AgentGPT Agenti AI autonomi nel tuo Browser

'AgentGPT - Agenti AI nel tuo Browser'

Assegna un nome e un obiettivo al tuo agente di intelligenza artificiale e osservalo raggiungere l’obiettivo assegnato.

AgentGPT web è una piattaforma AI autonoma che consente agli utenti di costruire e distribuire facilmente agenti AI autonomi personalizzabili direttamente nel browser. Tutto ciò che devi fare è fornire un nome e un obiettivo per il tuo agente AI, quindi guardare mentre si imbarca in un’impresa per raggiungere l’obiettivo che hai assegnato. L’agente acquisirà autonomamente conoscenze, prenderà decisioni, comunicherà e si adatterà per realizzare il suo obiettivo assegnato.

Come funziona AgentGPT?

AgentGPT funziona attraverso la concatenazione di modelli di linguaggio, noti come Agenti, per raggiungere obiettivi specifici. Il processo prevede che un Agente deliberi sui compiti più efficaci per raggiungere un obiettivo specifico, esegua tali compiti, valuti le proprie prestazioni e generi continuamente ulteriori compiti.

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Nota: AgentGPT web fornisce solo 2 esecuzioni gratuite. Puoi abbonarti alla versione Pro per accedere a GPT-4, 30 Agenti al giorno e ai plugin più recenti.

Il visionario alla base di AgentGPT crede fermamente nella democratizzazione del potenziale dell’AI, rendendolo accessibile a tutti e promuovendo un approccio collaborativo guidato dalla comunità. Ecco perché siamo un’orgogliosa piattaforma open-source.

Nota: Puoi anche eseguirlo in locale utilizzando Docker o distribuirlo sul server seguendo la guida nel repository GitHub: reworkd/AgentGPT.

Differenza tra ChatGPT, AgentGPT e AutoGPT

ChatGPT è uno strumento estremamente utile progettato per fornire risposte accurate e specifiche alle tue domande e facilitare conversazioni approfondite. Va oltre la semplice risposta alle domande aiutando a sostenere discussioni significative su argomenti complessi.

AgentGPT, d’altra parte, agisce come una piattaforma completa per agenti AI autonomi. Puoi dare un obiettivo a un agente e questo penserà, imparerà e agirà autonomamente per raggiungere quell’obiettivo.

Sia AgentGPT che AutoGPT sono progetti impressionanti incentrati sugli agenti AI autonomi. Tuttavia, ci sono differenze chiave. AgentGPT è una piattaforma basata sul web che consente di creare e distribuire agenti AI direttamente nel browser. AutoGPT, al contrario, è uno strumento eseguito localmente che consente di sviluppare agenti AI per eseguire compiti sui propri computer.

Costruire il classificatore di uccelli con AgentGPT

Basta creare un account su reworkd.ai e distribuire il tuo agente fornendo il tuo nome e obiettivo.

Nel nostro caso, abbiamo chiesto ad AgentGPT di sviluppare un’applicazione di classificazione delle immagini degli uccelli.

Nelle prime due esecuzioni, ha eseguito:

• Ricerca e selezione iniziale del dataset
• Addestramento del modello di deep learning utilizzando TensorFlow
• Creazione di un’applicazione web utilizzando un framework adatto e distribuzione del modello addestrato
• Test e ottimizzazione
• Miglioramento dell’interfaccia utente e aggiunta di funzionalità

I risultati iniziali potrebbero non soddisfare le aspettative; tuttavia, con ulteriori iterazioni, c’è il potenziale per il miglioramento. È possibile che dopo circa 5 esecuzioni, i problemi di codifica dell’applicazione siano risolti.

Come migliorare i risultati?

I prompt giocano un ruolo cruciale nell’allineamento dinamico del comportamento dei modelli di linguaggio con gli obiettivi e i compiti correnti dei nostri agenti. Attualmente, la versione gratuita di AgetGPT utilizza gpt-3.5-turbo, e mostra che anche i dettagli più piccoli all’interno dei prompt influenzano significativamente i risultati generati.

Cose che puoi fare per migliorare i risultati:

1. Accuratezza del modello migliorata con esempi: Per migliorare ulteriormente l’accuratezza del modello, puoi fornire 1, 2 o addirittura più esempi insieme al tuo prompt.
2. Plan and Solve (PS): Una tecnica basata su una catena di pensiero che richiede istruzioni passo passo al modello, consentendo una ragionamento più accurato e capacità di risoluzione dei problemi, portando a risultati migliorati. Scopri di più esaminando gli esempi: AGI-Edgerunners/Plan-and-Solve-Prompting.
3. ReAct: È l’abbreviazione di ragionamento più azione. ReAct è una potente tecnica di prompting che combina ragionamento e generazione di azioni in un singolo output. Questo approccio consente al modello di sincronizzare efficacemente i pensieri con le azioni, producendo risposte più coerenti e pratiche.
4. Aggiornamento alla versione Pro o distribuzione locale: Per funzionalità avanzate, hai la possibilità di aggiornare alla versione Pro, che include l’accesso a GPT-4. In alternativa, puoi eseguire l’applicazione in locale e incorporare una chiave API GPT-4 per sfruttare le funzionalità e le prestazioni avanzate del modello GPT-4.

Iniziare

In questa sezione, impareremo come impostare e eseguire AgentGPT localmente. Per iniziare, seguire i comandi qui sotto.

git clone https://github.com/reworkd/AgentGPT.git && cd AgentGPT
./setup.sh

Prima di iniziare, è fondamentale verificare che l’ambiente sia correttamente configurato. Per farlo, seguire i seguenti passaggi:

• Copiare il file .env.example nella directory ./next/.
• Rinominare il file copiato in .env.
• Aggiornare i valori all’interno del file .env in base alle proprie esigenze.

Nota: È anche possibile modificare le impostazioni di Database (Mysql), Backend (FastAPI) e Frontend (Nextjs).

La creazione dell’immagine docker è un processo senza soluzione di continuità che dovrebbe funzionare senza problemi. Prima di procedere, assicurarsi di avere docker installato sul proprio sistema.

docker-compose up --build

Eseguendo questo comando, si avvierà la creazione di contenitori per il frontend, il backend e il database, creando un ambiente completo per l’applicazione.

Nota: È anche possibile sviluppare ed eseguire AgentGPT senza docker, e per farlo bisogna leggere la documentazione di AgentGPT.

Piano di sviluppo

AgentGPT è attualmente in fase beta, e gli sviluppatori stanno lavorando attivamente su una moltitudine di funzionalità entusiasmanti. Ecco un’anteprima di ciò che è in programma, solo per darvi un’idea di ciò che verrà!

Funzionalità attuali

1. Gestione degli utenti e autenticazione: Gestire efficientemente gli utenti e la loro autenticazione all’interno del sistema.
2. Salvataggio e condivisione di esecuzioni di agent: Salvare e condividere senza soluzione di continuità le esecuzioni degli agent per garantire la collaborazione e la condivisione delle conoscenze.
3. Traduzioni dinamiche per lingue diverse: Abilitare le traduzioni dinamiche per lingue diverse, consentendo una comunicazione efficace attraverso le barriere linguistiche.
4. Personalizzazione del modello AI: Personalizzare il modello AI in base alle proprie esigenze specifiche, consentendo di adattarlo alle proprie esigenze uniche.

Funzionalità in fase di sviluppo

1. Capacità avanzate di navigazione web
2. Migrazione del backend in Python
3. Memoria a lungo termine con database di vettori
4. Steer-ability dell’agente
5. Ristrutturazione della documentazione

Conclusione

Sono fermamente convinto che dopo l’era dei modelli di lingua avanzati e di grandi dimensioni, assisteremo all’emergere di agenti AI autonomi. Questo sviluppo trasformativo rivoluzionerà il modo in cui affrontiamo il lavoro e il completamento dei compiti.

Con l’avvento degli agenti AI autonomi, non dovremo più delineare meticolosamente i passaggi per raggiungere un obiettivo. Invece, definendo semplicemente l’obiettivo e fornendo un esempio, questi agenti si impegneranno autonomamente nella ricerca, nell’esperimento e nell’esecuzione per raggiungere l’obiettivo desiderato con una precisione notevole.

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Abid Ali Awan ( @1abidaliawan ) è un professionista certificato nella scienza dei dati che ama costruire modelli di apprendimento automatico. Attualmente, si concentra sulla creazione di contenuti e sulla scrittura di blog tecnici su tecnologie di apprendimento automatico e scienza dei dati. Abid ha una laurea magistrale in gestione della tecnologia e una laurea in ingegneria delle telecomunicazioni. La sua visione è quella di costruire un prodotto AI utilizzando una rete neurale a grafo per gli studenti che lottano con disturbi mentali.