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Relatório do coração da máquina

Departamento Editorial de Coração de Máquina

Claro, a próxima geração do AutoGPT ainda é de código aberto.

Você ainda se lembra do projeto “AutoGPT” que o guru da IA ​​Andrej Karpathy promoveu vigorosamente no ano passado? É um aplicativo experimental de código aberto conduzido pelo GPT-4 que pode atingir de forma autônoma qualquer objetivo definido pelo usuário, demonstrando a tendência de desenvolvimento da IA ​​autônoma.

Em mais de um ano, o número total de estrelas do GitHub para este projeto ultrapassou 160.000, o que mostra sua popularidade contínua.

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

Ontem, o autor do projeto anunciou a chegada da próxima geração “AutoGPT” nas redes sociais X, que atualmente é uma versão Pré-alfa. Em comparação com a geração anterior, a próxima geração "AutoGPT" torna mais fácil do que nunca construir, executar e compartilhar agentes de IA, ao mesmo tempo que melhora significativamente a confiabilidade.

Fonte da imagem: https://x.com/SigGravitas/status/1812803289739633018

O autor mostra como usar a próxima geração "AutoGPT" para construir, implantar e usar rapidamente um agente de marketing Reddit que pode responder automaticamente a comentários e realizar outras tarefas complexas. O novo sistema não é mais tão pouco confiável e ineficiente quanto a primeira versão do “AutoGPT”.

Quando questionado se o projeto poderia construir aplicações orientadas por multiagentes, o autor respondeu afirmativamente e afirmou que esta foi uma razão importante para a construção do projeto.

Agora você pode criar um diagrama que permita que vários agentes especialistas colaborem para resolver um problema. SubGraphs também será lançado em breve para ajudar a simplificar o trabalho com gráficos complexos.

O projeto também é personalizável para adicionar nós, e escrever novos blocos manualmente (um recurso importante mencionado abaixo) é muito simples. O autor descobriu que Claude fez um excelente trabalho nesse aspecto e foi capaz de criar blocos personalizados com perfeição.

Claro, os dois componentes principais do projeto (Servidor e Construtor mencionados abaixo) podem rodar em máquinas diferentes.

No entanto, para a próxima geração do "AutoGPT", o autor admite que ainda está numa fase muito inicial, tem falhas e é relativamente básico, mas ainda espera partilhá-lo com todos e abri-lo desde o início.

Componentes principais e recursos principais

O projeto tem os dois componentes principais a seguir, ou seja, o AutoGPT Server back-end e o AutoGPT Builder front-end. O servidor é responsável por criar um sistema multiagente composto, usando agentes AutoGPT e outros componentes não-agentes como primitivos.

• Servidor AutoGPT (Backend):
• https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT/tree/master/rnd/autogpt_server
• Construtor AutoGPT (front-end):
• https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT/tree/master/rnd/autogpt_builder

As etapas específicas para configurar e executar o Server e Builder são as seguintes:

• Navegue até o repositório AutoGPT GitHub;
• Clique no botão “Código” e selecione “Baixar ZIP”;
• Depois de baixado, extraia o arquivo ZIP para uma pasta de sua preferência;
• Abra a pasta descompactada e navegue até o diretório “rnd”;
• Entre na pasta “Servidor AutoGPT”;
• Abra uma janela de terminal no diretório “rnd”;
• Encontre e abra o arquivo README na pasta AutoGPT Server;
• Copie e cole cada comando do README em seu terminal (Importante: aguarde a conclusão de cada comando antes de executar o próximo);
• Se todos os comandos forem executados sem erros, digite o último comando "poetry run app";
• Veja o servidor rodando no terminal;
• Navegue de volta para a pasta “rnd”;
• Abra a pasta “Construtor AutoGPT”;
• Abra o arquivo README nesta pasta;
• Execute o seguinte comando no terminal:

instalação npm

npm executar dev

Quando o front-end estiver em execução, clique no link para navegar até localhost:3000.

• Após a execução do front-end, clique no link para navegar até "localhost:3000";
• Clique na opção “Construir”;
• Adicione alguns blocos para testar a funcionalidade;
• Conecte os blocos;
• Clique em “Executar”;
• Verifique a janela do seu terminal. Neste ponto, você verá que o servidor recebeu a solicitação, está processando a solicitação e a executou.

Seguindo as etapas acima, você pode configurar e testar o AutoGPT com êxito.

Fonte de vídeo: https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT/tree/master/rnd/

Além dos dois componentes principais, a principal característica da próxima geração do “AutoGPT” é o uso de “Blocos” para construir agentes. Você pode combinar recursos altamente modulares para criar comportamentos personalizados.

Atualmente, o projeto fornece blocos correspondentes para operações como postagem no Reddit, mensagens no Discord e recuperação de resumos da Wikipedia. Ao mesmo tempo, foi projetado para ser fácil de criar e usar. Aqui está um exemplo de bloco retirado de um resumo da Wikipedia:

classe GetWikipediaSummary(Bloco):

classe Entrada(BlockSchema):

tópico: str

classe Saída(BlockSchema):

Resumo: str

def **init**(self):

super().__init__(

id="h5e7f8g9-1b2c-3d4e-5f6g-7h8i9j0k1l2m",

input_schema=ObterWikipediaSummary.Input,

output_schema=ObterWikipediaSummary.Saída,

test_input={"topic": "Inteligência Artificial"},

test_output={"summary": "Inteligência artificial (IA) é a inteligência demonstrada por máquinas..."},

def run(self, input_data: Entrada) -> BlocoSaída:

resposta = requests.get(f"https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/page/summary/{input_data.topic}")

summary_data = resposta.json()

rendimento "resumo", summary_data['extract']

O autor afirmou que este é apenas o começo, e mais blocos serão adicionados no futuro e a IU será melhorada para melhorar significativamente a experiência e funcionalidade geral.