0. AutoGPT 概念 - AI Agent開(kāi)發(fā)框架

AutoGPT是一個(gè)開(kāi)源的AI Agent開(kāi)發(fā)框架。它是一個(gè)由LLM提供動(dòng)力的半自治代理，可以為您執(zhí)行任何任務(wù)。只需給它設(shè)定一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)，它就會(huì)自動(dòng)拆解成相對(duì)應(yīng)的任務(wù)并自主運(yùn)行，其運(yùn)行過(guò)程無(wú)需或少需人工干預(yù)，能夠根據(jù)GPT自主決策結(jié)果并結(jié)合外部資源執(zhí)行相應(yīng)操作，通過(guò)循環(huán)評(píng)估策略實(shí)時(shí)評(píng)估目標(biāo)達(dá)成程度，來(lái)決定任務(wù)是否完成。

至于AI Agent是什么，我在前面的文章中已經(jīng)詳細(xì)介紹過(guò)，感興趣的可以去看下這兩篇文章：

• 【AI的未來(lái) - AI Agent系列】【MetaGPT】1. 看AI Agent如何重構(gòu)世界

• 【AI大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)】【LangChain系列】5. LangChain入門：智能體Agents模塊的實(shí)戰(zhàn)詳解
  

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，Agent = LLM+觀察+思考+行動(dòng)+記憶，將大語(yǔ)言模型作為一個(gè)推理引擎。給定一個(gè)任務(wù)，Agent自動(dòng)生成完成任務(wù)所需的步驟，執(zhí)行相應(yīng)動(dòng)作（例如選擇并調(diào)用工具），直到任務(wù)完成。經(jīng)典的概念圖如下：

開(kāi)源項(xiàng)目地址：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
論文地址：https:///pdf/2306.02224.pdf

1. AutoGPT原理 - ReAct

AutoGPT的基本原理非常簡(jiǎn)單：讓LLM一遍又一遍地決定要做什么，同時(shí)將其操作的結(jié)果反饋到提示中，也就是不斷地“思考 + 行動(dòng)”。這使得程序能夠迭代地、增量地朝著其目標(biāo)工作。 這也是Agent的基本原理。這種“思考 + 行動(dòng)”的方式有一個(gè)官方的名字 - ReAct。

ReAct：Reason + Act的組合簡(jiǎn)寫(xiě)。具體參考這篇論文：https:///pdf/2210.03629.pdf。

ReAct論文中，作者對(duì)同一個(gè)問(wèn)題，對(duì)比了不同驅(qū)動(dòng)大模型方式的結(jié)果（如下圖）：

• a：標(biāo)準(zhǔn)Prompt，只給大模型最原始的問(wèn)題，答案錯(cuò)誤。

• b：思維鏈方式（CoT），模型給出了推理過(guò)程，但答案還是錯(cuò)誤的，這就是大模型本身的缺陷，它不可能知道所有的知識(shí)。有些大模型不知道的知識(shí)還是需要通過(guò)行動(dòng)從外部獲取信息。

• c：只有行動(dòng)（Act-Only），模型只是進(jìn)行了一堆檢索動(dòng)作，并沒(méi)有總結(jié)和思考答案應(yīng)該是什么。

• d：ReAct方式，采用先思考下一步干什么，然后再干，最后正確得到了結(jié)果。
  

  
  

  
  

下面我們回顧一下之前學(xué)習(xí)LangChain agents模塊中的運(yùn)行案例，來(lái)看下ReAct的具體過(guò)程。

上面運(yùn)行過(guò)程其實(shí)就是ReAct的過(guò)程：
（1）（思考 · Think Reason）先總結(jié)了任務(wù)和思考了步驟：檢索當(dāng)前日期，然后檢索這個(gè)日期上發(fā)生的歷史事件
（2）（行動(dòng) · Act）執(zhí)行檢索當(dāng)前日期的步驟：Action是Search，輸入是“今天的日期”
（3）得到了今天的日期：Observation的結(jié)果
（4）（思考 · Think Reason）再一次思考：我現(xiàn)在已經(jīng)知道了當(dāng)前日期
（5）（行動(dòng) · Act）執(zhí)行第二步：Action是Search，輸入是“歷史上的今天發(fā)生了什么大事”
（6）得到了第二步的結(jié)果
（7）（思考 · Think Reason）再思考：知道了歷史上的今天發(fā)生了什么
（8）（行動(dòng) · Act）總結(jié)輸出最終回復(fù)

簡(jiǎn)單概括：思考 ---> 行動(dòng) ---> 得到結(jié)果 ---> 思考 ---> 行動(dòng) ---> 得到結(jié)果 ---> … ---> 思考 ---> 行動(dòng) ---> 總結(jié)

2. AutoGPT具有的能力

• 互聯(lián)網(wǎng)搜索

• 長(zhǎng)短期記憶管理

• 調(diào)用大模型進(jìn)行文本生成

• 存儲(chǔ)和總結(jié)文件

• 插件擴(kuò)展：AutoGPT 可以根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景和用戶需求進(jìn)行定制化的功能增強(qiáng)以及使得 AutoGPT 可以與其他工具和服務(wù)進(jìn)行無(wú)縫集成。

3. 總結(jié)與思考

本文我們主要了解AutoGPT是什么，以及它背后的實(shí)現(xiàn)原理。AutoGPT是實(shí)驗(yàn)性的，雖然還不成熟，但其實(shí)現(xiàn)思想非常值得借鑒。

AutoGPT提供了Agent的全功能，但更多的是作為一個(gè)Agent開(kāi)發(fā)框架來(lái)使用。官方也鼓勵(lì)用戶在此架構(gòu)基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)自己特有的或針對(duì)特定功能的Agent，從而形成AutoGPT的生態(tài)。

4. 參考

• https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

• https://mp.weixin.qq.com/s/SjihcrasQIa0W62yFcWIag

• https://blog.csdn.net/qq_34274756/article/details/130530456

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