GitHub星標超16萬，爆火AutoGPT進階版來了：客製化節點、多智能體協同

當然，下一代 AutoGPT 仍是開源的。

還記得去年 AI 大牛 Andrej Karpathy 大力宣傳的「AutoGPT」計畫嗎？它是一個由 GPT-4 驅動的實驗性開源應用程序，可以自主實現用戶設定的任何目標，展現了自主 AI 的發展趨勢。

一年多的時間，該專案的 GitHub 星標總數已經超過了 16 萬，足可見其持續受歡迎的程度。

GitHub 地址：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

昨日，專案作者在社媒 X 上宣布了下一代「AutoGPT」的到來，目前是 Pre-昨日，專案作者在社媒 X 上宣布了下一代「AutoGPT」的到來，目前是 Pre-alpha 版本。與前代相比，下一代「AutoGPT」讓建置、運作和分享 AI 智慧體變得比以往任何時候都更容易，同時可靠性也大大提升。

                                  ^{圖源：https://x} 

作者展示如何使用下一代「AutoGPT」快速建置、部署並使用Reddit 行銷智能體，可以自動回覆評論，執行其他複雜任務。新系統不再像初版“AutoGPT”那樣不可靠和低效。

當被問到該項目是否可以構建多智能體驅動的應用程序時， 作者給出了肯定回答並表示這是構建該項目的重要原因。

現在，你可以設計一個圖表，讓多個專家智能體協同解決問題。 SubGraphs 也即將發布，可以幫助簡化複雜圖表的處理。

該專案還可以自訂新增節點，手動編寫新區塊（下文提到的關鍵特性）非常簡單。作者發現，這方面 Claude 做得非常出色，可以完美地創建自訂區塊。

當然，該專案的兩個主要元件（即下文提到的 Server 和 Builder）可以在不同的機器上運作。

不過，對於下一代「AutoGPT」，作者承認它仍處於非常早期的階段，存在缺陷且比較基礎，但還是希望從一開始就與大家分享並開源出來。

主要組件和關鍵特性

該專案具有以下兩個主要組件，分別是後端的 AutoGPT Server 和前端的 AutoGPT Builder。其中 Server 負責創建複合多智能體系統，將 AutoGPT 智能體和其他非智能體組件用作其原語（primitive）。

• AutoGPT Server (Backend): 

• https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT/tree/master/rnd/autogpt_server
  https ://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT/tree/master/rnd/autogpt_builder

• 設定和運行Server 和Builder 的具體步驟如下：

• 🜎蟜庫；點擊「代碼」（Code）按鈕，然後選擇「下載ZIP」；

下載後，將ZIP 檔案解壓縮到你選擇的資料夾中；

• 打開解壓縮的資料夾並導航到「rnd 」目錄；

• 進入「AutoGPT Server」資料夾；

• 在「rnd」目錄中開啟終端視窗；

• 將README 中的每個命令複製並貼上到你的終端機中（重要提示：等待每個命令完成後再運行下一個命令）；

• 如果所有命令運行均無錯誤，請輸入最後一個命令“ poetry run app」；

• 在終端機中看到伺服器正在運作；

• 導航回「rnd」資料夾；

• 打开「AutoGPT builder」文件夹；

• 打开此文件夹中的 README 文件；

• 在终端中运行以下命令：

npm install

npm run devOnce the front-end is running, click the link to navigate to localhost:3000.

• 前端运行后，单击链接导航到「localhost:3000」；

• 单击「构建」（Build）选项；

• 添加几个块来测试功能；

• 将块连接在一起；

• 单击「运行」；

• 检查你的终端窗口。此时应该看到服务器已收到请求、正在处理请求并已执行请求。

按照以上步骤，你就可以成功地设置并测试 AutoGPT。

^{视频来源：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT/tree/master/rnd/}

除了两个主要组件外，下一代「AutoGPT」的关键特性是使用「块」（Blocks）来构建智能体。你可以将一些高度模块化的功能结合起来，创建自定义行为。

目前，项目已经为 Reddit 发帖、Discord 消息发送和维基百科摘要获取等操作提供了相应的块。同时在设计时追求易创建和使用。以下是维基百科摘要获取的块示例：

class GetWikipediaSummary(Block):class Input(BlockSchema):topic: strclass Output(BlockSchema):summary: strdef **init**(self):super().__init__(id="h5e7f8g9-1b2c-3d4e-5f6g-7h8i9j0k1l2m",input_schema=GetWikipediaSummary.Input,output_schema=GetWikipediaSummary.Output,test_input={"topic": "Artificial Intelligence"},test_output={"summary": "Artificial intelligence (AI) is intelligence demonstrated by machines..."},)def run(self, input_data: Input) -> BlockOutput:response = requests.get(f"https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/page/summary/{input_data.topic}")summary_data = response.json()        yield "summary", summary_data['extract']

作者表示，这仅仅是个开始，未来还将添加更多块，并改进 UI，大幅提升整体体验和功能。

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