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Autogpt手把手安装配置与使用超详细,使用云托管平台,轻量不会污染本地环境,10分钟带你完成傻瓜式超简单安装!!!_autogpt 怎么使用

autogpt 怎么使用


本文将采用超详细的步骤,即使小白也可以配置使用。
记录一下中间踩过的坑,帮助大家快速的安装,文章先介绍一下安装流程,再简单说一下使用体验。
这里为什么不使用本地配置而使用云托管
首先:需要 Git - Downloads 安装,然后down代码,这会使得电脑本就不多的内存收到影响
其次:Auto-gpt是基于Python语言的,那么如果本地有环境中本身就有python那就可能会造成冲突。
所以选择云托管,既可以使用auto-gpt,又不会影响电脑自身的环境

通俗的说就是用别人的服务器来配置这个项目,又完全可以在你的本地使用

AutoGPT简介

Auto GPT 是一款人工智能应用程序,可以帮助用户自动化和优化业务流程,生成测试用例,调试代码,甚至还能产生新的业务创意。 Auto GPT 同时也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。 它旨在通过提供智能建议和洞察力来帮助企业增加其净值。 Auto GPT 是 GPT-4 自主运行的第一个示例,它推动了人工智能的可能性边界。

项目地址:添加链接描述
此时可以看到已经有122k的star了,可见这个项目备受关注。


一、安装流程

fork项目

点击项目中的fork,先把它创建到自己的账户中来。在这里插入图片描述
按照图中的步骤,直接创建,这里需要注意的是取消勾选copy the master,因为master版本可能面临着不稳定,我们需要的是稳定的版本。
在这里插入图片描述

这里可以看到我已经创建好了
在这里插入图片描述

注册登录gitpod.io平台

这里为了不使用电脑本身的环境,我们将项目整个开发放在gitpod.io平台中。
如果第一次使用的话,我们需要先注册账号。(常规的注册即可,不繁琐)
完成之后,我们来创建云托管平台的项目
在这里插入图片描述
如图中标注,第一个输入框中我们复制自己上面创建的fork new项目的地址即可。
在这里插入图片描述
第二个框就是选择你熟悉的编译器,我选的是vs code完成之后直接点击new workspace
在这里插入图片描述
这里就可以看到的我们的项目正在创建了,这个过程大概需要2分钟.

开始配置

创建完成后我们可以看到如下的界面,这里他会自动的下载相关的依赖,所以我们只需要等待。
在这里插入图片描述
下载完相关的依赖之后,点击图中左下角的maste,就会弹出图中正中间的输入框,我们输入 stable 选择框下第一个不全。(这里是因为我们切换到satble稳定版本,防止出现其他类型错误,不切换也可以,直接进行下文的步骤)
在这里插入图片描述
接下来我们点击官方给出的配置文件 env.template,重命名为env 开始进行我们的配置。d
在这里插入图片描述
命名完成后打开文件看到27行,在这里插入图片描述
输入自己的api-key即可,如果有api-key,可以继续进行下一步,如果没用,这里我附上自己的两个方法
1.官网获取 传送门,直接去官方获取。
2.如果没用类似的经验,可以看这篇博客,其中已经详细的介绍了获取api-key的步骤。传送门获取教程

获取之后,我们把自己的api填上去。
来到我们的最后一步,在终端中输入./run.sh运行脚本,他会自动的检查我们缺少的依赖,并安装,这一步只需等待20秒。在这里插入图片描述
完成后我们可以看到如下页面,那么此时我们的Autogpt已经配置成功了!
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
接下来我们看如何使用

二、Auto-gpt的使用测试

1.初始化使用

在实际运行前,我们先在终端输入 python -m autogpt --help
我们就可以看到如图中他是基于什么的技术,可供的选择项
在这里插入图片描述

重要参数讲解及扩展

这里给大家讲解几个重要的参数
-c, continuous 连续操作(可以理解为autogpt的所用操作都不需要我们来进行人工确认,如果陷入死循环,它自己可以无限的执行下去这也是一个危险的操作,也是autogpt的特色所在
-l ,continuous-limit INTEGER 也是对上面缺点的一种预防方案,限制他执行的最大次数,防止进入死循环。当超过限定次数之后就需要来找我们人工确认是否能够再次执行

正确的使用Auto-GPT演示

启动Auto-gpt

输入以下代码启动

python - m autogpt
  • 1

看到如下内容,定义一个名称

在这里插入图片描述
接下来输入你想让他扮演的角色来完成接下来的操作,这里我让它扮演前端开发工程师

在这里插入图片描述
接下来需要具体的说出你给指定的目标
我写的是
1.Draw two jujube trees in front of Lu Xun’s house(画出鲁迅家门口的两颗枣树)
2.Generate a picture and save it(保存成图片)
3.Show this image (展示这张图片)

在这里插入图片描述
接下来可以看到我们的前端工程师开始干活了 thinking…思考中

在这里插入图片描述
思考过后它来询问是否同意执行。

在这里插入图片描述

同意之后他继续进行,发现了一个问题,服务器中未设置图像提供程序
接下来他继续想询问google来了解generate_image,我继续下一步

在这里插入图片描述

在这一步看到它请求验证是否同意执行,使用“generate_image”命令使用 OpenAI API 作为图像提供者,在鲁迅家门前创建两棵枣树的图像,已经靠近目标了,这里每次执行一步比较麻烦 干脆一次让他执行五步不用询问我的同意

在这里插入图片描述
这里可以看到他是相当具有工匠精神,每一步的思考都像目标进行

在这里插入图片描述
这里要继续用python 的turtle库画我需要的枣树

在这里插入图片描述
最终生成成功

在这里插入图片描述

注意事项

添加链接描述
我们每次使用autogpt他是需要通过api-keys的,所以我们一定要注意请求的次数

在这里插入图片描述
刚开始申请的是送5美元,每次请求会消耗在0.03美元左右不等,如果不节制,那就可能还没有感受到它的功能就已经无法使用了。


总结

Auto-GPT本质上也是chat-gpt的延深,但不同的是使用auto-gpt需要更专业的用户吧,个人觉得如果想让auto-gpt做出一个满意的效果,那么需要给出的条件不仅仅在于多,而且在于专业。

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