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　　时报讯（记者?张惺卓）面对近期ChatGPT的火爆面世及新一代人工智能的冲击，为推动ChatGPT在各领域应用，赋能天津市企业发展，日前，由天津自创区高企服务中心、浙江大学滨海产业技术研究院、华瓴创新中心联合主办的ChatGPT实际应用分享会在浙江大学滨海产业技术研究院天百中心众创空间成功举办，来自天津市各行业的30余位企业家参会。

　　会议邀请天津超智云数据科技web大学堂AI大道团队进行现场演示，展示了ChatGPT及相关AI工具在企业经营及工作中的实际应用场景，如3D建模、合同文本制作、网页制作、服装设计、口播数字人制作等。

　　据了解，会议通过案例演示进一步加深了与会嘉宾对ChatGPT的了解和认识，为企业在实际应用中提高效率提供了新的思路和方法。会议还邀请了高新技术企业辅导专家进行培训，讲解了国家高新技术企业的培育、申报条件、申报流程及注意事项等，为企业成长提供了更为全面的指导和支持。

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拆解 AutoGPT

【编者按：AutoGPT是一个基于GPT-4和个人助理的开源应用程序，具有完全自主的任务生成、执行和优先处理能力。它通过创建AI代理来执行特定任务并实现代理之间的通信。与用户直接使用ChatGPT 相比，AutoGPT不需要持续提示，而是自主处理任务，并可以访问外部资源做出决策。虽然AutoGPT表现得很好，但是也存在高成本、功能限制、对上下文理解不足、数据偏见、创造力受限和安全风险等问题。由于数据质量、泛化和可解释性等挑战，它尚未达到通用人工智能（AGI）的水平。尽管如此，AutoGPT作为一个引人注目的AI应用程序，在改善人与AI交互方面具有独特的特点，尽管它有一些限制，但随着技术的不断进步，我们可以期待AutoGPT在未来进一步发展和完善。我们特将该内容编译出来和各位客户、合作伙伴朋友分享。如需转载，请联系我们（ID：15937102830）】

ChatGPT 在 AI 世界引起了不小的轰动。我们已经见证了许多其他模型的渐进式改进。但没有一个模型专注于改善人与AI之间的交互。你仍然需要给它一个很好的提示来获得你想要的结果。这就是 AutoGPT 脱颖而出的地方。它可以“自我生成提示”并批判性地评估其工作。你对此感到好奇吗？它是如何工作的，有何独特之处？而且最重要的是，它的局限性是什么？别担心，我们会为你解答。让我们一起深入探讨这些问题。

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什么是AutoGPT

AutoGPT 是由 Toran BruceRichards（游戏开发商和 Significant Gravitas 的创始人）开发的开源应用程序。它使用 GPT-3.5 或 GPT-4 API 来创建完全自主的 AI 代理。它的独特之处在于你不需要根据自己的理解来引导模型。您只需提供任务和目标列表，其余的由它处理。与 ChatGPT 不同，它还可以访问外部资源来做出决策。你知道吗，在发布后的几周内，它获得的星星比PyTorch（一种著名的开源机器学习库）还要多，下面是一个显示其星星历史的图表。?

图片由Star-History生成

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AutoGPT如何工作

AutoGPT 结合了 GPT-4 和个人助理的强大功能，可以自主生成、执行任务并确定任务的优先级。作为一个自主系统，它创建了执行特定任务的AI代理，并且这些代理之间也可以相互通信。以下是描述AutoGPT工作方式的步骤：

首先，用户需要输入以下三个输入：AI 名称、AI 角色和最多 5 个目标。例如，我可以创建一个名为 MarketResearchGPT 的 AI，它的作用是对不同物品进行市场分析。我可以设定目标，例如对不同的手机进行市场调查，获得前 5 名手机及其优缺点的列表，按价格升序排列它们，总结用户评论，并在完成后终止进程。

步骤 02：任务创建代理

用户输入后，任务创建代理就会理解目标，生成任务列表，并说明实现这些目标的步骤。然后将生成的任务集传递给任务优先级代理。

步骤 03：任务优先级代理

任务优先级代理审查任务的顺序，以确保它在逻辑上是合理的。因为我们不希望当前的任务依赖于尚未执行的任务结果的死锁局面。

步骤 04：任务执行代理

顾名思义，任务执行代理利用GPT-4、互联网和其他资源来执行这些任务。

步骤 05：代理之间的通信

代理可以相互通信，以达到用户定义的目标。例如，如果生成了不令人满意的结果，则它可以与任务创建代理进行通信，以生成新的任务列表。因此，这成为一个迭代过程。

步骤 06：最终结果

这些代理的行为在用户端可见，形式如下：

思考：?AI 代理在完成动作后分享他们的思考过程

推理：它解释了为什么选择特定行动方案的原因

计划：计划包括新的任务集

批评：通过识别局限性或关注点对选择进行批判性评估?

AutoGPT还使用外部存储器来跟踪历史并从过去的经验中学习，以生成更精确的结果。

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它与ChatGPT有何不同

尽管AutoGPT和ChatGPT都是基于GPT API技术构建的，但我们可以指出一些关键的区别，如下所示：?

实时数据访问

ChatGPT 使用最新的 GPT-4 模型，该模型训练数据截止到到 2021 年 9 月，这意味着我们无法提取实时的见解。AutoGPT 可以访问外部资源，并将最新的趋势纳入其回答中。

自主功能

与需要用户不断提示的ChatGPT 不同，AutoGPT 在这方面是自主的，不需要持续的提示。这在创意生成方面非常有帮助。

内存管理

ChatGPT 以 LLM （大语言模型）的上下文窗口形式存在内存限制，例如 GPT-4，而 AutoGPT 使用矢量数据库，适用于短期和长期内存管理。

图像和语音功能

ChatGPT 仅限于文本数据，而您可以使用AutoGPT 生成图像并将文本转换为语音。?

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如何使用AutoGPT

要在本地计算机上设置AutoGPT，您需要一个OpenAI API密钥，因为AutoGPT是基于GPT构建的。如果您没有API密钥，可以注册一个免费账户以获得一些免费的额度。按照以下步骤设置AutoGPT：?

要求

Python 3.8 或更高版本

OpenAI API Key

Git

GPT-4 API Access

PINECONEAPI Key

Ele【【微信】】（可选）

设置步骤

使用以下命令在本地目录中克隆GitHub 存储库：

git clone https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT.git

使用以下命令导航到项目目录：

cd Auto-GPT

运行以下命令下载所需的依赖项：

pip install -r re【【微信】】.txt

在您的 Auto-GPT 文件夹中找到“.env.【【微信】】”文件。如果找不到，请检查隐藏文件。使用以下命令创建此文件的副本：

cp .env.【【微信】】 .env

打开 .env 文件并将 【【微信】】 替换为您从您的帐户生成的密钥，保存并关闭 .env 文件。

运行以下命令启动AutoGPT：

python -m autogpt

如果你使用的是GPT-3.5，那么你可以运行：

python -m autogpt --gpt3only

你现在可以开始使用了。如果遇到任何问题，请参考官方文档：Auto-GPT Setup

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限制

虽然 AutoGPT可以在最少程度上减少人工干预生成内容，但它也存在一些主要缺点，例如成本高、功能有限、对上下文的理解不足、数据偏差、创造力有限和安全风险。由于数据质量、泛化和可解释性问题，它还不能实现 AGI（通用人工智能）。尽管存在缺点，但它具有彻底改变我们的日常生活和工作方式的巨大潜力。

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