Blog

Jul 26, 2023

Auto

Pubblicato il Da Confrontando ChatGPT con agenti AI autonomi come Auto-GPT e GPT-Engineer, emerge una differenza significativa nel processo decisionale. Mentre ChatGPT richiede una persona attiva

Pubblicato

SU

Di

Confrontando ChatGPT con agenti AI autonomi come Auto-GPT e GPT-Engineer, emerge una differenza significativa nel processo decisionale. Sebbene ChatGPT richieda un coinvolgimento umano attivo per guidare la conversazione, fornendo indicazioni basate sulle richieste dell'utente, il processo di pianificazione dipende prevalentemente dall'intervento umano.

I modelli di intelligenza artificiale generativa come i trasformatori rappresentano la tecnologia di base all’avanguardia che guida questi agenti di intelligenza artificiale autonomi. Questi trasformatori vengono addestrati su set di dati di grandi dimensioni, consentendo loro di simulare ragionamenti complessi e capacità decisionali.

Molti di questi agenti IA autonomi derivano da iniziative open source guidate da individui innovativi che trasformano i flussi di lavoro convenzionali. Invece di limitarsi a offrire suggerimenti, agenti come Auto-GPT possono gestire in modo indipendente le attività, dallo shopping online alla creazione di app di base. L'interprete di codice di OpenAI mira a aggiornare ChatGPT dal semplice suggerimento di idee alla risoluzione attiva dei problemi con tali idee.

Sia Auto-GPT che GPT-Engineer sono dotati della potenza di GPT 3.5 e GPT-4. Comprende la logica del codice, combina più file e accelera il processo di sviluppo.

Il punto cruciale della funzionalità di Auto-GPT risiede nei suoi agenti AI. Questi agenti sono programmati per eseguire compiti specifici, da quelli banali come la pianificazione a compiti più complessi che richiedono un processo decisionale strategico. Tuttavia, questi agenti IA operano entro i limiti stabiliti dagli utenti. Controllando il proprio accesso tramite API, gli utenti possono determinare la profondità e la portata delle azioni che l'intelligenza artificiale può eseguire.

Ad esempio, se viene incaricato di creare un'app Web di chat integrata con ChatGPT, Auto-GPT suddivide autonomamente l'obiettivo in passaggi attuabili, come la creazione di un front-end HTML o lo scripting di un back-end Python. Sebbene l'applicazione produca autonomamente questi prompt, gli utenti possono comunque monitorarli e modificarli. Come dimostrato dal creatore di AutoGPT @SigGravitas, è in grado di costruire ed eseguire un programma di test basato su Python.

Enorme aggiornamento per Auto-GPT: esecuzione del codice! 🤖💻

Auto-GPT è ora in grado di scrivere il proprio codice utilizzando #gpt4 ed eseguire script Python!

Ciò gli consente di eseguire il debug, lo sviluppo e l'auto-miglioramento in modo ricorsivo... 🤯 👇 pic.twitter.com/GEkMb1LyxV

- SigGravity (@SigGravity) 1 aprile 2023

Sebbene il diagramma seguente descriva un'architettura più generale di un agente AI autonomo, offre preziose informazioni sui processi dietro le quinte.

Architettura dell'agente AI autonomo

Il processo viene avviato verificando la chiave API OpenAI e inizializzando vari parametri, tra cui la memoria a breve termine e il contenuto del database. Una volta passati i dati chiave all'agente, il modello interagisce con GPT3.5/GPT4 per recuperare una risposta. Questa risposta viene quindi trasformata in un formato JSON, che l'agente interpreta per eseguire una varietà di funzioni, come condurre ricerche online, leggere o scrivere file o persino eseguire codice. Auto-GPT utilizza un modello preaddestrato per archiviare queste risposte in un database e le interazioni future utilizzano queste informazioni archiviate come riferimento. Il ciclo continua finché l'attività non viene considerata completata.

L'impostazione di strumenti all'avanguardia come GPT-Engineer e Auto-GPT può semplificare il processo di sviluppo. Di seguito è riportata una guida strutturata per aiutarti a installare e configurare entrambi gli strumenti.

La configurazione di Auto-GPT può sembrare complessa, ma con i passaggi giusti diventa semplice. Questa guida illustra la procedura per impostare Auto-GPT e offre approfondimenti sui suoi diversi scenari.

Generazione di chiavi API AI aperte

Opzioni di backend della memoria : un backend di memoria funge da meccanismo di archiviazione per AutoGPT per accedere ai dati essenziali per le sue operazioni. AutoGPT utilizza funzionalità di archiviazione sia a breve che a lungo termine. Pinecone, Milvus, Redis e altre sono alcune delle opzioni disponibili.

L'Auto-GPT offre un ricco set di argomenti della riga di comando per personalizzare il suo comportamento:

AutoGPT nella CLI