Archer無需人工介入，可自問自答指揮 ChatGPT 完成任務的 AI：AutoGPT 驚艷 AI 界？！
ChatGPT 上線不到半年將跌落神壇？近日生成式 AI「AutoGPT」在開放原始碼平台「GitHub」和推特 (Twitter) 間掀起一波熱潮！它和 ChatGPT 最大不同點在於，使用者不再需要反覆下達指令，僅需輸入一個單詞，AutoGPT 就會「自問自答」，將結果修正至最佳解，從社群釋出的最新實測，現已有電商業務開發、編寫程式碼等成功應用。
AutoGPT 能自問自答、自我修正找出最佳解，不再需要反覆下達指令
AutoGPT 是一名叫 Significant Ggravitas 的開發人員所設計，在今年 3 月底於 GitHub 上架，並以 GPT-4 語言模型為基礎架構，透過 Python 所開發的一款生成式 AI。和需要反覆訓練、下達指令的 ChatGPT 最大的不同點，AutoGPT 不再需要指令引導，一個字詞 AI 就會自行「蒐集、分析、匯出」最終結果，資料來源也沒有跟 ChatGPT 資料庫一樣，只能撈取特定時間點的問題，因為 AutoGPT 所有資訊，都是從 Google 搜尋引擎交叉比對彙整得出的結果。
AutoGPT 的火紅，吸引到前特斯拉 AI 總監 Andrej Karpathy 的注意。現今轉到 OpenAI 服務的他，對 AutoGPT 給出的評價是：「AutoGPT 是提示工程（Prompt engineering；是人工智慧中的一個概念）的下一個最尖端的領域。」其意思暗指自然語言處理 (NLP) 將可能有更大一層突破。
Next frontier of prompt engineering imo: "AutoGPTs" . 1 GPT call is just like 1 instruction on a computer. They can be strung together into programs. Use prompt to define I/O device and tool specs, define the cognitive loop, page data in and out of context window, .run(). https://t.co/EKy84pa5bB
— Andrej Karpathy (@karpathy) April 2, 2023
AutoGPT 除了自身技術的突破，現更投入到產業實戰應用，職涯學習平台 Buildspace 創辦人 Graham Fleming 成功產出電商業務開發報告，前無聊猿技術開發公司 Improbable 工程師 Rok Strniša，則是將它用作編寫程式碼的輔助工具，比起 ChatGPT 運算結果具有一定的準確度。
I have a Auto-GPT from @SigGravitas currently developing an E-Commerce business. It has decided to browse the internet for business ideas, saving its findings to files for reference later on. @pinecone @OpenAI @Google @DuckDuckGo pic.twitter.com/eoUFgUDoJK
— Graham Fleming (@GrahamFleming_) April 7, 2023
🚀 Today, I wrote Robo-GPT, a variant of #AutoGPT
✨ I tried to make the code clean and dependencies simple. It currently doesn't have as many features as Auto-GPT, but is hopefully easier to understand, run and update.#GPT4 #AI pic.twitter.com/T09jG4D9su
— Rok Strniša (@RokStrnisa) April 4, 2023
AutoGPT 如何安裝使用？手把手流程圖帶你一次搞懂
想要充分發揮 AutoGPT 功能，使用者要對終端機要有一定的基礎認識，主要安裝與操作步驟有三個。
以上 4 個步驟完成後，接下來到 GitHub 複製 AutoGPT 資料庫，打開命令提示字元 (CMD) 將「https://github.com/Torantulino/Auto-GPT」貼上去。
然後打開資料夾，將名為「.env.template」檔案修改成「.env.」，打開後會發現前四行的指示會要使用者去建立一個「OpenAI API key」，點選建立完後到自己的個人檔案裡面就可以找到自己的 API key，切記不要外流。
上面的步驟都完成後，打開剛剛修改過的「.env.」檔案，把前四個欄位後面要填寫 API key 的地方替換成自己的 API key。
回到 AutoGPT 的 GitHub 資料庫，往下拉找到 Usage 複製「python scripts/main.py」這串代碼，打開 CMD 之後貼上去，按下 Enter 之後會跑出一段指令，看到「Continue 時，記得打 n。」
最後幫自己的 AI 取個名字，就可以開始使用 AutoGPT 了。
目前 AgentGPT 為 Beta 版本，建議先從簡單的單詞做測試，因為目前還不知道會占用多少系統資源，從安裝到實際操作，AgentGPT 全部設定大約 30 分鐘左右就能搞定。