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在上篇文章中,我们了解了AutoGPT的概念和原理。今天,我们来学习如何上手使用AutoGPT。
AutoGPT目前好像没有了利用 pip install 来安装python包的使用方式?
我是Windows系统,需要使用 wsl 进行安装,Linux或者Mac直接用命令行即可。
(1)将AutoGPT clone到电脑WSL系统内部某个文件夹内,而不是clone到Windows系统的某个文件夹内(这个容易失败,后面2.2为此种失败的尝试) 。在某个路径文件夹下执行:
python
复制代码
git clone https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT.git
(2)进入你的本地目录
python
复制代码
cd xxx/AutoGPT
(3)找到.env.template.文件,复制一份重命名为.env文件,将API Key和Base URL代理服务地址填上。
(4)按下面图片步骤生成GitHub的access token,并填到AutoGPT的配置文件中
(5)配置github
python
复制代码
git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "you@example.com"
如果上面GitHub设置不成功,则会出现下面的错误:
(6)执行 ./run setup
,安装成功显示如下:
(1)将AutoGPT clone到电脑本地:在某个路径文件夹下执行:
python
复制代码
git clone https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT.git
(2)进入你的本地目录
python
复制代码
cd /mnt/d/GitHub/AutoGPT_ZH
(3)找到.env.template.文件,复制一份重命名为.env文件,将API Key和Base URL代理服务地址填上。
(4)执行 ./run setup
(5)可能遇到如下错误:
解决此错误:
python
复制代码
sudo apt update
sudo apt install dos2unix
dos2unix ./run
然后重新运行 ./run setup
(6)还有错误:
(1)在 AutoGPT/autogpts/autogpt
目录下运行AutoGPT命令:
python
复制代码
python -m autogpt
运行成功如下:
注意运行命令的目录,如果不是在该目录下,可能会出现以下错误:
(2)运行成功输入你的需求或问题后,后面的过程需要人工干预(确认一些前置条件,如限制条件、最佳实践例子,数据来源等) (3)确认好上面的信息后,AutoGPT才开始正式工作,思考、制定计划,根据限制条件等组织答案回复给用户。最后还需要用户干预,授权执行程序,然后才能得到最终结果。 从这个运行过程,可以看到AutoGPT是半自动化的,虽然它在ChatGPT的基础上增加了独立思考和计划行动的能力,但中间仍需要人工的干预。
并且这种方法使用的是开源AutoGPT中已有的能力。AutoGPT虽然提供了一个完整的框架和可用的全功能,但它不是一个已经把各种问题解决的很好、拿来就能用的具体工具。目前来看,它更适合用来当作一个架构,让大家在此基础上开发专门解决具体问题的Agent。下面我们来看下怎样在此架构的基础上开发属于我们自己的Agent。
(1)创建一个自己的AutoGPT
python
复制代码
./run agent create YOUR_AUTOGPT_NAME
创建成功后,在代码目录下会出现你自定义的AutoGPT目录:
(2)运行自己的AutoGPT
python
复制代码
./run agent start YOUR_AUTOGPT_NAME
(3)可能遇到的报错:
python
复制代码
export PATH="$HOME/.local/bin:{$PATH}"
(4)再运行,首次启动会安装一些依赖
(5)成功启动后的界面
(6)打开网址,登录GitHub授权
(7)最终界面
至此,你自己的AutoGPT环境就搭建成功了,可以在此基础上定义自己的AutoGPT逻辑了。注意,上面的仅是环境和代码框架搭建成功,虽然有界面,但是并不具备大模型应用的能力,需要自己填充逻辑。
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