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整体功能想解决什么问题 单独使用 ChatGPT 时只提供基本的聊天无法实现具体的功能如果想提供某种功能则需要结合程序实现。AutoGPT目标是建立和使用 AI Agent设定一个或多个目标AutoGPT自动拆解成相对应的任务并派出 Agent 执行任务直到目标达成无需编程。当前解决了什么问题哪些问题解决不了 形成了较为完善的整体流程。在解决具体问题过程中还需要人的进一步参与仅使用 GPT 和简单的交互还是不足以解决一般情况下遇到的问题。提供哪些功能点其中哪些是刚需 建立Agent和整体调用流程是其核心功能。个人感觉这个工具并不求大而全基本思路都是围绕其主功能扩展。除主功能以外它还提供了黑客马拉松benchmark 基线 等功能供二次开发者使用。用户使用难度操作逻辑是否过于复杂 使用 docker 方式运行比较简单只需要设置env基本上是开箱即用使用其前端需要进一步设置。具体工作时虽然都是文本交互但还是需要一些学习成本。
2 技术栈
技术栈是什么 前端使用 DartFlutter 开发修改其前端有一定学习成本。Python 包管理使用 Poetry依赖包在 pyproject.toml 中设置。LLM主要支持 OPENAI 的 GPT使用的 openai 的 api 也比较旧。部署使用 docker docker-compose主循环入口autogpt/autogpt/app/main.py 现有底层工具消化了哪些常用功能 对外部强依赖较少在配置文件env中可查看其可选组件 代码分析使用cloc工具统计 docker 大小 1.99G代码下载 304M其中主要占空间的是 .git 和 benchmark/reports/代码量不计 json 文件和生成的js其中 Python 24032行dart 4590行即以 Python 代码为主包含少量前端界面代码量不小Python代码难度不高。核心代码aotogpt/autogpt/autogpt目录下的python文件其中 core 目录内容相对比较多它的目标是重构 autogpt尚在开发之中。
3 商业模式
AutoGPT 首先提供了一个完整的架构和可用的全功能。但它不是一个已经把各种问题解决的很好拿来就能用的具体工具。从当前版本看它更像是一个以架构为主提供平台希望大家开发和调优专门解决具体问题的 agent。并提供展示和比较的平台黑客马拉松Hackathon各种 benchmark 基线排行榜https://leaderboard.agpt.co/评测底层结构和基本工具。 鼓励大家基于其架构开发解决具体问题的 agent从而建立一种以Agent为核心的用大模型解决具体问题的生态。
4 安装
4.1 build docker image
$ git clone
$ cd AutoGPT/autogpts/autogpt
$ cp .env.template .env
$ vi .env # 至少修改 OPENAI_API_KEY, OPENAI_API_BASE_URL建议修改 LLM 以节省费用
$ docker build --build-arg HTTP_PROXYxxx --build-arg HTTPS_PROXYxxx . -t auto-gpt4.2 运行
$ docker run --rm --env-file .env -p 8000:8000 -e HTTPS_PROXYxxx -e HTTPS_PROXYxxx -it auto-gpt run4.3 使用体会
如果上述安装运行正常则出现提示让用户输入项目描述然后程序将工作划分为多个步骤每一步与用户确认在交互过程中执行。
5 资料
Document: https://docs.agpt.co/
