本週，AI屆再度迎來重大突破，一個名爲AutoGPT的項目爆紅，短短一週內在Git上獲得6萬+Stars！AutoGPT具備不可思議的自主學習能力，幾乎可以像人類一樣思考，賦予GPT-4記憶，能夠不斷嘗試並找到解決複雜任務的思維鏈，這樣強大的性能也讓大量研究人員驚呼，AutoGPT極有可能顛覆ChatGPT，自我Prompt的突破會成爲未來主攻的方向。
聊天機器人
自從去年底ChatGPT開放測試以後，儘管展現出來很強大的推理能力，並且具備很強的專業知識能力，得到了大量用戶的稱讚，經過測試後有樂子也有收穫，但是質疑聲也始終充斥在相關文章和視頻的評論區（相比上篇文章，本文對AutoGPT的功能以及具體部署進行補充）。
許多用戶在上手測試後，也依然認爲這不過是一個大號的聊天機器人而已，面對一些具體的需求很難讓ChatGPT來完成，所以並不會對自己的工作造成衝擊。實際上，ChatGPT在不夠“好用”，或者說不夠“方便”這一點上，確實存在問題。
對於想利用ChatGPT進行專門領域應用的人來說，往往需要大量時間去探索設置“Prompt”。可以將其理解爲ChatGPT的提示語，即告訴AI你想要什麼樣的回應，從而使得ChatGPT進入到某種對話範式。比如給到合適的Prompt，就可以讓ChatGPT幫助畢業論文降重。
自主學習
正因爲ChatGPT有這些“問題”，所以市面上誕生了一種新職業，即Prompt工程師，對應到各大垂直領域比如法律、醫療、金融、教育等等，熟練掌握本專業的Prompt，可能是律師、醫生、分析師和教師們未來最重要的“職業技能”。
對於大多數剛剛接觸ChatGPT的人來說，確實需要大量時間來探索Prompt用法，十分勸退，也就有了ChatGPT很雞肋不好用的觀點。隨後，許多互聯網大廠，也開始對一些專業領域研發“定製化大模型”，直接連接技術和商業，比如華爲盤古已經推出的礦山、氣候大模型等等。
基於以上ChatGPT的痛點，AutoGPT橫空出世，用戶可以直接調用GPT-4或者GPT-3.5-turbo的API，然後賦予GPT-4和實體一樣的記憶，能夠對一些複雜任務做出決策，不斷地從經驗中自主學習，一步步完備自己的性能，從而實現一個足智多謀的AI智能體。
AutoGPT
一位叫Sully Omarr的程序員測試，讓AutoGPT建一個網站，結果不到3分鐘就建好了，他驚訝發現AutoGPT可以像人類一樣自動思考，比如他會從谷歌上得知需要使用React和Tailwind CSS，全程沒有人使用Prompt去引導AutoGPT，選取何種方式建站完全是AutoGPT自我學習後的決策。
即使報錯，AutoGPT也會不斷嘗試新方法來建站，她能像GPT-4那樣接入互聯網，能夠自我反思，能夠不斷嘗試完善自身，讓許多資深程序員也感到十分震撼，隨之而來的也有危機感。AutoGPT的Star增長速度極快，甚至超過了臉書的羊駝或者是斯坦福的小羊駝。
引發的關注熱度同樣也是史詩級的，正如當初ChatGPT一樣，AutoGPT這條自我Prompt方向，或許將是ChatGPT未來非常重要的研究方向之一。
github/Significant-Gravitas/Auto-GPT
目前，AutoGPT的部署安裝，需要Py3.8或者更高版本，同時需要用戶所在IP，能夠使用密鑰接入到OpenAI提供的GPT API接口。安裝好Git，將上述的Auto-GPT庫克隆到本地，當然如果有Colab賬戶，也可以在Colab上免費部署，但使用GPT-4 API的錢還需要自己支付。
隨後按照Auto-GPT的Requirements安裝依賴，將.env.template重命名爲.env，並且將OpenAI和Pinecone API密鑰放在.env中，運行主文件Python腳本即可成功部署！當然，儘管會對ChatGPT發起衝擊，但AutoGPT依然非常依賴OpenAI，原因來自於成本問題。
由於AutoGPT全程自我Prompt，並且還有不斷試錯反思的功能，在這個過程每一個Step中，都會使用海量的token進行推理，在筆者實機測試中，遇到的坑比那些成熟模型比如Stable Diffusion都要多，每個Step中提示和結果需要大概8000tokens，每個小任務大致需要50個Step，完成單個任務大概需要近15美金。
這還是不計算修改目標和參數的情況下。當然，AutoGPT還有巨大的優化空間，至少他已經爲ChatGPT指出了一條比較明確的研究方向，即讓ChatGPT不那麼依賴於Prompt，儘量完善其自我學習思考的能力，過去的AI的發展以年來計算，如今的AI發展以天來計算，AutoGPT已經展現出非常大的潛力，隨着應用場景的擴展以及技術的不斷改進，市面上大量的類ChatGPT項目或許將被類AutoGPT所取代。
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