软件测试/人工智能|AutoGPT原理与架构介绍

简介

我们生活中已经有越来越多的人工智能融入了，手机汽车等等接入了越来越多的人工智能，人工智能就像是我们的一个助手一样。不仅能够理解我们的需求，而且还能够与我们一起学习与成长。人工智能已无缝融入我们工作、生活，并帮助我们有效完成各种目标。大模型技术的发展与应用，使以上想法成为现实。特别是ChatGPT等生成式对话模型的出现，极大改变了人们的生活与工作方式。

我们可以通过与ChatGPT的对话来获取我们想要的答案，如果我们对答案不满意，我们可以通过追问来让ChatGPT不断更新自己的答案，直到我们满意为止，在这个不断循环的过程中，我们作为用户，扮演的是评估与反馈的角色。

那么，我们能不能让这个评估反馈的过程自动化地进行呢？这个时候，就轮到AutoGPT闪亮登场了。

AutoGPT：自主运行的GPT，其运行过程无需或少需人工干预，能够根据GPT自主决策结果并结合外部资源执行相应操作，通过循环评估策略实时评估目标达成程度，来决定任务是否完成。

AutoGPT技术原理

AutoGPT主要由三部分构成：需求下发、自主运行、结果输出。其中，自主运行是AutoGPT的核心模块。其流程如下：

1. 任务定义，通过Prompt向ChatGPT下发任务，初次发布任务需要我们构造情景，用户，角色，目标，后续的提示由ChatGPT根据执行结果自动生成。
2. 理解任务，对下发的提问，ChatGPT通过大模型对语义内容理解。这部分对应AutoGPT中的Thinking，模仿人类，接收到任务，正在思考。
3. 生成方案，针对提示思考的结果，ChatGPT会输出详细的解决方案，这部分对应AutoGPT中的PLAN。即ChatGPT根据思考结果，逐条列出了需要执行的步骤。
4. 生成指令，对于需要执行的步骤，ChatGPT会通过逻