Auto-GPT 是什麼?完整的 Auto-GPT 安裝與使用方法詳細介紹

Python 安裝 CPT OpenAI ChatGPT AutoGPT Autp-GPT

最近很熱門的一個搜尋不外乎就是 Auto-GPT 了,自從 3 月底推出以來,已經有非常多的 AI 玩家對於這款新的 GPT 自動回覆 AI 機器人的表現在不絕口,那麼這個「Auto-GPT」到底是什麼?Auto-GPT 又要怎麼安裝?Auto-GPT 要怎麼使用呢?

今天這篇文章就要跟大家分享最完整關於 Auto-GPT 的安裝與使用方法介紹。

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Auto-GPT 是什麼?

Auto-GPT 是一款自動回覆機器人,最大的特色就是他可以不斷的跟自己對話,然後找出最靠近目標的答案,我們只要在最一開始的時候告訴他我們的目標,接著在旁邊靜靜看他表演就可以了。

Auto-GPT 安裝方法介紹

Auto-GPT 目前算是開源軟體,所以必須要透過 GitHub 安裝以及本機上的終端機、命令管理員來安裝,而且執行的 Python 所以電腦上也要安裝 Python;此外,因為使用的是 GPT 的語言模型,所以需要輸入 OpenAI API Key 才可以正常地開始對話。

安裝的過程有點複雜(為什麼我看別人文章中都寫得好像超簡單),我盡可能一步一步簡單但是完整的教大家。

Auto-GPT 安裝要求

  • 安裝 Python 3.8 或後續版本
  • 安裝 Git
  • OpenAI 帳號與 API Key,如果你的 Credit 低於 18 美元,那你可能需要升級為付費帳號

此外,如果你想要 AI 說話的話,你還需要一個 ElevenLabs.io 帳號以及 API Key。

安裝 Python

前往 Python 網站下載最新的 Python 安裝檔,下載完以後會是一個 .pkg 的檔案,點開來安裝就好了,不需要修改任何安裝步驟中的設定。

Python 安裝 CPT OpenAI ChatGPT AutoGPT Autp-GPT

獲得 Auto-GPT Git 檔

你可以在終端機中使用以下的指令來取得 Auto-GPT 的 Git 檔案:

git clone https://github.com/Torantulino/Auto-GPT.git

如果你是使用終端機的預設位置,那麼這個 Auto-GPT 的檔案應該會存在於「Mac → 使用者名稱」這個位置下面,會看到「Auto-GPT」的資料夾。

安裝 Auto-GPT

接著我們輸入以下指令,把終端機的位置換到剛才我們下載的 Auto-GPT 資料夾內:

cd 'Auto-GPT'

接著安裝 Auto-GPT 的必要資訊:

pip3 install -r requirements.txt

這個步驟跑完以後,Auto-GPT 的檔案基本上就已經安裝完了,接著要設定 OpenAI API Key 的部分。

設定 OpenAI API Key

登入 OpenAI API 頁面中,然後建立一個 API Key,並且把這個 API Key 複製起來,等一下會用到。

捷徑 API ChatGPT Siri 語音助理

接著我們回到終端機的介面上,輸入下列指令:

mv .env.template .env

然後來到 Auto-GPT 資料夾中,找到「.env」這個檔案,這個檔案是隱藏檔,要按下「shift + command + . 」才會看到。

如果 .env 已經是文字檔了,那就直接開啟;如果不是,那麼按右鍵,從「其他」這裡面選擇文字編輯器來打開這個檔案。

打開 .env 以後,找到 your-openai-api-key 這一串,把他換成你剛才在 OpenAI 後台中產生的 API Key。

然後就可以存檔並關閉這個視窗。

但這裡也補充一點,如果你想要讓 AI 發出聲音說話,那也是在這個檔案裡面,找到 ELEVEN_LABS_API_KEY 然後填入你的 eleven lab 的 API Key。

執行 Auto-GPT

接著我們就可以來執行 Auto-GPT 了,一樣在終端機下面輸入這個開啟的指令:

python3 -m autogpt

如果所有的設定都正確的話,你就會看到下面的歡迎畫面,並且會問你說你的 AI 機器人要怎麼稱呼,這時候就表示一切都 OK 了。

Auto-GPT 使用教學介紹

至於要如何使用 Auto-GPT 呢?在教學之前,你要先知道一些 Auto-GPT 會給你的東西。

Auto-GPT 操作說明

  • ai_name:這個是 AI 機器人的名稱,在一開始的時候會讓你自己設定。
  • ai_role:用於描述 AI 的角色或目的。在腳本中,它用來構建完整提示,為 AI 模型生成內容提供上下文和規範。
  • ai_goals:你可以替 AI 機器人提供最多 5 個目標。這些目標是讓機器人更方便了解自己的目的。不一定 5 個都要給,你可以只輸入兩個,第三個留空白,這樣他就不會問你第四個,而會直接開始執行。

Auto-GPT 內容格式介紹

在你設定好上面這三個要求以後,Auto-GPT 就會開始產生回覆,你會看到以下的內容。

Auto-GPT 執行的每一步都會顯示它的想法、推測、計劃、評論和下一步行動,Auto-GPT 會等你確認是否可以繼續以後,才會繼續進行下一步。

像上面我問他說要如何賺到一百萬,他就提出了他的想法,他說應該要開始研究一下股票市場,找到一個可以賺到 100 萬的可行方法。

接著他給出了他的推測,他說必須要先從計畫開始,然後 Auto-GPT 列出了三個計畫,其中第一個是研究股票市場,再來是尋找可以賺到 100 萬元的股票,最後是持續追蹤。

在評論中,他還表示要避免詐騙股票和其他有可能損失資金的騙局。

最後的下一步,他要做的是去 Google 輸入「 如何研究股票來賺 100 萬元」。

然後他就會等著你批准這個下一步的要求。

上面那一大段密密麻麻的文字,就是他在網路上搜尋的結果,這個我們就不細看了。

來看看下面,他說基於搜尋的結果他發現了 Forbes Advisor 這個網站有一篇很有用的文章,然後他再次做了四個計畫,並提出下一個動作要求「瀏覽 Forbes Advisor 網站」。

以上就是 Auto-GPT 大致上運作的方法。

就是不斷的透過
執行動作、分析、思考、決定下一步 → 再執行、再分析、再思考、再決定下一步.....等不斷的循環
讓自已越來越逼近目標。

Auto-GPT 指令介紹

上面有說到 Auto-GPT 每次要執行一個動作前都會等候你批准,但你也可以讓他連續執行多個步驟中途不暫停,當你使用以下指令:

y -N

這裡的 N 是一個數字,例如「y -10」,表示接下來的 10 個步驟 Auto-GPT 都不需要你的同意就可以繼續執行下去。

另外還有一個 Continue 模式,當 AI 機器人開始運作後,中途不會暫停,也不會限制執行的次數,這個是需要在終端機開啟 Auto-GPT 時透過以下指令打開:

python3 -m autogpt --continuous

如果使用這個模式的話要就要小心你的 OpenAI Credit 被使用太多,畢竟 OpenAI API 是會依照使用量計費的,所以建議你可以進到限制頁面去做些些設定,當限制的預算用光以後就不能再繼續使用了。

那如果你有輸入 Eleven lab 的 API 就可以讓回覆已語音念出來,但你必須要使用以下指令來啟動 Auto-GPT:

python3 -m autogpt --speak

Auto-GPT 使用教學、安裝介紹:總結

Auto-GPT 這種不斷反問、不斷提出行動、不斷檢討並改善的做法,確實相當人性化,而且這些步驟都可以他自己去做,不像是一般的 ChatGPT 他只是提供資料然後就沒了,資料有沒有誤、需不需要調整這些都是要我們透過對話去處理;但是在 Auto-GPT 的系統中,他如果在某個步驟中發現有問題了,就會自行去修正。

或許也因此讓大家覺得 Auto-GPT 相當強大,這也是有道理的。不過 Auto-GPT 目前還沒有提供圖形介面,有其他的開發者自行推出 Auto-GPT 的圖形介面,畢竟 Auto-GPT 是開源的軟體,大家都可以使用。

之後有機會我再跟大家介紹如何把 Auto-GPT 用成圖形介面好了,畢竟一直在終端機裡面閱讀資訊、操作什麼的,對一般人來說還是比較吃力。

Auto-GPT 要錢嗎?

Auto-GPT 本身不收費,但是使用 OpenAI 的 API Key 有可能會被收費。

Auto-GPT 如何安裝?

簡單來說就是取得 Git 檔案、架設 Python 環境、安裝 Auto-GPT 的 Git 檔,這樣就差不多了,但詳細的步驟可以參考文章內的教學。

Auto-GPT 跟 ChatGPT、Bing 有什麼差別?

Auto-GPT 可以不斷的自我反問、不斷地提出新的要求,但是 ChatGPT、Bing 就是單純給答案。

Auto-GPT 可以生成圖片嗎?

Auto-GPT 可以使用 DALL-E 進行圖片生成,使用的是 Stable Diffusion,需要一個 HuggingFace API 的 Token。

Auto GPT 可以使用中文嗎?

使用者提問、輸入….等都可以使用中文,但 Auto-GPT 的 AI 機器人基本上還是以英文還主,有時候如果你以中文回覆他就會用中文回答。

Auto-GPT 要用 OpenAI 的 API,這樣花費會不會很貴?

主要還是看使用情況,像我上面做的那些事情、問的那些問題,大概也只花了 0.01 美元。

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