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。
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