AutoGPT是由GPT-4驱动的开源应用程序，可以自主实现用户设定的任务目标；从AutoGPT开始，AI将可以自主地提出计划，然后执行计划；还具有互联网访问、长期和短期内存管理、用于文本生成的GPT-4实例以及使用GPT-3.5进行文件存储和生成摘要等功能。不仅如此，AutoGPT还可以用来分析市场并提出交易策略、提供客户服务、进行营销等其他需要持续更新的任务。

这么好用的工具，每个人都应该拥有！

下面就跟着小编一起，手把手教你如何在30分钟内拥有自己的AI助手吧：

下载AutoGPT项目源代码

Github源代码下载地址：https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT

AutoGPT部署基础环境

部署步骤：

克隆存储库

从 GitHub 中克隆 AutoGPT 存储库，并使用命令导航到新建文件夹 Auto-GPT。

配置环境

在AutoGPT文件下找到配置文件：.env.template ，在里面替换自己的openAI key，保存 关闭文件，修改文件名为：.env

修改从Chatgpt得到的API值

安装 Python 包

本地环境使用Python3.10以上运行命令pip install -r requirements.txt，安装需要的 Python 包。

使用docker运行autogpt

使用docker镜像不需要安装python环境，直接运行

运行 AutoGPT

执行以下run.sh，运行 AutoGPT。

使用 AutoGPT

定义 AI 角色

根据你希望 AI 发挥的功能，为其命名和角色，例如“研究人员”、“编辑”或“分析师”。为了获得更成功的结果，明确你希望人工智能实现的目标。

我使用角色“booksaler”。收集中文书籍销售数据，并且给出新一年的销售指导。

设定目标

详细概述人工智能的目标，例如获取信息、将数据存储在文件中、执行代码或修改文本。包括要使用的输出文件的信息，以及完成作业所需的任何其他操作。

“booksaler”的目标如下：

1、收集去年销售量第一到第十位的书籍信息

2、描述相关书籍

3、分析什么类型的书籍更受欢迎

4、推荐一本可能受欢迎的新书建议

5、把结果存到本地文件

执行任务

在你一步步完成任务的过程中，对发送的每个人工智能指令给予批准。跟踪人工智能的发展，并根据需要采取适当的行动。在人工智能完成工作并实现其目标后，它将自动关闭。AutoGPT 根据给出的指令给了我以下输出。

通过这种方式，你可以使用AutoGPT并根据你的要求对其进行个性化设置。

替代方案：AgentGPT

有开发者对 AutoGPT 进行了更大胆的探索，推出了一个可以在浏览器中组装、配置和部署自主 AI 智能体的项目，叫做 AgentGPT。

优势：浏览器中直接部署AutoGPT  AI

AgentGPT 允许你为自定义 AI 命名，让它执行任何想要达成的目标。自定义 AI 会思考要完成的任务、执行任务并从结果中学习，试图达成目标。

以下是一个 demo 示例：

我在Name栏，输入名字：booksaler 书商

在Goal栏，设定了目标：卖出10万本书

在我仅给出以上简单粗暴的提示的情况下

AgentGPT就开始了对我这个任务的拆解，如右侧小栏，细化为若干子任务

并在左侧栏，为这些子任务找到解决方案

最后输出一个可执行的方案

AgentGPT 的地址：

项目官网

https://agentgpt.reworkd.aiGithub

源代码下载地

址https://github.com/reworkd/AgentGPT

小编点评：

AutoGPT是一个非常好用的效率工具，自己部署一个可以方便做很多事情。大家都来尝试一下吧！