AgentGPT Web是一个自主AI平台，使用户可以直接在浏览器中轻松构建和部署可定制的自主AI代理。您只需为AI代理提供名称和目标，然后看它开始努力实现既定的目标。代理将自动获取知识、采取行动、进行沟通，并适应以完成指定的目标。

AgentGPT的工作原理
AgentGPT通过一连串语言模型（名为代理）来完成特定目标。这个过程涉及代理考虑实现给定目标的最有效任务，执行这些任务，评估表现，并不断生成额外的任务。

注意：AgentGPT Web只免费提供2趟运行。您可以订阅专业版，那样就能访问GPT-4，每天使用30个代理，并访问最新的插件。

AgentGPT的开发者坚信有必要普及AI的潜力，使所有人都能使用它，倡导一种协作式的社区驱动方法。这就是为什么他们为自己是一种开源平台感到无比自豪。

注意：您也可以使用Docker在本地运行它，或者按照GitHub代码库上的指南：reworkd/AgentGPT将它部署到服务器上。

ChatGPT、AgentGPT和AutoGPT的区别
ChatGPT是一种非常有用的工具，旨在为您的问题提供准确具体的答案，并促进深入的对话。它不仅仅是回答问题，还帮助维持复杂话题方面有意义的讨论。

另一方面，AgentGPT充当自主AI代理的成熟平台。您可以为代理提供一个目标，它会独立思考、学习、采取行动，以实现这个目标。

AgentGPT和AutoGPT都是围绕自主AI代理的出色项目，然而有几个关键的区别。AgentGPT是一种基于Web的平台，允许直接在浏览器中创建和部署AI代理。相比之下，AutoGPT是一种本地运行的工具，使用户能够开发可在其计算机上执行任务的AI代理。

用AgentGPT构建鸟类分类器
只需在reworkd上创建一个帐户，通过提供您的姓名和目标，即可部署代理。

在本文中，我们要求AgentGPT开发一个鸟类图像分类Web应用程序。

在前两趟运行中，它执行了以下操作：
1.数据集初始研究与选择。
2.使用TensorFlow训练深度学习模型。
3.使用合适的框架构建一个Web应用程序，并部署训练好的模型。
4.测试与优化。
5.用户界面增强和功能添加。

初始结果可能达不到预期；然而随着进一步迭代，有望改进。在大约5趟运行之后，应用程序中的代码问题可能会得到解决。

如何改善结果？
提示在将语言模型的行为与代理的当前目标和任务动态地保持一致方面起着至关重要的作用。目前，AgetGPT免费版使用GPT-3.5 Turbo，它表明连提示中最小的细节也会显著影响生成的结果。

可以用来改善结果的几个方法：
1. 使用示例提高模型准确性：为了进一步提高模型的准确性，您可以在提示旁边提供1个、2个甚至多个示例。
2. 规划和解决（PS）：一种立足于一系列想法提示的技术。通过向模型请求逐步操作的指令，它可以提供更准确的推理和解决问题的能力，从而改善结果。了解这些示例，就能学到更多：https://github.com/AGI-Edgerunners/Plan-and-Solve-Prompting。
3. ReAct（全称是推理加行动）。ReAct是一种有效的提示技术，它在单个输出中结合了推理和动作生成。这种方法允许模型有效地将思想与行动同步，从而生成更连贯更实用的响应。
4. 升级到专业版或本地部署：若想获得高级功能，您可以选择升级到专业版，这包括访问GPT-4的功能。或者，您可以在本地运行应用程序，并合并GPT-4 API密钥，以利用GPT-4模型的增强功能和性能。

开始入手
在本节中，我们将学习如何在本地设置和运行AgentGPT。要开始入手，请遵循下面的命令。

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

开始之前，验证您的环境已正确配置至关重要。要做到这一点，遵循以下步骤：
1.将.env.example文件拷贝到./next/目录下。
2.将拷贝的文件重命名为.env。
3.花点时间根据您的需求来更新.env文件中的值。
注意：您还可以修改数据库（MySQL）、后端（FastAPI）和前端（Next.js）的设置。

构建Docker镜像是一个顺畅无阻的过程，应该能顺利运行，没有任何问题。在下一步之前，确保系统上已安装了Docker。

docker-compose up -build

运行这个命令后，您将开始为前端、后端和数据库创建容器，并为应用程序设置一个全面的环境。
注意：您还可以在没有Docker的情况下开发和运行AgentGPT，为此您必须阅读AgentGPT文档：https://docs.reworkd.ai/development/setup。

路线图
AgentGPT目前处于测试阶段，开发人员在积极开发许多令人兴奋的特性。

目前的特性：
1. 用户管理和身份验证：有效地管理系统内的用户及其验证。
2. 代理运行保存和共享：无缝保存和共享代理运行，以确保协作和知识共享。
3. 多语言动态翻译：支持多种语言的动态翻译，实现跨语言障碍的有效沟通。
4. AI模型定制：根据您的特定需求定制AI模型，使您能够根据自己的独特要求来定制它。

开发中的特性：
1. 先进网页浏览功能。
2. 后端迁移到Python。
3. 长期记忆和矢量数据库。
4. 代理可控性。
5. 文档检查。

结论
我坚信，先进的大型语言模型时代到来后，我们将见证自主AI代理的出现。这种变革性发展将彻底改变我们对待工作和完成任务的方式。

随着自主AI代理的出现，我们将不再需要事无巨细地勾勒出实现目标的步骤。相反，只需简单地定义目标并提供示例，这些代理就会自动参与研究、实验和执行，以达到预期的结果，准确性极高。