本周，AI届再度迎来重大突破，一个名为AutoGPT的项目爆红，短短一周内在Git上获得6万+Stars！AutoGPT具备不可思议的自主学习能力，几乎可以像人类一样思考，赋予GPT-4记忆，能够不断尝试并找到解决复杂任务的思维链，这样强大的性能也让大量研究人员惊呼，AutoGPT极有可能颠覆ChatGPT，自我Prompt的突破会成为未来主攻的方向。
自主学习
正因为ChatGPT有这些“问题”，所以市面上诞生了一种新职业，即Prompt工程师，对应到各大垂直领域比如法律、医疗、金融、教育等等，熟练掌握本专业的Prompt，可能是律师、医生、分析师和教师们未来最重要的“职业技能”。
对于大多数刚刚接触ChatGPT的人来说，确实需要大量时间来探索Prompt用法，十分劝退，也就有了ChatGPT很鸡肋不好用的观点。随后，许多互联网大厂，也开始对一些专业领域研发“定制化大模型”，直接连接技术和商业，比如华为盘古已经推出的矿山、气候大模型等等。
基于以上ChatGPT的痛点，AutoGPT横空出世，用户可以直接调用GPT-4或者GPT-3.5-turbo的API，然后赋予GPT-4和实体一样的记忆，能够对一些复杂任务做出决策，不断地从经验中自主学习，一步步完备自己的性能，从而实现一个足智多谋的AI智能体。
AutoGPT
一位叫Sully Omarr的程序员测试，让AutoGPT建一个网站，结果不到3分钟就建好了，他惊讶发现AutoGPT可以像人类一样自动思考，比如他会从谷歌上得知需要使用React和Tailwind CSS，全程没有人使用Prompt去引导AutoGPT，选取何种方式建站完全是AutoGPT自我学习后的决策。
即使报错，AutoGPT也会不断尝试新方法来建站，她能像GPT-4那样接入互联网，能够自我反思，能够不断尝试完善自身，让许多资深程序员也感到十分震撼，随之而来的也有危机感。AutoGPT的Star增长速度极快，甚至超过了脸书的羊驼或者是斯坦福的小羊驼。
引发的关注热度同样也是史诗级的，正如当初ChatGPT一样，AutoGPT这条自我Prompt方向，或许将是ChatGPT未来非常重要的研究方向之一。
github/Significant-Gravitas/Auto-GPT
目前，AutoGPT的部署安装，需要Py3.8或者更高版本，同时需要用户所在IP，能够使用密钥接入到OpenAI提供的GPT API接口。安装好Git，将上述的Auto-GPT库克隆到本地，当然如果有Colab账户，也可以在Colab上免费部署，但使用GPT-4 API的钱还需要自己支付。
随后按照Auto-GPT的Requirements安装依赖，将.env.template重命名为.env，并且将OpenAI和Pinecone API密钥放在.env中，运行主文件Python脚本即可成功部署！当然，尽管会对ChatGPT发起冲击，但AutoGPT依然非常依赖OpenAI，原因来自于成本问题。
由于AutoGPT全程自我Prompt，并且还有不断试错反思的功能，在这个过程每一个Step中，都会使用海量的token进行推理，在笔者实机测试中，遇到的坑比那些成熟模型比如Stable Diffusion都要多，每个Step中提示和结果需要大概8000tokens，每个小任务大致需要50个Step，完成单个任务大概需要近15美金。
这还是不计算修改目标和参数的情况下。当然，AutoGPT还有巨大的优化空间，至少他已经为ChatGPT指出了一条比较明确的研究方向，即让ChatGPT不那么依赖于Prompt，尽量完善其自我学习思考的能力，过去的AI的发展以年来计算，如今的AI发展以天来计算，AutoGPT已经展现出非常大的潜力，随着应用场景的扩展以及技术的不断改进，市面上大量的类ChatGPT项目或许将被类AutoGPT所取代。
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