AutoGPT初次探索：免费体验、使用指南与心得总结

• 写在前面的废话
• 一、部署 Auto-GPT
• 二、试运行 Auto-GPT
• 三、我踩过的坑
• 四、后续探索

写在前面的废话

ChatGPT 的交互模式，是和一个 “人” 对话聊天。

如果你想了解更多ChatGPT和AI绘画的相关知识，请参考：ChatGPT注册和变现思路，AI绘画教程汇总

聊天的过程，双方的信息会进行交换，作为主导的一方，我们需要引导 GPT ，给她清晰的信息，批评她错误的表达，夸奖她正确的思考。

过程就像开着一辆手动挡的轿车，你需要根据车流和路线，不断观察，不断调整档位。

那 Auto-GPT 是什么呢？自动挡的轿车吗，不，体验下来，我感觉她是一辆无人驾驶的汽车，只需要告诉她你的目的地，加满油，就可以了。

是的，Auto-GPT 需要加油，汽油主要构成是 OpenAI api 的 tokens 消耗。

这篇文章，是关于 Auto-GPT 实操后的初体验。我是在电脑本地运行的，没有用国外的服务器。所以网络需要“稳定”。

一、部署 Auto-GPT

项目链接：https://github.com/Torantulino/Auto-GPT

1. 获取项目代码： 通过 git 软件从 Github 拉取项目代码。如果您不熟悉 git 或不想了解，可以直接下载 zip 文件。建议学习易懂的 git 使用教程，以便及时获取最新代码。
2. 配置 Python 运行环境： 在系统环境变量中安装可执行的 Python 软件包和 pip 软件包（用于安装项目依赖）。推荐下载 Visual Studio Code 编辑器，用它打开下载的 Auto-GPT 项目文件夹，VS 会自动识别为 Python 项目并提示安装插件。安装完成后，运行以下命令安装依赖： pip install -r requirements.txt
3. 配置 Auto-GPT env 文件： .env 文件用于设置 Auto-GPT 的关键运行参数，如 OpenAI 的 API Key。在项目中，.env 文件全名为 .env.template。可以复制一份并重命名为 .env，或直接修改原文件名。需要配置 PINECONE_API_KEY、HUGGINGFACE_API_TOKEN、GOOGLE_API_KEY、CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID 和 ELEVENLABS_API_KEY。
4. 获取 OpenAI 的 API Key： 请访问 https://platform.openai.com/account/api-keys 获取 API Key。

如果还没有账号可以参考这篇文章：ChatGPT注册攻略

5. 获取 PINECONE_API_KEY： 请访问 https://app.pinecone.io/ 获取 API Key。
6. 获取 GOOGLE_API_KEY： 请访问 https://console.cloud.google.com/apis/credentials 获取 API Key。
7. 获取 CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID： 请访问 https://programmablesearchengine.google.com/controlpanel/all 获取搜索引擎 ID。
8. 获取 HUGGINGFACE_API_TOKEN： 请访问 https://huggingface.co/ 获取 API Token。
9. 填写 .env 文件参数： 将获取到的各 API Key 填写到 .env 文件中。配置完成后，即可运行项目。

二、试运行 Auto-GPT

1. 运行 Auto-GPT： 在 VS Code 终端或 PowerShell 中，进入项目目录并执行以下命令：

python scripts/main.py

1. 启动设置：

   1. 如果程序正常运行，系统将提示您为 AI 起个名字。
   2. 接下来设置角色身份。
   3. 然后设置 5 个目标。

2. 开始运行： 设置完第 5 个目标后，Auto-GPT 开始执行。运行结果会显示在终端中，包括思考、推理、计划和反思。
3. 控制执行： 输出完成后，系统会提示您输入 y 以授权并继续执行；输入 y -N（次数）来授权 N 次执行；输入 n 退出执行。或者直接输入其他反馈。
4. 观察 AI 角色成长： 接下来，程序会不断重复运行过程。您可以观察 AI 角色的思考、成长、记忆和输出。AI 在某些环节产生的内容会保存到项目下的 auto_gpt_workspace 文件夹中。

通过以上步骤，您可以试运行并观察 Auto-GPT 的表现。感受 AI 角色的成长和思考过程，同时了解其工作原理。

三、我踩过的坑

如果你不是程序员，项目代码的拉取和 Python 环境的运行，可能会遇到一些奇奇怪怪的问题。可以自行 google 、GPT 解决，或者可以在文章评论联系我帮你处理。

以下是在部署和使用 Auto-GPT 过程中可能遇到的一些问题及解决办法。请确保您已完成所有步骤并仔细检查，以确保获得最佳体验：

1. 项目代码拉取和 Python 环境运行： 如果您不熟悉编程，可能会遇到一些问题。您可以尝试使用 Google 搜索、咨询 GPT 或在本文评论区寻求帮助。
2. .env 文件名未修改： 如果 .env.template 文件名未更改为 .env，运行时会提示未填入有效的 OpenAI API Key。

3. 获取 API 需要TiZ： 获取 API 时，许多网站链接可能需要使用TiZ工具才能访问。

4. 网络连接问题： 在 Auto-GPT 运行过程中，确保启用了翻墙工具的 TUN 模式，以便访问 OpenAI 和 Google 网站。否则，您可能会遇到类似“Command google returned: Error: [WinError 10060] 连接尝试失败”的错误。

5. 注意 API 费用消耗：

运行是要扣 OpenAI 账户的钱的，如果账号有 5 美元、 18 美元 的额度，注意消耗，不要一下 y -1000 这样。可能会瞬间 “破产”。

此时你可以多注册几个ChatGPT账号，以防不时之需：ChatGPT注册全攻略大全

四、后续探索

在成功运行 Auto-GPT 后，您可以尝试以下计划：

1. 参考网络社区： 在网络社区上寻找有关 Auto-GPT 的有趣用法，并尝试模仿使用。
2. 探索 Auto-GPT 功能： 研究 Auto-GPT 的其他功能，例如检查是否能读取本地文件或生成可运行的项目代码。
3. 保持关注： 关注 Auto-GPT 的最新动态和更新，以便及时了解其进展和新功能。

通过这些后续探索，您可以充分利用 Auto-GPT，发掘其潜力，并获得更多灵感。祝您在使用过程中取得满意的成果！