就在这周，代码托管平台github上出现一匹黑马，在短时间内突破5万人收藏，并得到openai大佬的大力宣传。
什么项目竟然在短时间内如此备受关注？答案出在它的名字上——autogpt。"auto"意味着“自动”，即致力于自主实现用户设定的目标，完全接手人类的操作，比之前微软介绍的“副驾驶”copilot还要更进一步。
autogpt是一个开源的python应用程序，由一个名为“significant gravitas”的开发人员在github上发布。这个开源程序建立在gpt-4的基础上，使ai能够在没有持续用户输入的情况下自主运行。一旦为autogpt提供了一个总体目标，这个ai就会自动采取分布行动来实现该目标。这种方法基于“人工智能代理”的思想，它可以访问互联网并在计算机上独立执行任务，而不需要人类在旁边不断地指导。
官方在项目中演示，他们为autogpt设立了一个目标：浏览互联网，并为即将到来的活动或假期提供完全原创的食谱，并以这个目标创立称程序“chefgpt”。这个特殊的程序开始在互联网上寻找独创性的食谱，然后按照指示将食谱保存在用户的电脑上。这个自主完成任务的特性超出了目前chatgpt等聊天机器人的能力。
有网友测试使用autogpt，让ai假设自己是一个企业的公关人员，通过分析近期的国际报道来展开相关工作。随后ai开始自行理解网友的任务目标，并开始正式细化各项任务，自动着手收集信息。
还有程序员网友让autogpt查找最近一个月与“开源”相关的新闻信息，并汇总成一个word文件。结果ai在不需要提示词的情况下，同意分解任务并成功执行。虽然内容略显简短，但已经成功让无人办公完成事实闭环。
还有国外网友进行了更大胆的操作，直接使用autogpt建立网站。在完成简单配置后，autogpt自动理解网友的开发意图，只用了3分钟就搭建好一个简单的网站，顺利达成网友自己的开发意图。这名网友还表示，只要自己添加更具体的提示词，效果可能会更好。
不满足于日常的文字信息收集和简单的网站编程开发工作，还有人将autogpt运用在商业分析和金融领域，让它对防水鞋开展市场调查，集合市场中实力前五的企业，并分析各个公司的优缺点。
于是autogpt迅速在网上搜索信息，并根据收集到的信息进行固定信息提取，令人意外的是，它甚至可以判断哪些信息和评论存在编造的可能性，自动剔除低质量的搜索结果。最终，autogpt全程只用了8分钟，就顺利地完成了商业报告任务。
autogpt的应用概念令人工智能界人士振奋，刚刚回归openai不久的前特斯拉的人工智能总监andrej karpathy对此赞叹道：
“我认为（人工智能）提示工程的下一个前沿领域是这类‘autogpt’。一个gpt调用就像计算机上的一条指令，它们可以串联成程序，使用提示定义输入输出设备和工具规范，定义认知循环，在上下文中分页数据输入和输出再运行。"
“在我看来未来，可能衍生出各种自动化机构autoorgs，里面还有autoceo、autocfo、autoic等等不同的角色。”
根据蒙特利尔学习算法研究所（mila）前ai研究员lior的分析，autogpt相当于是为gpt模型提供了一个主体和一个内存。autogpt通过“主体”进行内容的批判性检验，提高内容输出的质量；通过“内存”的功能，手机提示词的历史记录，保存上下文历史数据并进行决策改进。
而技术博主jay hack则认为，autogpt这一套操作用专业术语描述就是“模型堆叠”，即不断套用别的模型来拆解并解决任务。一言以蔽之，本质上是ai“套娃”。
虽然autogpt在短时间内向世界进一步证明了人工智能接手人类工作的可行性，但是这个应用还是存在显著的代价，其中之一就是对openai的gpt资源的大量消耗。随着任务的不断自动运行，ai会多次使用各类工具进行大量的信息请求和处理工作，大量消耗用户账户的api资源，随着任务的复杂程度加深，可能还没等到任务结果出炉的时候，整套程序就会因为余额不足而被迫中止。
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