本周“AI圈”爆火的GPT神器：AutoGPT，了解一下

AutoGPT到底是什么？它是一个实验性的开源应用程序，展示了GPT-4语言模型的功能。该程序由GPT-4驱动，可以自主实现用户设定的任何目标。

AutoGPT能够根据用户需求，在用户完全不插手的情况下自主执行任务，包括日常的事件分析、营销方案撰写、代码编程、数学运算等事务都能代劳。比如某国外测试者要求AutoGPT帮他创建一个网站，AutoGPT就直接调用React框架生成了一个前端页面。

AutoGPT是一个开源的AI代理Python应用程序，由开发人员Significant Ggravitas近日发布在GitHub上，它使用GPT-4作为驱动基础，允许AI自主行动，完全无需用户提示每个操作，30分钟内就可以完成设置，以设置和入门的简便性在用户中大受欢迎，目前GitHub Star量已超过42k。

AutoGPT最大的特点就在于能全自动地根据任务指令进行分析和执行，自己给自己提问并进行回答，中间环节不需要用户参与。

如果说ChatGPT是服从用户指令，用户让它干什么它就干什么，那AutoGPT就是“自己觉得应该干什么就干什么”，它就像是一个遇到不懂的问题能自行去 百度的人类。

用户可以为AutoGPT设定总体目标，然后让它逐步采取措施来一一实现目标，这就是“AI代理”概念的由来，它完全自动执行操作。

目前AutoGPT已经配备的功能包括：联网搜集信息；存储信息；生成用于文本生成的GPT-4实例；使用GPT-3.5总结信息。

人们目前正在探索AutoGPT的各种玩法，在Twitter上有位用户演示了一个简单的例子，让AutoGPT开发电子商务业务，它能代替人自动去浏览互联网来寻找商业创意，并将其发现保存到文件中以供日后参考。

除了自动搜集信息完成指令，编码对它而言也不在话下，另一位用户要求它分析、重写并保存代码，它也顺利完成。

卡尔帕西称：“AutoGPT是提示工程的下一个前沿领域。”他认为，一个GPT调用就像是计算机上的一个指令，可以被串联成程序，使用提示来定义I/O设备和工具规格，定义认知循环，在上下文中分页数据输入和输出再运行。

AutoGPT背后的大佬

今年2月，受ChatGPT“影响”，特斯拉前AI高级总监安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy）宣布加盟OpenAI。

安德烈出生于捷克斯洛伐克，是位“85”后。

15岁时他随家人移民到加拿大，随后在多伦多大学同时完成计算机和物理学的本科学位、在英属哥伦比亚大学攻读完计算机硕士学位。

他的博士学位是在29岁时拿下，毕业院校是斯坦福，导师是李飞飞。

在他博士毕业之后不久，进入了当时的创业公司OpenAI（彼时是2016年，OpenAI刚成立一年）。

不料很快就被老板马斯克盯上了（众所周知，OpenAI最初是由马斯克等人一起出资创办）。

安德烈的研究方向为计算机视觉，主攻图像识别和理解，正好当时马斯克的特斯拉需要这样的人才。

于是“公器私用”，马斯克先是请安德烈过去解决特斯拉的问题，后来干脆挖走了——这也成为了后来老马被OpenAI踢出董事会的罪证之一。

好在到了特斯拉的安德烈，确实没有辜负马斯克的期望。

他一开始是担任特斯拉的AI和AutoPilot视觉总监，负责领导自动驾驶神经网络团队。后来随着特斯拉AutoPilot副总裁的出走，他就迅速晋升，接管了整个AI团队，主要负责软件部分，并和负责硬件的Pete Bannon携手主导了特斯拉FSD的横空出世。

在此之后，他还接管了擎天柱人形机器人、特斯拉超算系统Dojo——可谓是马斯克手下最为器重的AI人才。

然而，在特斯拉工作了5年之后，安德烈离职了。

这次回归，是安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy）时隔七年再次回到OpenAI。

AutoGPT实际上手执行过程

@木遥：如果你根本没听说这周最火热的 autoGPT，你不会焦虑。

如果你已经玩熟了 autoGPT，你也不会焦虑。

如果你刚开始玩 autoGPT 但又没玩明白，你就会焦虑 af，像我一样。

这一天天太累了。

（解释一下 autoGPT 是什么。简单地说，是一个基于GPT的agent，可以根据思考结果进行各种操作，比如上网、使用第三方工具、直接操作你的电脑，然后再根据使用工具的结果进一步思考，实现了一个「行动 – 观察行动结果 – 思考 – 决定下一步行动」的自我循环。

比如我让它给我解释 LangChain 怎么用。如果是传统 GPT，它只能根据它记忆来回答。因为 LangChain 太新了，所以它不知道。如果是 GPT 加插件，它可以调用搜索引擎来回答，好一点，但也就类似于 Bing/Bard 的结果。而 autoGPT 会执行以下操作（这一系列步骤都是它自己串起来的，不需要人类介入）：