutoGPT 的智能方式――自主人工智能，又刷新了我们对通用人工智能（AGI）的认识。 AutoGPT 通过API利用GPT-4和GPT-3.5，通过迭代自己的提示并在每次迭代的基础上创建成熟的项目。它可以读写文件，浏览网页，审查其提示的结果，并将其与提示历史相结合。

?截止至 4 月 13 日下午 18:00，Auto-GPT 在 GitHub 上已获 42k 个星。

项目地址&#【【网址】】/torantulino/auto-gpt

?说的很厉害的样子，到底神不神？一位叫 @Sully 的 Twitter 用户立马上手实验了，他 ?

用?AutoGPT?建立一个网站，要求是用 React 写一个网站，背景为蓝色，并指定了页面标题和简单元素。然后，Auto-GPT?在无人类干预的情况下，用三分钟就做完了。

来对于简单的脚本，AutoGPT?自主编程不在话下。据这位网友反馈，如果给?AutoGPT?更丰富的 prompt，表现还能更好。

不过AutoGPT的开发者提醒，AutoGPT?还只是一个试验品，它在复杂的、真实世界中的商业场景对话中，表现不会太好。

碰上一些开源项目，大家最头疼的就是部署了，弯弯绕绕，经过许多步骤才能部署到电脑上。那么想要尝鲜?AutoGPT，是不是也很麻烦？无所不能的网友，做了一个组装好的 web 版 ――?AgentGPT。

?项目主要贡献者之一为亚马逊软件工程师 Asim Shrestha， ?已在 GitHub 上获得了 6.3k 的 Stars。

AgentGPT项目主页：https://agentgpt.reworkd.ai/

GitHub 地址&#【【网址】】/reworkd/AgentGPT

AgentGPT?的确就像是一位 agent(智能体)，允许用户自定义AI，如命名为HustleGPT，设置目标为创立一个只有 100 美元资金的初创公司。HustleGPT 就会计划要完成的任务、执行任务并从结果中学习，试图达成目标。30 分钟构建自己的 AI 助手

根据官方给出的指南，AutoGPT?可以在 30 分钟内完成设置。不过在开始前，你需要设置 Git、安? 装 Python、下载 【【微信】】 桌面、获得一个 OpenAI API 密钥。 ?接下来，一共有以下几个步骤：

1. 克隆存储库

从 GitHub 中克隆 AutoGPT 存储库。

1. 【【网址】】/Torantulino/Auto-GPT.git

1. 导航到项目目录

1. cd?'Auto-GPT'

1. 安装所需依赖

1. pip?install?-r?re【【微信】】.txt

1. 配置环境

在 Auto-GPT 文件夹中，找到 .env.【【微信】】 文件并插入 OpenAI API 密钥。接着复制该文件并重命名为.env。

运行 【【微信】】 桌面，不需要下载任何容器，只需保证程序处于激活状态。

在你的终端运行main.py脚本：

1. python?scripts/main.py

因为?AutoGPT?使用 GPT-4 的 API，所以它的运行会消耗你 OpenAI 账户里的额度。AutoGPT?的开发者也发出友情提醒：AutoGPT?运作成本相当高，你最好多盯着你的 OpenAI 账户，对 API 做些限制。但羊毛还是有一点可以薅，AutoGPT?免费版里有 18 美元的额度，可供使用。

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ChatGPT人工智能语言模型 基于ChatGPT构建的各种工具库

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人工智能对话系统市场需求正在不断增长。随着人们对智能化、自动化服务的需求不断提高，人工智能对话系统成为越来越多企业和组织的首选解决方案，可以有效提升用户体验、降低成本、提高效率。

ChatGPT是一种基于深度学习和自然语言处理技术构建的人工智能对话系统。它使用大规模的语料库进行训练，以实现自然、流畅、准确的对话交互。ChatGPT的核心是预训练模型，它通过在大规模语料库上进行无监督训练，学习到了语言的基本规律和模式，从而可以在不同领域进行应用。

ChatGPT在自然语言处理领域具有广泛的应用，可以应用于客户服务、智能问答、语音助手、机器翻译等领域，为用户提供智能化、个性化的服务和支持。

作为普通人，要搭建一个类似ChatGPT的人工智能对话系统，需要进行以下步骤：

去各个大的云厂商，比如阿里云，腾讯云注册账户，选择服务区域和服务器配置购买适合自己的服务器。

登录你的域名注册网站，找到我的域名，点击进行解析。

chatgpt源码需找专业开发厂商购买，最好选择带电脑端手机端和小程序端的，春哥chatGPT源码方便使用，源码全开源开发组合：PHP+MySQL。

1. 数据集准备：ChatGPT需要使用大量的对话数据进行训练，因此需要对数据集进行充分的准备和清洗。对话数据集需要包含真实对话，可以使用爬虫等方式进行获取。

2. 模型部署：在将ChatGPT部署到实际应用中时，需要考虑如何进行部署和优化。可以使用技术手段提高系统的性能和效率。

3. 保护用户隐私：在使用ChatGPT进行对话时，需要保护用户隐私，不泄露用户敏感信息。

4. 不断优化：对话系统需要不断优化和更新，以适应用户的需求和变化。可以采用在线学习、反馈机制等方式进行优化和改进。

1.提高效率和速度 使用ChatGPT可以快速生成大量的文本内容，比人工创作更加高效。这对于需要大量生成文章、文字内容的场景非常有帮助，比如新闻稿、广告宣传、产品介绍等。

2.保持一致性和风格统一 使用ChatGPT生成的文本具有一致性和风格统一，可以避免因为不同作者的写作习惯导致风格不一致、表达不到位的问题。这非常适用于品牌形象、公司宣传等要求风格统一的场合。

3.提高创意和创造力 ChatGPT模型可以通过学习海量的数据，生成富有创意和独特思路的文本。通过与ChatGPT交互式地生成内容，可以拓宽写作思路，激发创意和创造力。

4.可以定制输出结果 ChatGPT可以通过训练和调整模型参数实现个性化定制，例如根据主题、风格、语气等需求对生成的文本进行调整和控制。这可以让生成的文本更符合特定场景的需求。

5.可以自动化生成多语种文本 ChatGPT可以轻松生成多语种文本，支持各种语言的输入和输出。这对于需要翻译或发布多语种内容的业务场景非常有帮助。

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