GitHub上线了一个新的基于GPT-4的开源应用项目AutoGPT，凭借超42k的Star数在开发者圈爆火。
AutoGPT能够根据用户需求，在用户完全不插手的情况下自主执行任务，包括日常的事件分析、营销方案撰写、代码编程、数学运算等事务都能代劳。比如某国外测试者要求AutoGPT帮他创建一个网站，AutoGPT就直接调用React框架生成了一个前端页面。
因为同基于GPT-4的ChatGPT非常依赖人们输入提示词来完成任务，AutoGPT则将中间的多轮提问环节交给机器，因此有人称AutoGPT将会替代ChatGPT。
卡尔帕西称：“AutoGPT是提示工程的下一个前沿领域。”他认为，一个GPT调用就像是计算机上的一个指令，可以被串联成程序，使用提示来定义I/O设备和工具规格，定义认知循环，在上下文中分页数据输入和输出再运行。
二、30分钟完成设置，打造一款属于自己的AI助手
用户在开始之前，需要确保对终端命令有基本的了解，并需要完成以下步骤：1、设置Git；2、安装Python；3、下载Docker桌面；4、获取OpenAI API密钥，还使用提供的链接来访问，链接如下：
Docker：
https://www.docker.com/products/docker-desktop/
OpenAI API：
https://platform.openai.com/account/api-keys
Python：
https://www.python.org/downloads/
安装具体步骤如下：
1、用户首先需要从GitHub克隆AutoGPT存储库
“git clone https://github.com/Torantulino/Auto-GPT”
导航到新创建的文件夹，其中包含：
3、运行以下命令以安装所需的Python包；
4、确保Docker正在运行，无需下载任何容器，只需确保程序处于活动状态即可；
5、在运行AutoGPT前，先执行命令：Python scripts/main.py
对于连续模式，使用：Python scripts/main.py—Continuous
6、在设定目标时，先从简单的目标开始测试，太复杂的目标可能会导致AI无法输入任何内容；
7、AutoGPT可以保存文件，用户只需要引导它朝着正确的方向来保存分析即可 AutoGPT最大的特点就在于能全自动地根据任务指令进行分析和执行，自己给自己提问并进行回答，中间环节不需要用户参与。 如果说ChatGPT是服从用户指令，用户让它干什么它就干什么，那AutoGPT就是“自己觉得应该干什么就干什么”，它就像是一个遇到不懂的问题能自行去百度的人类。 用户可以为AutoGPT设定总体目标，然后让它逐步采取措施来一一实现目标，这就是“AI代理”概念的由来，它完全自动执行操作。 目前AutoGPT已经配备的功能包括：联网搜集信息；存储信息；生成用于文本生成的GPT-4实例；使用GPT-3.5总结信息。 人们目前正在探索AutoGPT的各种玩法，在Twitter上有位用户演示了一个简单的例子，让AutoGPT开发电子商务业务，它能代替人自动去浏览互联网来寻找商业创意，并将其发现保存到文件中以供日后参考。
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内含:深度学习神经网络+CV计算机视觉学习（两大框架pytorch/tensorflow+源码课件笔记）+NLP
适用人群 ①准备毕业论文的学生 ②准备跳槽，正在找工作的AI算法工程师等 ③自学和准备转行到AI领域的人 ④想巩固AI核心知识，查漏补缺的人