Auto-GPT 学习笔记

Auto-GPT 简介

• Auto-GPT 是一个基于 GPT-4 的自主智能体实验项目。
• 它展示了大规模语言模型的规划、记忆和工具使用能力。
• Auto-GPT 的目标是实现一个完全自主的 AI 代理。
• GitHub 仓库

Auto-GPT 核心模块

规划(Planning)

• 使用强化学习策略进行多跳思考。
• 通过角色扮演实现自省。
• 提供完整的上下文,例如从记忆中获取。

记忆(Memory)

• 使用向量数据库实现长期记忆。
• 通过最大边际相关性实现记忆存储与检索。

工具(Tools)

• 调用各种外部 API 和服务。
• 开放的工具集调用接口。

Auto-GPT 实现

• 基于 Python 开发。
• 使用 Transformers 库调用 GPT-4 模型。
• 经典的 Agent 构造方法 from_llm_and_tools。
• run 方法实现代理主循环。
• Prompt 设计采用 token 和消息混合。
• Faiss 实现高效的向量相似度搜索。
• OutputParser 解析模型输出。