GitHub 스타가 160,000명을 초과하고 인기 있는 AutoGPT 고급 버전인 맞춤형 노드, 다중 에이전트 협업이 출시되었습니다.

王林
풀어 주다: 2024-07-19 14:36:17
원래의
283명이 탐색했습니다.

물론 차세대 AutoGPT는 여전히 오픈 소스입니다.

지난해 AI 전문가 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 활발히 추진했던 'AutoGPT' 프로젝트를 아직도 기억하시나요? 사용자가 설정한 모든 목표를 자율적으로 달성할 수 있는 GPT-4를 기반으로 하는 실험적인 오픈 소스 애플리케이션으로 자율 AI의 발전 추세를 보여줍니다.

1년이 넘는 시간 동안 이 프로젝트의 총 GitHub 스타 수는 160,000명을 돌파하며 지속적인 인기를 입증했습니다.

GitHub 스타가 160,000명을 초과하고 인기 있는 AutoGPT 고급 버전인 맞춤형 노드, 다중 에이전트 협업이 출시되었습니다.

GitHub 주소: https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

어제 프로젝트 작성자는 현재 프리 알파 단계인 소셜 미디어 X에서 차세대 "AutoGPT"의 출시를 발표했습니다. 버전. 이전 세대에 비해 차세대 'AutoGPT'를 사용하면 AI 에이전트 구축, 실행, 공유가 그 어느 때보다 쉬워지는 동시에 안정성도 크게 향상됩니다. ㅋㅋㅋ 차세대 "Auto GPT"를 사용하는 방법 Reddit 마케팅 에이전트를 자동으로 빠르게 구축, 배포 및 사용합니다. 댓글에 답하고 기타 복잡한 작업을 수행하세요. 새로운 시스템은 더 이상 "AutoGPT"의 첫 번째 버전만큼 신뢰할 수 없고 비효율적이지 않습니다.

GitHub 스타가 160,000명을 초과하고 인기 있는 AutoGPT 고급 버전인 맞춤형 노드, 다중 에이전트 협업이 출시되었습니다.

이 프로젝트가 다중 에이전트 기반 애플리케이션을 구축할 수 있는지 묻는 질문에 작성자는 긍정적인 대답을 하며 이것이 이 프로젝트를 구축한 중요한 이유라고 말했습니다.이제 여러 전문가 에이전트가 협력하여 문제를 해결할 수 있도록 다이어그램을 디자인할 수 있습니다. 복잡한 그래프 작업을 단순화하는 데 도움이 되는 SubGraphs도 곧 출시될 예정입니다.

노드를 추가하도록 프로젝트를 사용자 정의할 수도 있으며, 새 블록을 수동으로 작성하는 것(아래에 언급된 주요 기능)은 매우 간단합니다. 저자는 Claude가 이 점에서 훌륭한 일을 했으며 사용자 정의 블록을 완벽하게 만들었다는 것을 발견했습니다.

GitHub 스타가 160,000명을 초과하고 인기 있는 AutoGPT 고급 버전인 맞춤형 노드, 다중 에이전트 협업이 출시되었습니다.

물론 프로젝트의 두 가지 주요 구성 요소(즉, 아래에 언급된 서버와 빌더)는 서로 다른 컴퓨터에서 실행될 수 있습니다.

GitHub 스타가 160,000명을 초과하고 인기 있는 AutoGPT 고급 버전인 맞춤형 노드, 다중 에이전트 협업이 출시되었습니다.

그러나 저자는 차세대 "AutoGPT"에 대해서는 아직 초기 단계이고 결함이 있으며 상대적으로 기본적이라는 점을 인정하지만 여전히 모든 사람과 공유하고 오픈 소스로 제공하기를 희망합니다. 시작.

GitHub 스타가 160,000명을 초과하고 인기 있는 AutoGPT 고급 버전인 맞춤형 노드, 다중 에이전트 협업이 출시되었습니다.

주요 구성 요소 및 주요 기능

GitHub 스타가 160,000명을 초과하고 인기 있는 AutoGPT 고급 버전인 맞춤형 노드, 다중 에이전트 협업이 출시되었습니다.이 프로젝트에는 백엔드의 AutoGPT 서버와 프런트엔드의 AutoGPT Builder라는 두 가지 주요 구성 요소가 있습니다. 서버는 AutoGPT 에이전트 및 기타 에이전트가 아닌 구성 요소를 기본 요소로 사용하여 복합 다중 에이전트 시스템을 만드는 일을 담당합니다.

AutoGPT 서버(백엔드):GitHub 스타가 160,000명을 초과하고 인기 있는 AutoGPT 고급 버전인 맞춤형 노드, 다중 에이전트 협업이 출시되었습니다.

https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT/tree/master/rnd/autogpt_server

AutoGPT 빌더(프런트엔드):
  • https //github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT/tree/master/rnd/autogpt_builder
  • 서버 및 빌더를 설정하고 실행하는 구체적인 단계는 다음과 같습니다.
  • AutoGPT GitHub 저장소로 이동합니다.
  • "코드" 버튼을 클릭하고 "ZIP 다운로드"를 선택하세요.

다운로드한 후 원하는 폴더에 ZIP 파일의 압축을 풉니다.
  • 압축이 풀린 폴더를 열고 "rnd ” 디렉터리로 이동하세요. ;
  • "AutoGPT 서버" 폴더에 들어가세요.
  • "rnd" 디렉터리에서 터미널 창을 엽니다.
  • AutoGPT 서버 폴더에서 README 파일을 찾아서 엽니다. README의 각 명령을 터미널에 붙여넣습니다(중요: 다음 명령을 실행하기 전에 각 명령이 완료될 때까지 기다리십시오).
  • 모든 명령이 오류 없이 실행되면 마지막 명령인 " poem run app"을 입력하세요. 서버가 터미널에서 실행 중인지 확인하세요.
  • "rnd" 폴더로 다시 이동하세요.
  • 打开「AutoGPT builder」文件夹;

  • 打开此文件夹中的 README 文件;

  • 在终端中运行以下命令:

npm install
로그인 후 복사
npm run devOnce the front-end is running, click the link to navigate to localhost:3000.
로그인 후 복사
  • 前端运行后,单击链接导航到「localhost:3000」;

  • 单击「构建」(Build)选项;

  • 添加几个块来测试功能;

  • 将块连接在一起;

  • 单击「运行」;

  • 检查你的终端窗口。此时应该看到服务器已收到请求、正在处理请求并已执行请求。

按照以上步骤,你就可以成功地设置并测试 AutoGPT。GitHub 스타가 160,000명을 초과하고 인기 있는 AutoGPT 고급 버전인 맞춤형 노드, 다중 에이전트 협업이 출시되었습니다.

视频来源:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT/tree/master/rnd/

除了两个主要组件外,下一代「AutoGPT」的关键特性是使用「块」(Blocks)来构建智能体。你可以将一些高度模块化的功能结合起来,创建自定义行为。

目前,项目已经为 Reddit 发帖、Discord 消息发送和维基百科摘要获取等操作提供了相应的块。同时在设计时追求易创建和使用。以下是维基百科摘要获取的块示例:

class GetWikipediaSummary(Block):class Input(BlockSchema):topic: strclass Output(BlockSchema):summary: strdef **init**(self):super().__init__(id="h5e7f8g9-1b2c-3d4e-5f6g-7h8i9j0k1l2m",input_schema=GetWikipediaSummary.Input,output_schema=GetWikipediaSummary.Output,test_input={"topic": "Artificial Intelligence"},test_output={"summary": "Artificial intelligence (AI) is intelligence demonstrated by machines..."},)def run(self, input_data: Input) -> BlockOutput:response = requests.get(f"https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/page/summary/{input_data.topic}")summary_data = response.json() yield "summary", summary_data['extract']
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作者表示,这仅仅是个开始,未来还将添加更多块,并改进 UI,大幅提升整体体验和功能。

위 내용은 GitHub 스타가 160,000명을 초과하고 인기 있는 AutoGPT 고급 버전인 맞춤형 노드, 다중 에이전트 협업이 출시되었습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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원천:jiqizhixin.com
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