Auto-GPT是如何工作的？

不得不说，Auto-GPT在AI领域掀起了巨大的波澜，它就像是赋予了GPT-4记忆和实体一样，让它能够独立应对任务，甚至从经验中学习，不断提高自己的性能。

为了便于Auto-GPT是如何工作的，让我们可以用一些简单的比喻来分解它。

【资料图】

首先，想象Auto-GPT是一个足智多谋的机器人。

我们每分配一个任务，Auto-GPT都会给出一个相应的解决计划。比如，需要浏览互联网或使用新数据，它便会调整其策略，直到任务完成。这就像拥有一个能处理各种任务的私人助手，如市场分析、客户服务、市场营销、财务等。

具体来说，想让Auto-GPT运行起来，就需要依靠以下4个组件：

架构：

Auto-GPT是使用强大的GPT-4和GPT-3.5语言模型构建的，它们充当机器人的大脑，帮助它思考和推理。

自主迭代：

这就像机器人从错误中学习的能力。Auto-GPT 可以回顾它的工作，在以前的努力的基础上再接再厉，并利用它的历史来产生更准确的结果。

内存管理：

与矢量数据库（一种内存存储解决方案）集成，使Auto-GPT能够保留上下文并做出更好的决策。这就像给机器人配备了长时记忆，可以记住过去的经历。

多功能性：

Auto-GPT的文件操作、网页浏览和数据检索等功能使其用途广泛。这就像赋予机器人多种技能来处理更广泛的任务。

然而，这些诱人的前景可能还尚未转化为Auto-GPT真正可以实现的能力。

天价的成本

想要在现实的生产环境中使用Auto-GPT，首先面临的障碍便是其高昂的成本。

由于任务需要通过一系列的思维迭代来完成，为了供更好的推理和提示，模型每个step通常都会用尽所有token。

然而，GPT-4的token并不便宜。

根据OpenAI的说法，具有8K上下文窗口的GPT-4模型，对于提示部分，每1000个token收费0.03美元；而对于结果部分，每1000个token收费0.06美元。

而1000个token大概可以换算成750个英文单词。

让我们分解思维链中每个step的成本，假设每个动作都用尽了8000个token的上下文窗口，其中80%是提示（6,400个token），20%是结果（1,600个token）。

提示成本：6,400个token x 0.03美元/1,000个token = 0.192美元

结果成本：1,600 个代币 x 0.06 美元/1,000个token = 0.096美元

因此，每个step的成本就是：0.192美元 + 0.096美元 = 0.288美元

平均而言，Auto-GPT完成一项小任务需要50个step。

因此，完成单个任务的成本就是：50个step x 0.288美元/step = 14.4美元

以VueGPT为例：这是一个Auto-GPT创建的AI，旨在使用Vue JS创建网站应用程序，我们来看看它在思维链中的一个step

而且这还是一次就能出结果的情况，如果需要重新生成，成本会更高。

从这个角度来看，Auto-GPT目前对大部分用户和组织来说，都是不现实的。

开发与生产

一看，花14.4美元来完成一项复杂的任务，好像并无不妥。

举个例子，我们首先让Auto-GPT制作一份圣诞节食谱。然后，再找它要一份感恩节食谱的话，猜猜会发生什么？

没错，Auto-GPT会按照相同的思维链从头再做一遍，也就是说，我们需要再花14.4美元才行。

但实际上，这两个任务在「参数」的区别应该只有一个：节日。

既然我们已经花了14.4美元开发了一种创建食谱的方法，那么再用化相同的钱来调整参数，显然是不符合逻辑的。

想象一下，在玩《我的世界》（Minecraft），每次都要从头开始建造一切。显然，这会让游戏变得非常无趣

而这便暴露了Auto-GPT的一个根本问题：它无法区分开发和生产。

当Auto-GPT完成目标时，开发阶段就完成了。不幸的是，我们并没有办法将这一系列操作「序列化」为一个可重用的函数，从而投入生产。

因此，用户每次想要解决问题时都必须从开发的起点开始，不仅费时费力，而且还费钱。

这种低下效率，引发了关于Auto-GPT在现实世界生产环境中实用性的质疑，也突显了Auto-GPT在为大型问题解决提供可持续、经济有效的解决方案方面的局限性。

循环的泥潭

不过，如果14.4美元真的能解决问题，那么它仍然是值得的。

但问题在于，Auto-GPT在实际使用时，经常会陷入到死循环里……

那么，为什么Auto-GPT会陷入这些循环？

理解这一点，我们可以把Auto-GPT看作是依赖GPT来使用一种非常简单的编程语言来解决任务。

解决任务的成功取决于两个因素：编程语言中可用的函数范围和GPT的分治法能力（divide and conquer ），即GPT能够多好地将任务分解成预定义的编程语言。遗憾的是，GPT在这两点上都是不足的。

Auto-GPT提供的有限功能可以在其源代码中观察到。例如，它提供了用于搜索网络、管理内存、与文件交互、执行代码和生成图像的功能。然而，这种受限的功能集缩小了Auto-GPT能够有效执行的任务范围。

此外，GPT的分解和推理能力仍然受到限制。尽管GPT-4相较于GPT-3.5有了显著的改进，但其推理能力远非完美，进一步限制了Auto-GPT的解决问题的能力。

这种情况类似于尝试使用Python构建像《星际争霸》这样复杂的游戏。虽然Python是一种强大的语言，但将《星际争霸》分解为Python函数极具挑战性。

本质上，有限功能集和GPT-4受限的推理能力的结合，最终造成了这个循环的泥潭，使Auto-GPT在许多情况下无法实现预期的结果。

人类与GPT的区别

分治法是Auto-GPT的关键。尽管GPT-3.5/4在前任基础上有了显著的进步，但在使用分治法时，其推理能力仍然无法达到人类水平。

问题分解不充分：

分治法的有效性在很大程度上取决于将复杂问题分解为较小、易于管理的子问题的能力。人类推理通常可以找到多种分解问题的方法，而GPT-3.5/4可能没有同样程度的适应性或创造力。

识别合适基本案例的难度：

人类可以直观地选择适当的基本案例以得到有效的解决方案。相比之下，GPT-3.5/4可能难以确定给定问题的最有效基本案例，这会显著影响分治过程的整体效率和准确性。

问题背景理解不充分：

虽然人类可以利用其领域知识和背景理解来更好地应对复杂问题，但GPT-3.5/4受其预先训练的知识所限，可能缺乏用分治法有效解决某些问题所需的背景信息。

处理重叠子问题：

人类通常可以识别出解决重叠子问题时，并有策略地重用先前计算过的解决方案。而GPT-3.5/4可能没有同样程度的意识，可能会多次冗余地解决相同的子问题，从而导致解决方案的效率降低。

Vector DB：过度的解决方案

Auto-GPT依赖向量数据库进行更快的k-最近邻（kNN）搜索。这些数据库检索先前的思维链，并将它们融入到当前查询上下文中，以便为GPT提供一种记忆效果。

然而，考虑到Auto-GPT的约束和局限性，这种方法被批评为过度且不必要地消耗资源。其中，反对使用向量数据库的主要论点源于与Auto-GPT思维链相关的成本约束。

一个50步的思维链将花费14.4美元，而一个1000步的链将花费更多。因此，记忆大小或思维链的长度很少超过四位数。在这种情况下，对最近邻点进行穷举搜索（即256维向量与10,000 x 256矩阵之间的点积）被证明是足够高效的，用时不到一秒钟。

相比之下，每个GPT-4调用大约需要10秒钟来处理，所以实际上限制系统处理速度的是GPT，而非数据库。

尽管在特定场景下，向量数据库可能在某些方面具有优势，但在Auto-GPT系统中实现向量数据库以加速kNN「长时记忆」搜索似乎是一种不必要的奢侈和过度的解决方案。

智能体机制的诞生

Auto-GPT引入了一个非常有趣的概念，允许生成智能体来委托任务。

虽然，这种机制还处于初级阶段，其潜力尚未被充分挖掘。不过，有多种方法可以增强和扩展当前的智能体系统，为更高效、更具动态性的互动提供新的可能性。

使用异步智能体可以显着提高效率

一个潜在的改进是引入异步智能体。通过结合异步等待模式，智能体可以并发操作而不会阻塞彼此，从而显著提高系统的整体效率和响应速度。这个概念受到了现代编程范式的启发，这些范式已经采用了异步方法来同时管理多个任务。

另一个有前景的方向是实现智能体之间的相互通信。通过允许智能体进行通信和协作，它们可以更有效地共同解决复杂问题。这种方法类似于编程中的IPC概念，其中多个线程/进程可以共享信息和资源以实现共同目标。

生成式智能体是未来的方向

随着GPT驱动的智能体不断发展，这种创新方法的未来似乎十分光明。

新的研究，如「Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior」，强调了基于智能体的系统在模拟可信的人类行为方面的潜力。

论文中提出的生成式智能体，可以以复杂且引人入胜的方式互动，形成观点，发起对话，甚至自主计划和参加活动。这项工作进一步支持了智能体机制在AI发展中具有前景的论点。

通过拥抱面向异步编程的范式转变并促进智能体间通信，Auto-GPT可以为更高效和动态的问题解决能力开辟新可能。

将《生成式智能体》论文中引入的架构和交互模式融入其中，可以实现大型语言模型与计算、交互式智能体的融合。这种组合有可能彻底改变在AI框架内分配和执行任务的方式，并实现更为逼真的人类行为模拟。

智能体系统的开发和探索可极大地促进AI应用的发展，为复杂问题提供更强大且动态的解决方案。

总结一下

总之，围绕Auto-GPT的热议引发了关于AI研究现状以及公众理解在推动新兴技术炒作中的作用的重要问题。

正如上面所展示的，Auto-GPT在推理能力方面的局限性、向量数据库的过度使用以及代理机制的早期发展阶段，揭示了它距离成为实际解决方案还有很长的路要走。

围绕Auto-GPT的炒作，提醒我们肤浅的理解可能让期望过高，最终导致对AI真正能力的扭曲认识。

话虽如此，Auto-GPT确实为AI的未来指明了一个充满希望的方向：生成式智能体系统。

最后，Han Xiao总结道：「让我们从Auto-GPT的炒作中吸取教训，培养关于AI研究的更为细致和知情的对话。

这样，我们就可以利用生成式代理系统的变革力量，继续推动AI能力的边界，塑造一个技术真正造福人类的未来。

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