🎋
Auto-GPT: An Autonomous GPT-4 Experiment
翻译gptchatgptAI
Thursday, April 13, 2023
Auto-GPT是一个实验性的开源应用程序，展示了GPT-4语言模型的能力。这个程序由GPT-4驱动，通过连接LLM“思想”，自主实现您设定的任何目标。作为GPT-4完全自主运行的首个示例之一，Auto-GPT推动了人工智能可能性的界限。
目录
🚀 特性
🌐 互联网访问进行搜索和信息收集
💾 长期和短期记忆管理
🧠 用于文本生成的GPT-4实例
🔗 访问流行的网站和平台
🗃️ 带有GPT-3.5的文件存储和摘要
📋 要求
可选：
ElevenLabs密钥（如果您希望AI说话）
💾 安装
要安装Auto-GPT，请按照以下步骤操作：
将.env.template重命名为.env并填写您的OPENAI_API_KEY。如果计划使用语音模式，请同时填写您的ELEVEN_LABS_API_KEY。
从以下网址获取OpenAI API密钥：https://platform.openai.com/account/api-keys。
从以下网址获取ElevenLabs API密钥：https://elevenlabs.io。您可以使用网站上的“Profile”选项卡查看您的xi-api-key。
🔧 用法
在AUTO-GPT的每个操作之后，输入“NEXT COMMAND”以授权它们继续。
要退出程序，请键入“exit”并按Enter键。
日志
您将在文件夹./output/logs中找到活动和错误日志。
要输出调试日志：
python scripts/main.py --debug
🗣️ 语音模式
使用此功能使用TTS进行Auto-GPT
python scripts/main.py --speak
🔍 配置Google API密钥
如果运行Google搜索时出现错误429，请使用官方Google API。要使用google_official_search命令，您需要在环境变量中设置您的Google API密钥。
如果您还没有帐户，请创建一个并登录。
通过单击页面顶部的“选择项目”下拉菜单并单击“新建项目”来创建新项目。为其命名并单击“创建”。
转到API和服务仪表板并单击“启用API和服务”。搜索“自定义搜索API”并单击它，然后单击“启用”。
转到凭据页面并单击“创建凭据”。选择“API密钥”。
复制API密钥并将其设置为在您的计算机上命名为GOOGLE_API_KEY的环境变量。请参阅以下设置环境变量。
转到自定义搜索引擎页面并单击“添加”。
通过按照提示设置搜索引擎来设置您的搜索引擎。您可以选择搜索整个Web或特定网站。
创建搜索引擎后，单击“控制面板”，然后单击“基础知识”。复制“搜索引擎ID”，并将其设置为在您的计算机上命名为CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID的环境变量。请参阅以下设置环境变量。
请记住，您的免费每日自定义搜索配额仅允许最多100次搜索。要增加此限制，您需要将计费帐户分配给项目，以从每天的10K次搜索中获利。
设置环境变量
对于Windows用户：
setx GOOGLE_API_KEY "YOUR_GOOGLE_API_KEY" setx CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID "YOUR_CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID"
对于macOS和Linux用户：
export GOOGLE_API_KEY="YOUR_GOOGLE_API_KEY" export CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID="YOUR_CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID"
Redis设置
安装Docker桌面。
运行：
docker run -d --name redis-stack-server -p 6379:6379 redis/redis-stack-server:latest
有关密码和其他配置的设置，请参见https://hub.docker.com/r/redis/redis-stack-server。
设置以下环境变量：
MEMORY_BACKEND=redis REDIS_HOST=localhost REDIS_PORT=6379 REDIS_PASSWORD=
请注意，此设置不适用于面向Internet，并且不安全，不要在没有密码或根本不暴露redis的情况下将其暴露给Internet。
您可以选择设置
WIPE_REDIS_ON_START=False
以保留在Redis中存储的内存。
您可以使用以下内容指定redis的内存索引：
MEMORY_INDEX=whatever
🌲 Pinecone API密钥设置
Pinecone使得存储大量基于向量的内存成为可能，允许只在任何给定时间为代理加载相关的记忆。
前往pinecone，如果您还没有帐户，请创建一个。
选择“Starter”计划以避免被收费。
在左侧边栏中的默认项目下找到您的API密钥和区域。
设置环境变量
只需在.env中设置它们即可。
或者，您可以从命令行设置它们（高级）：
对于Windows用户：
setx PINECONE_API_KEY "YOUR_PINECONE_API_KEY" setx PINECONE_ENV "Your pinecone region" # something like: us-east4-gcp
对于macOS和Linux用户：
export PINECONE_API_KEY="YOUR_PINECONE_API_KEY" export PINECONE_ENV="Your pinecone region" # something like: us-east4-gcp
设置您的缓存类型
默认情况下，Auto-GPT将使用LocalCache而不是redis或Pinecone。
要切换到其中任一个，请将MEMORY_BACKEND env变量更改为您想要的值：
local（默认值）使用本地JSON缓存文件
pinecone使用您在ENV设置中配置的Pinecone.io帐户
redis将使用您配置的redis缓存
查看内存使用情况
使用debug标志查看内存使用情况 :)
💀 连续模式 ⚠️
在没有用户授权的情况下运行AI，100％自动化。不建议使用连续模式。它可能是危险的，可能导致您的AI永远运行或执行您通常不会授权的操作。自行承担风险。
要退出程序，请按Ctrl + C键
仅限GPT3.5模式
如果您没有GPT4 API的访问权限，则此模式将允许您使用Auto-GPT！
python scripts/main.py --gpt3only
建议使用虚拟机执行需要高安全措施的任务，以防止对主计算机的系统和数据造成任何潜在的损害。
🖼 图像生成
默认情况下，Auto-GPT使用DALL-e进行图像生成。要使用Stable Diffusion，需要一个HuggingFace API Token。
一旦您获得了一个令牌，请在.env中设置以下变量：
IMAGE_PROVIDER=sd HUGGINGFACE_API_TOKEN="YOUR_HUGGINGFACE_API_TOKEN"
⚠️ 限制
该实验旨在展示GPT-4的潜力，但具有一些限制：
不是完整的应用程序或产品，仅是一个实验
在复杂的现实业务场景中可能表现不佳。实际上，如果它实际上确实如此，请分享您的结果！
运行成本相当高，因此请设置并监视OpenAI的API密钥限制！
🛡 免责声明
免责声明：此项目Auto-GPT是一个实验性应用程序，按“原样”提供，没有任何明示或暗示的保证。使用本软件即表示您同意承担与其使用相关的所有风险，包括但不限于数据丢失、系统故障或任何其他可能出现的问题。
此项目的开发人员和贡献者不承担任何损失、损害或其他后果的责任，这些损失、损害或其他后果可能因使用本软件而发生。您完全负责基于Auto-GPT提供的信息做出的任何决定和行动。
请注意，GPT-4语言模型的使用可能很昂贵，因为它使用令牌。通过使用此项目，您确认自己负责监控和管理自己的令牌使用情况和相关成本。强烈建议
🐦 在Twitter上关注我们
通过关注我们的Twitter账户，获取有关Auto-GPT的最新新闻、更新和见解。通过开发人员和AI自己的账户参与有趣的讨论、项目更新等。
开发人员：关注 @siggravitas 获取创业者GPT的创建者的开发过程、项目更新和相关主题的见解。
创业者-GPT：关注 @En_GPT 跟AI本身一起加入对话。分享您的经验，讨论AI的输出，并与日益壮大的用户社区互动。
我们期待与您联系，并听取您对Auto-GPT的想法、想法和经验。在Twitter上加入我们，让我们一起探索人工智能的未来！
运行测试
要运行测试，请运行以下命令：
python -m unittest discover tests
要运行测试并查看覆盖率，请运行以下命令：
coverage run -m unittest discover tests
运行linter
本项目使用 flake8 进行linting。要运行linter，请输入以下命令：
# Or, if you want to run flake8 with the same configuration as the CI:
flake8 scripts/ tests/ --select E303,W293,W291,W292,E305