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Auto-GPT是如何工作的？

不得不說，Auto-GPT在AI領域掀起了巨大的波瀾，它就像是賦予了GPT-4記憶和實體一樣，讓它能夠獨立應對任務，甚至從經驗中學習，不斷提高自己的性能。

為了便于Auto-GPT是如何工作的，讓我們可以用一些簡單的比喻來分解它。

【資料圖】

首先，想象Auto-GPT是一個足智多謀的機器人。

我們每分配一個任務，Auto-GPT都會給出一個相應的解決計劃。比如，需要瀏覽互聯網或使用新數據，它便會調整其策略，直到任務完成。這就像擁有一個能處理各種任務的私人助手，如市場分析、客戶服務、市場營銷、財務等。

具體來說，想讓Auto-GPT運行起來，就需要依靠以下4個組件：

架構：

Auto-GPT是使用強大的GPT-4和GPT-3.5語言模型構建的，它們充當機器人的大腦，幫助它思考和推理。

自主迭代：

這就像機器人從錯誤中學習的能力。Auto-GPT 可以回顧它的工作，在以前的努力的基礎上再接再厲，并利用它的歷史來產生更準確的結果。

內存管理：

與矢量數據庫（一種內存存儲解決方案）集成，使Auto-GPT能夠保留上下文并做出更好的決策。這就像給機器人配備了長時記憶，可以記住過去的經歷。

多功能性：

Auto-GPT的文件操作、網頁瀏覽和數據檢索等功能使其用途廣泛。這就像賦予機器人多種技能來處理更廣泛的任務。

然而，這些誘人的前景可能還尚未轉化為Auto-GPT真正可以實現的能力。

天價的成本

想要在現實的生產環境中使用Auto-GPT，首先面臨的障礙便是其高昂的成本。

由于任務需要通過一系列的思維迭代來完成，為了供更好的推理和提示，模型每個step通常都會用盡所有token。

然而，GPT-4的token并不便宜。

根據OpenAI的說法，具有8K上下文窗口的GPT-4模型，對于提示部分，每1000個token收費0.03美元；而對于結果部分，每1000個token收費0.06美元。

而1000個token大概可以換算成750個英文單詞。

讓我們分解思維鏈中每個step的成本，假設每個動作都用盡了8000個token的上下文窗口，其中80%是提示（6,400個token），20%是結果（1,600個token）。

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

結果成本：1,600 個代幣 x 0.06 美元/1,000個token = 0.096美元

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

平均而言，Auto-GPT完成一項小任務需要50個step。

因此，完成單個任務的成本就是：50個step x 0.288美元/step = 14.4美元

以VueGPT為例：這是一個Auto-GPT創建的AI，旨在使用Vue JS創建網站應用程序，我們來看看它在思維鏈中的一個step

而且這還是一次就能出結果的情況，如果需要重新生成，成本會更高。

從這個角度來看，Auto-GPT目前對大部分用戶和組織來說，都是不現實的。

開發與生產

一看，花14.4美元來完成一項復雜的任務，好像并無不妥。

舉個例子，我們首先讓Auto-GPT制作一份圣誕節食譜。然后，再找它要一份感恩節食譜的話，猜猜會發生什么？

沒錯，Auto-GPT會按照相同的思維鏈從頭再做一遍，也就是說，我們需要再花14.4美元才行。

但實際上，這兩個任務在「參數」的區別應該只有一個：節日。

既然我們已經花了14.4美元開發了一種創建食譜的方法，那么再用化相同的錢來調整參數，顯然是不符合邏輯的。

想象一下，在玩《我的世界》（Minecraft），每次都要從頭開始建造一切。顯然，這會讓游戲變得非常無趣

而這便暴露了Auto-GPT的一個根本問題：它無法區分開發和生產。

當Auto-GPT完成目標時，開發階段就完成了。不幸的是，我們并沒有辦法將這一系列操作「序列化」為一個可重用的函數，從而投入生產。

因此，用戶每次想要解決問題時都必須從開發的起點開始，不僅費時費力，而且還費錢。

這種低下效率，引發了關于Auto-GPT在現實世界生產環境中實用性的質疑，也突顯了Auto-GPT在為大型問題解決提供可持續、經濟有效的解決方案方面的局限性。

循環的泥潭

不過，如果14.4美元真的能解決問題，那么它仍然是值得的。

但問題在于，Auto-GPT在實際使用時，經常會陷入到死循環里……

那么，為什么Auto-GPT會陷入這些循環？

理解這一點，我們可以把Auto-GPT看作是依賴GPT來使用一種非常簡單的編程語言來解決任務。

解決任務的成功取決于兩個因素：編程語言中可用的函數范圍和GPT的分治法能力（divide and conquer ），即GPT能夠多好地將任務分解成預定義的編程語言。遺憾的是，GPT在這兩點上都是不足的。

Auto-GPT提供的有限功能可以在其源代碼中觀察到。例如，它提供了用于搜索網絡、管理內存、與文件交互、執行代碼和生成圖像的功能。然而，這種受限的功能集縮小了Auto-GPT能夠有效執行的任務范圍。

此外，GPT的分解和推理能力仍然受到限制。盡管GPT-4相較于GPT-3.5有了顯著的改進，但其推理能力遠非完美，進一步限制了Auto-GPT的解決問題的能力。

這種情況類似于嘗試使用Python構建像《星際爭霸》這樣復雜的游戲。雖然Python是一種強大的語言，但將《星際爭霸》分解為Python函數極具挑戰性。

本質上，有限功能集和GPT-4受限的推理能力的結合，最終造成了這個循環的泥潭，使Auto-GPT在許多情況下無法實現預期的結果。

人類與GPT的區別

分治法是Auto-GPT的關鍵。盡管GPT-3.5/4在前任基礎上有了顯著的進步，但在使用分治法時，其推理能力仍然無法達到人類水平。

問題分解不充分：

分治法的有效性在很大程度上取決于將復雜問題分解為較小、易于管理的子問題的能力。人類推理通常可以找到多種分解問題的方法，而GPT-3.5/4可能沒有同樣程度的適應性或創造力。

識別合適基本案例的難度：

人類可以直觀地選擇適當的基本案例以得到有效的解決方案。相比之下，GPT-3.5/4可能難以確定給定問題的最有效基本案例，這會顯著影響分治過程的整體效率和準確性。

問題背景理解不充分：

雖然人類可以利用其領域知識和背景理解來更好地應對復雜問題，但GPT-3.5/4受其預先訓練的知識所限，可能缺乏用分治法有效解決某些問題所需的背景信息。

處理重疊子問題：

人類通常可以識別出解決重疊子問題時，并有策略地重用先前計算過的解決方案。而GPT-3.5/4可能沒有同樣程度的意識，可能會多次冗余地解決相同的子問題，從而導致解決方案的效率降低。

Vector DB：過度的解決方案

Auto-GPT依賴向量數據庫進行更快的k-最近鄰（kNN）搜索。這些數據庫檢索先前的思維鏈，并將它們融入到當前查詢上下文中，以便為GPT提供一種記憶效果。

然而，考慮到Auto-GPT的約束和局限性，這種方法被批評為過度且不必要地消耗資源。其中，反對使用向量數據庫的主要論點源于與Auto-GPT思維鏈相關的成本約束。

一個50步的思維鏈將花費14.4美元，而一個1000步的鏈將花費更多。因此，記憶大小或思維鏈的長度很少超過四位數。在這種情況下，對最近鄰點進行窮舉搜索（即256維向量與10,000 x 256矩陣之間的點積）被證明是足夠高效的，用時不到一秒鐘。

相比之下，每個GPT-4調用大約需要10秒鐘來處理，所以實際上限制系統處理速度的是GPT，而非數據庫。

盡管在特定場景下，向量數據庫可能在某些方面具有優勢，但在Auto-GPT系統中實現向量數據庫以加速kNN「長時記憶」搜索似乎是一種不必要的奢侈和過度的解決方案。

智能體機制的誕生

Auto-GPT引入了一個非常有趣的概念，允許生成智能體來委托任務。

雖然，這種機制還處于初級階段，其潛力尚未被充分挖掘。不過，有多種方法可以增強和擴展當前的智能體系統，為更高效、更具動態性的互動提供新的可能性。

使用異步智能體可以顯著提高效率

一個潛在的改進是引入異步智能體。通過結合異步等待模式，智能體可以并發操作而不會阻塞彼此，從而顯著提高系統的整體效率和響應速度。這個概念受到了現代編程范式的啟發，這些范式已經采用了異步方法來同時管理多個任務。

另一個有前景的方向是實現智能體之間的相互通信。通過允許智能體進行通信和協作，它們可以更有效地共同解決復雜問題。這種方法類似于編程中的IPC概念，其中多個線程/進程可以共享信息和資源以實現共同目標。

生成式智能體是未來的方向

隨著GPT驅動的智能體不斷發展，這種創新方法的未來似乎十分光明。

新的研究，如「Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior」，強調了基于智能體的系統在模擬可信的人類行為方面的潛力。

論文中提出的生成式智能體，可以以復雜且引人入勝的方式互動，形成觀點，發起對話，甚至自主計劃和參加活動。這項工作進一步支持了智能體機制在AI發展中具有前景的論點。

通過擁抱面向異步編程的范式轉變并促進智能體間通信，Auto-GPT可以為更高效和動態的問題解決能力開辟新可能。

將《生成式智能體》論文中引入的架構和交互模式融入其中，可以實現大型語言模型與計算、交互式智能體的融合。這種組合有可能徹底改變在AI框架內分配和執行任務的方式，并實現更為逼真的人類行為模擬。

智能體系統的開發和探索可極大地促進AI應用的發展，為復雜問題提供更強大且動態的解決方案。

總結一下

總之，圍繞Auto-GPT的熱議引發了關于AI研究現狀以及公眾理解在推動新興技術炒作中的作用的重要問題。

正如上面所展示的，Auto-GPT在推理能力方面的局限性、向量數據庫的過度使用以及代理機制的早期發展階段，揭示了它距離成為實際解決方案還有很長的路要走。

圍繞Auto-GPT的炒作，提醒我們膚淺的理解可能讓期望過高，最終導致對AI真正能力的扭曲認識。

話雖如此，Auto-GPT確實為AI的未來指明了一個充滿希望的方向：生成式智能體系統。

最后，Han Xiao總結道：「讓我們從Auto-GPT的炒作中吸取教訓，培養關于AI研究的更為細致和知情的對話。

這樣，我們就可以利用生成式代理系統的變革力量，繼續推動AI能力的邊界，塑造一個技術真正造福人類的未來。

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