譯者 | 布加迪

審校 | 重樓

AgentGPT Web是一個自主AI平臺，使用戶可以直接在瀏覽器中輕松構建和部署可定制的自主AI代理。您只需為AI代理提供名稱和目標，然后看它開始努力實現既定的目標。代理將自動獲取知識、采取行動、進行溝通，并適應以完成指定的目標。

AgentGPT的工作原理

AgentGPT通過一連串語言模型（名為代理）來完成特定目標。這個過程涉及代理考慮實現給定目標的最有效任務，執行這些任務，評估表現，并不斷生成額外的任務。

注意：AgentGPT Web只免費提供2趟運行。您可以訂閱專業版，那樣就能訪問GPT-4，每天使用30個代理，并訪問最新的插件。

AgentGPT的開發者堅信有必要普及AI的潛力，使所有人都能使用它，倡導一種協作式的社區驅動方法。這就是為什么他們為自己是一種開源平臺感到無比自豪。

注意：您也可以使用Docker在本地運行它，或者按照GitHub代碼庫上的指南：reworkd/AgentGPT將它部署到服務器上。

ChatGPT、AgentGPT和AutoGPT的區別

ChatGPT是一種非常有用的工具，旨在為您的問題提供準確具體的答案，并促進深入的對話。它不僅僅是回答問題，還幫助維持復雜話題方面有意義的討論。

另一方面，AgentGPT充當自主AI代理的成熟平臺。您可以為代理提供一個目標，它會獨立思考、學習、采取行動，以實現這個目標。

AgentGPT和AutoGPT都是圍繞自主AI代理的出色項目，然而有幾個關鍵的區別。AgentGPT是一種基于Web的平臺，允許直接在瀏覽器中創建和部署AI代理。相比之下，AutoGPT是一種本地運行的工具，使用戶能夠開發可在其計算機上執行任務的AI代理。

用AgentGPT構建鳥類分類器

只需在reworkd上創建一個帳戶，通過提供您的姓名和目標，即可部署代理。

在本文中，我們要求AgentGPT開發一個鳥類圖像分類Web應用程序。

在前兩趟運行中，它執行了以下操作：

• 數據集初始研究與選擇。
• 使用TensorFlow訓練深度學習模型。
• 使用合適的框架構建一個Web應用程序，并部署訓練好的模型。
• 測試與優化。
• 用戶界面增強和功能添加。

初始結果可能達不到預期；然而隨著進一步迭代，有望改進。在大約5趟運行之后，應用程序中的代碼問題可能會得到解決。

如何改善結果？

提示在將語言模型的行為與代理的當前目標和任務動態地保持一致方面起著至關重要的作用。目前，AgetGPT免費版使用GPT-3.5 Turbo，它表明連提示中最小的細節也會顯著影響生成的結果。

可以用來改善結果的幾個方法：

1. 使用示例提高模型準確性：為了進一步提高模型的準確性，您可以在提示旁邊提供1個、2個甚至多個示例。

2. 規劃和解決（PS）：一種立足于一系列想法提示的技術。通過向模型請求逐步操作的指令，它可以提供更準確的推理和解決問題的能力，從而改善結果。了解這些示例，就能學到更多：https://github.com/AGI-Edgerunners/Plan-and-Solve-Prompting。

3. ReAct（全稱是推理加行動）。ReAct是一種有效的提示技術，它在單個輸出中結合了推理和動作生成。這種方法允許模型有效地將思想與行動同步，從而生成更連貫更實用的響應。

4. 升級到專業版或本地部署：若想獲得高級功能，您可以選擇升級到專業版，這包括訪問GPT-4的功能。或者，您可以在本地運行應用程序，并合并GPT-4 API密鑰，以利用GPT-4模型的增強功能和性能。

開始入手

在本節中，我們將學習如何在本地設置和運行AgentGPT。要開始入手，請遵循下面的命令。

git clone https://github.com/reworkd/AgentGPT.git && cd AgentGPT./setup.sh

開始之前，驗證您的環境已正確配置至關重要。要做到這一點，遵循以下步驟：

• 將.env.example文件拷貝到./next/目錄下。
• 將拷貝的文件重命名為.env。
• 花點時間根據您的需求來更新.env文件中的值。

注意：您還可以修改數據庫（MySQL）、后端（FastAPI）和前端（Next.js）的設置。

構建Docker鏡像是一個順暢無阻的過程，應該能順利運行，沒有任何問題。在下一步之前，確保系統上已安裝了Docker。

docker-compose up -build

運行這個命令后，您將開始為前端、后端和數據庫創建容器，并為應用程序設置一個全面的環境。

注意：您還可以在沒有Docker的情況下開發和運行AgentGPT，為此您必須閱讀AgentGPT文檔：https://docs.reworkd.ai/development/setup。

路線圖

AgentGPT目前處于測試階段，開發人員在積極開發許多令人興奮的特性。

目前的特性：

1. 用戶管理和身份驗證：有效地管理系統內的用戶及其驗證。

2. 代理運行保存和共享：無縫保存和共享代理運行，以確保協作和知識共享。

3. 多語言動態翻譯：支持多種語言的動態翻譯，實現跨語言障礙的有效溝通。

4. AI模型定制：根據您的特定需求定制AI模型，使您能夠根據自己的獨特要求來定制它。

開發中的特性：

1. 先進網頁瀏覽功能。

2. 后端遷移到Python。

3. 長期記憶和矢量數據庫。

4. 代理可控性。

5. 文檔檢查。

結論

我堅信，先進的大型語言模型時代到來后，我們將見證自主AI代理的出現。這種變革性發展將徹底改變我們對待工作和完成任務的方式。

隨著自主AI代理的出現，我們將不再需要事無巨細地勾勒出實現目標的步驟。相反，只需簡單地定義目標并提供示例，這些代理就會自動參與研究、實驗和執行，以達到預期的結果，準確性極高。

原文標題：AgentGPT: Autonomous AI Agents in your Browser，作者：Abid Ali Awan