在上篇文章中，我们了解了AutoGPT的概念和原理。今天，我们来学习如何上手使用AutoGPT。
AutoGPT目前好像没有了利用 pip install 来安装python包的使用方式？
0. 环境搭建
我是Windows系统，需要使用 wsl 进行安装，Linux或者Mac直接用命令行即可。
0.1 Windows系统安装方式
（1）将AutoGPT clone到电脑WSL系统内部某个文件夹内，而不是clone到Windows系统的某个文件夹内（这个容易失败，后面2.2为此种失败的尝试） 。在某个路径文件夹下执行：
python
复制代码
git clone https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT.git
（2）进入你的本地目录
python
复制代码
cd xxx/AutoGPT
（3）找到.env.template.文件，复制一份重命名为.env文件，将API Key和Base URL代理服务地址填上。
（4）按下面图片步骤生成GitHub的access token，并填到AutoGPT的配置文件中
- 进入 github.com/settings/to… 网页
- 填表，生成token
- 粘贴token到AutoGPT的.github_acess_token文件中
（5）配置github
python
复制代码
git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "you@example.com"
如果上面GitHub设置不成功，则会出现下面的错误：
（6）执行 ./run setup，安装成功显示如下：
0.2 失败的尝试 - 如果你失败了，可以看下是否是跟我一样的方式，帮你避坑
（1）将AutoGPT clone到电脑本地：在某个路径文件夹下执行：
python
复制代码
git clone https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT.git
（2）进入你的本地目录
python
复制代码
cd /mnt/d/GitHub/AutoGPT_ZH
（3）找到.env.template.文件，复制一份重命名为.env文件，将API Key和Base URL代理服务地址填上。
（4）执行 ./run setup
（5）可能遇到如下错误：
解决此错误：
python
复制代码
sudo apt update
sudo apt install dos2unix
dos2unix ./run
然后重新运行 ./run setup
（6）还有错误：
1. 运行AutoGPT
（1）在 AutoGPT/autogpts/autogpt 目录下运行AutoGPT命令：
python
复制代码
python -m autogpt
运行成功如下： 
注意运行命令的目录，如果不是在该目录下，可能会出现以下错误： 
（2）运行成功输入你的需求或问题后，后面的过程需要人工干预（确认一些前置条件，如限制条件、最佳实践例子，数据来源等） 
（3）确认好上面的信息后，AutoGPT才开始正式工作，思考、制定计划，根据限制条件等组织答案回复给用户。最后还需要用户干预，授权执行程序，然后才能得到最终结果。 
从这个运行过程，可以看到AutoGPT是半自动化的，虽然它在ChatGPT的基础上增加了独立思考和计划行动的能力，但中间仍需要人工的干预。
并且这种方法使用的是开源AutoGPT中已有的能力。AutoGPT虽然提供了一个完整的框架和可用的全功能，但它不是一个已经把各种问题解决的很好、拿来就能用的具体工具。目前来看，它更适合用来当作一个架构，让大家在此基础上开发专门解决具体问题的Agent。下面我们来看下怎样在此架构的基础上开发属于我们自己的Agent。
2. 创建并运行你自己的Agent
（1）创建一个自己的AutoGPT
python
复制代码
./run agent create YOUR_AUTOGPT_NAME
创建成功后，在代码目录下会出现你自定义的AutoGPT目录：
（2）运行自己的AutoGPT
python
复制代码
./run agent start YOUR_AUTOGPT_NAME
（3）可能遇到的报错：
- 解决方案，命令行执行下命令：
python
复制代码
export PATH="$HOME/.local/bin:{$PATH}"
（4）再运行，首次启动会安装一些依赖
（5）成功启动后的界面
（6）打开网址，登录GitHub授权
（7）最终界面
至此，你自己的AutoGPT环境就搭建成功了，可以在此基础上定义自己的AutoGPT逻辑了。注意，上面的仅是环境和代码框架搭建成功，虽然有界面，但是并不具备大模型应用的能力，需要自己填充逻辑。
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- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践 - L1.5 GPT应用案例
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- 内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例 - L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词 - L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用 - L2.4 总结与展望
- L2.1 API接口
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- L3.1 Agent模型框架
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- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节 - L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景 - L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例 - L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例 - L3.5 其他大模型介绍
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