この投稿は、LifeHackerの「Living With AI」シリーズの一部です。現在のAIの状態を調査し、それがどのように役立つか（そしてそれができない方法）を歩き、この革新的な技術が次にどこに向かっているかを評価します。詳細はこちらをご覧ください。
最近AIのすべての進歩に追いつくことを試みている場合は...頑張ってください。 Openai以来ChatGptは昨年末に爆発しました、人工知能に新しい開発があるようです分。それらの開発の1つは、auto-gptと呼ばれるもので、ChatGptの基礎となる技術を使用しています。GPT-4）物事を行うためにチャットは単にできません。独自のAuto-GPT AIエージェントを構築したり、自分でWebで試してみることもできます。しかし、あなたはそれがそれがクラックされているすべてではないことに気付くかもしれません。
Auto-GPTとは何ですか？
auto-gptAIとエンドユーザー（それがあなた）の関係を劇的に反転させます。 ChatGPTは、AIとエンドユーザーの間の前後に依存しています。リクエストでAIをプロンプトし、結果を返し、おそらくAIが提供したものに基づいて新しいプロンプトで応答します。ただし、Auto-GPTは、あなたからのプロンプトが1つだけです。そこから、AIエージェントは、追加の入力やプロンプトを必要とせずに、要求するものをすべて達成する必要があると考えるタスクリストを生成します。それは本質的にLLM（大手言語モデル）「思考」を連れて連鎖します開発者によると、重要な重力（Toran Bruce Richards）。
Auto-GPTは、複数のコンポーネントに依存する複雑なシステムです。インターネットに接続して、特定の情報とデータを取得し（ChatGPTの無料版にはできないこと）、長期的および短期的なメモリ管理を特徴とし、OpenAIの最も高度なテキスト生成にGPT-4を使用し、ファイルストレージと要約にGPT-3.5を使用します。可動部品がたくさんありますが、すべてが一緒になって印象的な結果を生み出します。
人々がAuto-GPTをどのように使用しているか
最初の例はから来ていますAuto-GPTのGitHubサイト：Auto-GPTが完了するために働いているリストが実証されているすべての目標を完全に見ることはできませんが、GISTは、AIエージェントに自分自身について研究と学ぶように尋ねる人です。それは訴訟に続き、Googleを開き、独自のGitHubリポジトリを見つけ、それを分析し、テキストファイルのデータの概要をデモターンを表示するためにコンパイルします。
これがもっとあります実用的な例：ユーザーは、市場にいるヘッドフォンが最高のヘッドフォンを把握したいと考えています。研究を自分で行う代わりに、彼らはAuto-GPTに目を向け、これらの4つの目標でAIエージェントに促します。
今日の市場でさまざまなヘッドフォンの市場調査を行います。
上位5つのヘッドフォンを入手し、長所と短所をリストします。
それぞれの価格を含めて、分析を保存します。
完了したら、終了します。
しばらく考えた後、AIエージェントは行動を起こし、Webを検索してヘッドフォンで情報とレビューをコンパイルします。次に、読みやすいプレーンテキストファイルを吐き出し、最高のヘッドフォンをランク付けし、価格をリストし、長所と短所を強調します。
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TwitterユーザーSully Omarは、同様の目的でAuto-GPTを任命しました：オマールは靴会社のふりをして、AIエージェントに防水靴を調査し、トップ5の競合他社に報告するように依頼しました。ボットには、一部のレビューが「偏見または偽物」になる可能性があるため、分析で検討された獣医のレビューがありました。
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Auto-GPTには多くの欠陥と制限があります
「Auto-GPT」または「AGI」（人工的な一般情報）を検索することで、Twitter全体でこのような例を見つけることができます。しかし、私たちが夢中になる前に、Auto-GPTは素晴らしい新しい：3月下旬にGithubでプロジェクトを削除しましたが、ツールの周りの誇大広告はかなり成長していますが、それはまだ完全に実験的です。
Nvidia AIの科学者ジムファンが強調していますAuto-GPTは「楽しい実験」であり、一般の人々がいじくり回すことを容易にするものですが、それは依然としてプロトタイプであり、革命と間違えられるべきではありません。
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開発者でさえ、Auto-GPTがまだ初期段階にあることを知っており、以下の問題をリストしています彼らのgithubサイト：
洗練されたアプリケーションや製品ではなく、単なる実験です
複雑で実世界のビジネスシナリオではうまく機能しない場合があります。実際、実際にそうなら、結果を共有してください！
実行するのに非常に高価なので、OpenAIでAPIキーの制限を設定して監視してください！
しかし、Auto-GPTをクールにしているのは（または少なくともAuto-GPTの約束）、AIに特定のタスクに対する責任のほとんどを引き受けるように依頼できるという考えだと思います。尋ねるのに適切な質問や、AIにあなたが望むことをさせるための最適なプロンプトを知る必要はありません。あなたの最初の目標が明確である限り、AIはあなたのためのそれらの次のステップを考えて、あなたが自分のことを考えることができなかったかもしれないものをあなたに構築することができます。私たちはまだそこにいないかもしれませんが、Auto-GPTが本質的に開始したという事実GPT-4の2週間後このタイプの技術が今後どれほど速く前進するかはわかりません。
今すぐAuto-GPTを試す方法
あなたはしない必要Auto-GPTを使用して独自のAIエージェントを構築するためにコーディングする方法を知るが、それは役立ちます。コンピューター、Openai APIキーが必要です（あなたが計画するときの支払いを強くお勧めします）、テキストエディター（メモ帳++など）、Git（またはAuto-GPTの最新の安定したリリース）、およびDocker、Python、またはVScode+DevContainerなどの環境。
Auto-GPTの公式サイトを持っています指示の広範なリストツールをセットアップし、それらの追加を追加するため。自分で構築する場合は、トークンの使用に注意してください。OpenAI APIピースの制限を設定しますしたがって、誤ってAuto-GPTがクレジットカードの残高を燃やすことを許可しません。
ただし、Auto-GPTを試してみたい場合、AIエージェントを自分で構築する必要はありません。一部の開発者は、Webブラウザーから簡単にアクセスできるAuto-GPT用のインターフェイスを構築しており、コーディングエクスペリエンスは必要ありません。コグノシス需要の高い開発者がアクセスするためにOpenai APIキーを要求することを強制するまで、自由に使用できました。代理店APIキーは必要ない興味深い例ですが、AIが生成するタスクの量を制限します。それでも、それはあなたにプロセスがどのように機能するかを感じることができ、APIキーを提供することでそれらの制限を増やすことができます。
