AI AIgents时代-(三.)AutoGPT和AgentGPT

前两篇讲解了Agent的原理和组件，这节我将给大家介绍两个agent项目，给出它们的工作原理和区别，并教大家亲手尝试使用 Agents🎉

🟢 AutoGPT🤖️

我们的老朋友，之前文章也专门写过。AutoGPT 是一个由Toran Richards创建的流行开源项目，github有接近15万星🌟。它利用GPT4作为大脑，结合langchain的链接思想，连接各种工具和互联网资源，来完成人类给予的任务。

您只需要设定一个目标，AutoGPT就会自主规划并逐步执行任务。如果遇到问题，它会自主拆分任务并逐步解决。

AutoGPT 所做的事情就是把电脑的控制权、向量空间的云存储、各种工具的API交给了AI。借此，它可以分析市场并提出交易策略、客户服务、营销、财务或其他需要持续更新的任务。

这就是为什么 Karpathy 最近说"AutoGPT 是提示工程的下一个前沿"

AutoGPT 相当于给基于 GPT 的模型赋予了内存和主体。您现在可以将任务交给 AI 代理，让它自主制定计划、执行计划、浏览网页并使用新数据修改策略，直到任务完成。

AutoGPT由以下三个组成部分构成：

此外，AutoGPT还具备多功能性，例如文件操作、网页浏览和数据检索等功能，使其应用范围更广。

快速体验

让我们以Cognosys为例，看看如何使用他们的平台来应用AgentGPT来总结最新新闻。

Cognosys 一款类AutoGPT 的在线工具;不需要绑定OpenAI 的API Key

首先，访问Cognosys网站。

除此之外

恭喜你掌握了第一个 Agent！🎉

🟢 AgentGPT

这是 AgentGPT 的自我介绍：

AgentGPT: Create and run an autonomous agent (AutoGPT) from a website, no login required.

AgentGPT 是一个基于 Langchain 和 OpenAI 基础构建的 AI Agent。它是一个 AI 代理平台，使您能够在浏览器或个人计算机中创建、配置和部署自主 AI 代理。

AgentGPT 允许您配置和部署自治 AI 代理。命名你自己的自定义 AI，让它开始实现任何可以想象的目标。它将尝试通过思考要做的任务、执行它们并从结果🚀中学习来达到目标。

AgentGPT 和 AutoGPT 之间的区别

AutoGPT 是一款功能强大的 AI 工具。但在开始使用之前，您需要设置 Git、安装 Python、下载 Docker 桌面程序并获取 OpenAI API 密钥。

AgentGPT 实际上是基于 AutoGPT 架构进行了改进，为您增加了一个网页界面，摆脱了繁琐的搭建和安装过程。从本质上来说，它就是一个 AutoGPT，您无需自行搭建，也不必担心繁杂的构建步骤，只需要登录网站就可以使用。

简单使用 😊

前置准备：在使用AgentGPT之前，您需要获取OpenAI API密钥。访问 OpenAI 网站 https://www.openai.com/。

AgentGPT 注册步骤如下：

在我们的例子中，我们要求 AgentGPT 开发一个能够人脸识别的 Web 应用程序。这里我部分截取了中间的运行效果，AgentGPT成功帮我生成了一个人脸识别的 Web 应用，期间无需写任何代码💻！

自己部署🚀

感兴趣的小伙伴也可以尝试自己在本地部署 Agents！

Vercel目前已经支持自主一键部署AgentGPT