大家好,欢迎来到人工智能新时代。 世界各地的程序员已经开始创建“自主代理”,这些代理与 OpenAI 的 GPT-4 等大型语言模型 (LLM) 协作以解决具有挑战性的问题。
尽管他们还非常年轻,但此类代理可能是成功使用 LLM 的重要一步。 通常,我们通过精心制作指令并将其放入 ChatGPT 的文本框中与 GPT-4 进行通信,直到模型响应所需的结果。
通常,自治代理可以生成 LLM 执行的一系列系统操作,直到达到预定的“目标”。 自主代理现在能够进行的活动范围包括网络研究、编码、总结、创建原创内容、翻译等等。
一些人工智能系统,如谷歌的 Bard 和 OpenAI 的 ChatGPT,GPT-4,最近出现并遍布全球。 微软的新 Bing Bot 也出现了。
一个名为 BabyAGI 的额外 AI 系统加入了这套 AI 系统。
在本文中,我们将深入了解 BabyAGI、其关键组件以及它如何从内到外发挥作用。 我们还将它与 自动GPT,然后向您展示如何在您的计算机上安装和使用它。
那么,什么是 宝宝AGI?
BabyAGI 是一个非凡的人工智能 (AI) 平台,经过精心设计,可在虚拟环境中测试和开发各种 AI 代理。 风投大师中岛洋平 人工智能,是这项尖端发明的创造者。
作为 BabyAGI 广泛架构的基础,Task-Driven Autonomous Agent 拥有一个开源平台,可促进从语言习得和认知发展到强化学习等各个领域的研究。
BabyAGI 旨在以类似于婴儿人类认知发展的方式模仿学习。 最终目标是使人工智能能够通过经验获取知识,做出明智的判断,并独立行动。
BabyAGI 在尖端人工智能研究中处于领先地位,可能性是无限的。
该平台的主要目标是使用模拟设置、训练和评估来评估和改进各种 AI 代理的性能。 其主要目标是调查代理人学习和执行具有挑战性任务的能力。
显然,代理强化学习和认知能力的发展是平台成功的关键组成部分。
现在,BabyAGI 的底层是什么?
该系统利用一些最强大的可用技术,包括 GPT-4、LangChain 的链和代理功能、OpenAI 的 API 和 Pinecone,以实现快速有效的任务执行。
毫无疑问,GPT-4 语言模型是该系统的核心。 该系统能够以无与伦比的效率执行复杂的工作,因为它能够生成新任务并实时确定它们的优先级。
此外,该系统还利用了矢量搜索平台 Pinecone,该平台对于存储和检索与任务相关的数据(例如任务描述、限制和结果)至关重要。
为了使系统能够进行强化学习,使其能够从经验中获取知识并随着时间的推移变得更好,一种简化的数据处理方法是必要的。 该系统集成了 LangChain 框架,彻底改变了 AI 代理与环境交互的方式,以测试 Baby AGI 的能力极限。
由于参与度提高,该系统从竞争对手中脱颖而出,这有助于 AI 代理提高数据感知能力,并有能力轻松处理具有挑战性的工作。
系统使用deque(双端队列) 数据结构 组织其工作列表并确定其优先级,因为任务管理是 Baby AGI 功能的基础。
当任务完成并在其位置创建新任务时,系统会自动生成新任务以保持任务列表当前和最新。 任务列表会定期重新确定优先级,以确保系统尽可能高效地运行,使其能够无差错地执行任务。
BabyAGI 是如何工作的?
BabyAGI 脚本不断地从任务列表中选择任务,执行它们,增强结果,并根据先前作业的目标和结果生成新任务。
该脚本在无限循环中运行。 脚本工作流的四个主要阶段是任务执行、结果丰富、任务生成和任务优先级排序。
任务执行
BabyAGI 过程从这个阶段开始。 执行代理函数在此阶段向OpenAI的API发送任务,API根据上下文完成任务。 目标和任务是执行代理功能的两个输入。
在向 OpenAI 的 API 发送提示后,任务的结果将作为字符串返回。 这个阶段很重要,因为它使系统有机会完成任务并收集有助于开发新任务和确定当前任务优先级的信息。
改善结果
在称为“结果改进”的阶段,先前工作的结果得到改进并保存在 Pinecone 中,这是一种用于归档和检索任务结果以供以后使用的有用工具。 这个过程至关重要,因为它允许系统通过从过去的错误中学习来不断提高性能。
BabyAGI 可以发现趋势,从错误中吸取教训,并通过跟踪先前的结果及其附带的元数据来提高其在后续任务中的性能。
任务生成
任务创建是 BabyAGI 流程的第三个阶段,任务创建代理函数使用 OpenAI 的 API 根据前面作业的目标和结果生成新任务。
该函数使用四个参数向 OpenAI API 发送请求:目标、先前任务的结果、任务描述和当前任务列表。 API 以字符串形式的新任务列表进行响应。 包含新任务名称的字典列表随新任务一起返回。
确定任务的优先级
任务优先级排序是 BabyAGI 工作流的最后阶段。 在这种情况下,使用 OpenAI API 的优先级代理功能对任务列表进行优先级排序。 当前任务的 ID 可以作为参数发送给函数。
该函数返回一个带编号的任务列表,这些任务在向 OpenAI 的 API 发送提示后重新确定了优先级。 此阶段对于确保系统始终专注于重要且与目标相关的活动至关重要。
如何在您的机器上安装和使用 BabyGPT?
前提条件
在我们开始安装过程之前,您需要在计算机上安装一些要求:
- 混帐
- Python 3.8 或更高版本
- OpenAI API 密钥
- 松果 API 密钥
请注意:我使用的是最新版本的 MacOS。
克隆 BabyAGI 存储库
第一步,在您的计算机上创建一个唯一的文件夹(BabyAGI)。 要克隆项目,请打开 Git Bash 并输入以下命令:
安装依赖关系
在此步骤中,移动到刚刚创建的文件夹,我们将安装运行 BabyAGI 所需的所有依赖项。
在你的代码编辑器中打开项目之后,我正在使用 VSCode,将 .env.template 重命名为 .env,并使用你的 OpenAI 和 PineCone API 密钥填写字段。
可以获取您的 OpenAI API 密钥 相关信息
可以获取您的 Pinecone API 密钥 相关信息.
最后,将这些 API 放在 .env 文件中的相关字段中。
在同一个文件中,您会找到一个目标和初始任务。
运行 Python 脚本
在最后阶段,您可以运行 Python脚本 从代码编辑器甚至终端。 这是你的选择。 以下是 BabyAGI 的结果。
BabyAGI VS 自动GPT
BabyAGI 在某些方面不同于 Auto-GPT,包括它收集信息的方式。 BabyAGI 不搜索外部资源,与 Auto-GPT 相比,这在某些情况下可能是一个很大的优势。
BabyAGI 将注意力集中在头脑风暴上,避免在网上寻找信息,从而避免偏离正轨。
由于其创新的方法,BabyAGI 是构思和头脑风暴的绝佳工具。
由于专注于构思,BabyAGI 可以轻松提出原创想法,无论是用作独立应用程序还是更大系统中的组件。
BabyAGI 可以通过避免分心并保持对手头工作的激光般的专注来提供无与伦比的结果,使其成为 AI 研发领域的重要工具。
结论
BabyAGI 设计理念的关键宗旨是自动化、智能和效率的无缝集成,使用户能够轻松应对当今瞬息万变的世界中的各种障碍。
由于其简单的设置和执行方法,您可以轻松利用该平台的自动任务解决和管理能力,使其成为个人和团队的重要盟友。
随着人工智能研究的发展和壮大,像 BabyAGI 这样的工具肯定会变得更加重要,有助于塑造未来。 BabyAGI 定位于成为人工智能创造力的领先平台,由于其对头脑风暴和构思的无与伦比的重视,促进了各种企业和专业的创新和进步。
凭借其尖端功能,下一代人工智能产品将受到启发,使组织和人们能够比以往任何时候都更智能、更高效地实现他们的目标。
简
很棒的文章! 感谢您为此发布教程,迫不及待地想尝试一下! 如何在 VS 中打开项目?
松鸦
只需将文件夹拖放到 VS Code 中即可。