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AutoGPT 出世， prompt 不再是 AIGC 必需资源在近期的 AI 领域，出现了一个名为 AutoGPT 的热门话题，这一新兴技术正在迅速吸引开发者和业界的关注。AutoGPT 是Github 上的一个免费开源项目，结合了 GPT-4 和 GPT-3.5 技术，通过 API 创建完整的项目。与 ChatGPT 不同的是，用户不需要不断对 AI 提问以获得对应回答，在 AutoGPT 中只需为其提供一个 AI 名称、描述和五个目标，然后 AutoGPT 就可以自己完成项目。它可以读写文件、浏览网页、审查自己提示的结果，以及将其与所说的提示历史记录相结合。

AutoGPT 全自动执行项目，无需人工干预

以防水鞋市场调研为例，首先假装自己经营一家鞋类公司，给AutoGPT 下达的命令是对防水鞋进行市场调查，然后让其给出top5 公司，并报告竞争对手的优缺点。AutoGPT 直接去谷歌搜索，然后找防水鞋综合评估 top 5 的公司。一旦找到相关链接，AutoGPT 就会为自己提出一些问题，之后，AutoGPT 继续分析其他各类网站，并结合谷歌搜索，更新查询，直到对结果满意为止。结果是，AutoGPT 给出了 top 5 防水鞋公司的一份报告，报告包含各个公司的优缺点，此外还给出了一个简明扼要的结论。全程只用了 8 分钟，GPT 的 API 费用为 10 美分，期间完全没有人工干预。

AutoGPT 展现 GPT 模型潜力，距离 AGI 更进一步ChatGPT 等“传统”AIGC 模型依赖于 prompt（指令）来完成任务，而 AutoGPT 实现了 AI 的“自我反思”，其会在项目执行过程中自主调整和优化策略。AutoGPT 展现了 GPT 模型还未被开发的潜力，即 AIGC 的运行过程不是一定需要 prompt。目前AutoGPT 还有很多不足，但它作为一种新兴的 AI 技术，已经展示出其强大的潜力和广泛的应用前景。虽然在处理复杂任务和某些编程语言方面存在一定局限性，但对于简单的任务，AutoGPT 的表现令人惊艳。随着技术的进一步发展，我们认为，它可能是通向 AGI（人工通用智能）的下一个重要步骤。

风险提示

技术落地商业化不及预期；人工智能在部分领域应用的监管风险；人工智能的安全性风险。

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