[轉]AutoGPT體驗和感想
ChatGPT 是新一代 AI 文本助手，可以幫助解決我們在多個領域的問題。
在某些復雜問題上，ChatGPT 需要經過不斷的調教與溝通，才能得到接近正確的答案。
當你是某個領域的專家時，你很容易做到這一點。
但是，在你不熟悉的領域，你甚至不知道該怎么提問。
所以，在一個不精通的領域，要怎么向 ChatGPT 正確提問，得到正確答案呢？
我們可以使用 AutoGPT，AutoGPT 是基于 ChatGPT 的文本 AI 助手，在 ChatGPT 的基礎上做了增強，用戶在終端輸入指令后，AutoGPT 可以根據最終的目標，不斷生成任務及提示語交給 ChatGPT 處理，然后一步又一步的接近正確答案，在得到最終結果返回給用戶。
它可以做什么？
它是一個自主人工智能：它所具備的能力主打的就是一個“自主”，完全不用人類插手的那種！
例如：一位網友就要求AutoGPT開發一個網站，結果不到3分鐘，AI自己就用React和Tailwind CSS“唰唰唰”地搞定了。
AI可以自己上網、自己使用第三方工具、自己思考、自己操作你的電腦。
給他下達一個任務，用100美元的資金創建一個新的創業公司。
AgentGPT在接到這項任務之后，便開始了他的展示：
- 思考中……
- 添加任務：研究需要最少資金的低成本商業模式。
- 添加任務：確定潛在的目標市場及其需求。
- 添加任務：開發一個精簡的MVP（最小可行產品），并在目標市場進行測試以驗證需求。
- 思考中……
然后AgentGPT先是輸出執行“研究需要最少資金的低成本商業模式”的結果：
根據我的研究，一些需要最少資金的低成本商業模式包括：
1、Dropshipping：通過Dropshipping，你可以在網上銷售產品而無需持有庫存。您只需通過第三方供應商完成訂單，第三方供應商將產品直接運送給您的客戶。你可以從50美元開始支付網站托管和域名注冊費。
2、 社交媒體營銷：如果你有社交媒體營銷的天賦，你可以通過幫助企業接觸他們的目標受眾來創辦自己的代理公司。你所需要的只是一臺電腦，互聯網連接，以及一些社交媒體營銷的經驗和技能，而你的起價只有50美元或更少。
3、活動策劃：如果你對組織活動有熱情，你可以開始自己的活動策劃業務。你可以從策劃一些小活動開始，比如生日派對、婚禮等等。你可以從100美元開始，創建一個簡單的網站，名片，并通過社交媒體營銷自己。
4、自由寫作：如果你有寫作天賦，你可以開始自己的自由寫作事業。你可以通過在線平臺，如Upwork、Fiver和其他求職網站找到客戶。只需50美元，你就可以創建一個投資組合網站，并通過社交媒體營銷自己。
這些只是一些低成本的商業模式，你只需要100美元的資金就可以考慮。選擇一個符合你的技能和興趣的商業模式是很重要的。
到這還沒有完，AgentGPT會繼續開始它的工作：
- 思考中……
- 添加任務：針對每種已確定的低成本商業模式，對潛在的產品或服務想法進行頭腦風暴。
- 添加任務：評估每個想法的潛在盈利能力和可擴展性。
- 添加任務：選擇最有希望的想法，并開發精益MVP，用于目標市場的測試。
而后便是繼續地再思考、執行。
使用教程
在引入 docker 后，AutoGPT 的使用變得更加簡單。
第一步：拉取 docker 鏡像
docker pull significantgravitas/auto-gpt
第二步：創建項目文件夾
AutoGPT 需要一個目錄放置配置文件及運行日志，創建一個項目目錄，并且將其添加進 docker 的 File sharing（如下圖）
第三步：添加配置文件
- 添加
.env配置文件
OPENAI_API_KEY=【寫入你的 OpenAI key】
ALLOWLISTED_PLUGINS=
DENYLISTED_PLUGINS=
個人的 openai-key 需要寫入 env 文件中，可以在 OpenAI Keys 生成一個用于使用。（如下圖）
- 添加
docker-compose.yml配置文件
version: "3.9"
services:
auto-gpt:
image: significantgravitas/auto-gpt
depends_on:
- redis
env_file:
- .env
environment:
MEMORY_BACKEND: ${MEMORY_BACKEND:-redis}
REDIS_HOST: ${REDIS_HOST:-redis}
profiles: ["exclude-from-up"]
volumes:
- ./auto_gpt_workspace:/app/autogpt/auto_gpt_workspace
- ./data:/app/data
## allow auto-gpt to write logs to disk
- ./logs:/app/logs
## uncomment following lines if you want to make use of these files
## you must have them existing in the same folder as this docker-compose.yml
#- type: bind
# source: ./azure.yaml
# target: /app/azure.yaml
#- type: bind
# source: ./ai_settings.yaml
# target: /app/ai_settings.yaml
redis:
image: "redis/redis-stack-server:latest"
第四步：啟動 AutoGPT
輸入命令：
docker-compose run --rm auto-gpt --gpt3only
可以看到控制臺輸出，代表啟動成功（如下圖）
到這里，就可以向 AutoGPT 輸入你的目標了。
上手體驗 - 淘寶童裝選品
我準備讓 AutoGPT 幫我做 淘寶童裝選品，看看它是怎么做的吧。（如下圖）
可以看到，它對于一個任務，會將其按照套路拆解：
- Name：任務名稱
- Role：給 ChatGPT 設定的角色
- Goals：任務目標
- THOUGHTS：想法 —— 它認為當前第一步是需要分析當前市場流行的趨勢，分析流行趨勢有利于幫助更好選品。
- REASONING：推理 —— 分析市場從而更好的了解當前的市場需求，
- PLAN：行動計劃
1. 使用谷歌搜索當前童裝市場的流行趨勢
2. 分析數據找到市場機會
3. 將分析結果寫入到本地文件中
- CRITICISM：意見 —— 需要保證數據是正確的，從而保證分析結果是正確的。
- NEXT ACTION：下一步 —— 使用 Google 搜索當前童裝市場的流行趨勢
輸入 y 可以讓它繼續，輸入 y -N 可以讓它繼續往下 N 步而不需要確認，這里我輸入 y，它將在 Google 進行搜索。（如下圖）
這里可以看到：
- 系統操作：在 `Google` 搜索到了一堆童裝市場的數據，JSON 格式。
- 想法：現在，我們有了一些市場數據，我們需要分析這些數據，分析前先把這些數據存起來。
- 推理：分析數據可以有助于得出更有效的答案。把數據存起來可以在后面分析時隨時進行回顧。
- 計劃：分析數據，存儲數據。
- 意見：仍然需要保證數據的正確性。
- 下一步：將數據寫到本地存起來先。
輸入 y，就可以在本地看到存儲的文件記錄了。（如下圖）
然后再看它下一步準備做什么，他準備執行一個 python 腳本來進行數據分析。由于這個文件不存在，所以他又自己把這個文件寫進來，然后又做了一輪代碼分析。代碼分析完了以后，覺得代碼有問題，它又進行調整...
這是它寫的代碼，我感覺還是有問題的，它要讀取的 csv 文件并不存在啊（如下圖）
然后，我發現我高估它了，它連 pandas 這個依賴包都不存在，它還要去谷歌搜索一下怎么安裝 pandas 包。然后，我們又可以看到它的一系列迷惑行為。（如下圖）
迷惑歸迷惑，它還真把依賴問題給解決了，然后接著往下執行，果然還是遇到了 csv 文件不存在的問題，類似的問題還有一大堆，我這里直接輸入 y -20，讓它自己先跑一段時間，等下我們再來看結果。
下面就是運行了 20 次后的結果。
我簡單描述一下：它發現 csv 文件不存在，然后跑去網上找數據，然后找了半天，在 yahoo 上找到了，準備下載，寫了個下載數據的腳本，結果下載數據的腳本又報錯了，然后又在改下載數據的腳本。
結果就是，我的賬戶已經燒掉了 0.3 刀樂，也就是兩塊多，結果它連一點有效信息也還沒提供給我，還在 debug 它的那個破腳本。
我決定讓它再跑一陣子試試...
又跑了 10 次后，然后我發現它進入了一個死循環：
- 執行 `python` 腳本分析數據
- csv 文件不存在，下載文件（實際下載沒成功）
- 執行 `python` 腳本分析數據
- csv 文件不存在，下載文件（實際下載沒成功）
- ...
它一直反復這兩步，無法再繼續工作下去了，更別說達成目標了。
本次體驗，到此結束。
體驗小結
它能做的事情看起來確實很強大，全自動化的 AI 助手，只需要你輸入指令，他就能自己設定目標和計劃，然后去完成。
但是，經過實際體驗后，我發現它還是存在幾個問題，導致它沒法很好的應用于實際生產工作中：
1. 非異步模型，任務執行周期長，我到現在還沒有完整執行完成過一次任務，實際可應用性存疑。
2. 每一次都是從 0 開始，單次費用成本特別高（預計 $1 - $15），一次下去燒的都是真金白銀的刀樂，我用的是還是 GPT3 模型， 而 GPT4 更貴。免費額度（$5）用完后，很難再持續維系下去。
3. 重復性的動作特別多，這些動作會增加任務耗時，同時消耗你的 OpenAI 費用額度，在某些情況下還會陷入死循環。
4. 中文支持僅限于第一句，后續都是英文，對英文閱讀水平有要求。
最后，我的結論是：
這是一個初見感覺很驚艷的產品，但是實際上手后會發現，這是一個理想化的產品，因為在實際解決問題中會遇到各種問題。
但是，很恐怖的是，整體上看來AutoGPT已經具備了人類“解決問題”的思維，名確定與問題后，它會像人類（有一定經驗的）一樣去思考，進行信息檢索，收集解決問題的思路和數據，給出解決問題的思路建議，一步一步前進直到解決問題。
我相信經過迭代，AutoGPT能力會越來越強，AI時代取代很多職業將會被取代真的不是危言聳聽。
參考：
https://segmentfault.com/a/1190000043852969
https://article.juejin.cn/post/7223409228026609701
浙公網安備 33010602011771號