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AutoGPT 背后的想法很簡單——它是一個完整的工具包，用于為各種項目構建和運行自定義 AI 代理。該工具使用 OpenAI 的 GPT-4 和 GPT-3.5 大型語言模型 (LLM)，允許你為各種個人和商業項目構建代理。

2、BabyAGI

BabyAGI 是 Nakajima 的任務驅動型自主智能體的精簡版。Python 腳本只有 140 個字的代碼，根據官方 GitHub 存儲庫，“使用 OpenAI 和 Chroma 或 Weaviate 等矢量數據庫來創建、確定優先級和執行任務。”

自推出以來，BabyAGI 已分支出幾個有趣的項目。其中一些項目（如 twitter-agent?? 或 Slack 上的 BabyAGI）將智能體的強大功能帶到了現有平臺。其他項目則添加了插件和附加功能，或將 BabyAGI 移植到其他語言（例如 babyagi-perl）。

3、SuperAGI

SuperAGI 是 AutoGPT 更靈活、更用戶友好的替代方案。你可以將其視為開源 AI 智能體的啟動板，它提供了構建、維護和運行自己的代理所需的一切。它還包括插件和云版本，您可以在其中進行測試。

該框架具有多個 AI 模型、圖形用戶界面、與矢量數據庫的集成（用于存儲/檢索數據）和性能洞察。還有一個帶有工具包的市場，可讓你將其連接到流行的應用和服務，例如 Google Analytics。

4、ShortGPT

在生成內容方面，AI 模型的表現非常出色。但直到最近，視頻格式仍然在很大程度上得不到充分支持。ShortGPT 是一個框架，它允許你使用大型語言模型來簡化視頻創建、語音合成和編輯等復雜任務。

ShortGPT 可以處理大多數典型的視頻相關任務，例如編寫視頻腳本、生成畫外音、選擇背景音樂、編寫標題和描述，甚至編輯視頻。無論使用哪個平臺，該工具都適用于短視頻內容和長視頻內容。

5、ChatDev

CoPilot、Bard、ChatGPT 和許多其他軟件都是功能強大的編碼助手。但 ChatDev 等項目可能很快就會讓它們一敗涂地。ChatDev 被稱為“虛擬軟件公司”，它使用的智能體不止一個，而是多個，在傳統的開發組織中扮演不同的角色。

這些智能體（每個代理都分配了一個獨特的角色）可以協作處理各種任務，從設計軟件到編寫代碼和文檔。雄心勃勃？沒錯。ChatDev 仍然更像是智能體交互的試驗臺，但如果你自己是一名開發人員，它值得一試。

6、AutoGen

在向 OpenAI 投入 130 億美元并使 Bing 變得更加智能之后，微軟現在已成為人工智能領域的主要參與者。其 AutoGen 是一個開源框架，用于開發和部署多個智能體，這些智能體可以協同工作以自主實現目標。

AutoGen 試圖促進和簡化智能體之間的通信，減少錯誤并最大限度地提高 LLM 的性能。它還具有廣泛的自定義功能，允許你選擇首選模型，通過人工反饋改進輸出，并利用其他工具。

7、MetaGPT

MetaGPT 是另一個開源 AI 智能體框架，它試圖模仿傳統軟件公司的結構。與 ChatDev 類似，智能體被分配了產品經理、項目經理和工程師的角色，并協作完成用戶定義的編碼任務。

到目前為止，MetaGPT 只能處理中等難度的任務——比如編寫貪吃蛇游戲或構建簡單的實用程序應用程序——但它是一個很有前途的工具，未來可能會迅速發展。生成一個完整的項目將花費你大約 2 美元的 OpenAI API 費用。

8、Camel

我們在之前的一篇文章中寫過關于 Camel 的內容，從那時起，這個項目就一直在發展。簡而言之，Camel 是早期的多智能體框架之一，它使用獨特的角色扮演設計，使多個智能體能夠相互通信和協作。

一切都始于一項人類定義的任務。該框架利用 LLM 的強大功能動態地為智能體分配角色，指定和開發復雜的任務，并安排角色扮演場景，以實現智能體之間的協作。這就像人工智能的劇場。

9、Loop GPT

LoopGPT 是 Toran Bruce Richards 的 AutoGPT 的一個迭代。除了適當的 Python 實現之外，該框架還帶來了對 GPT-3.5、集成和自定義智能體功能的改進支持。它還消耗更少的 API 令牌，因此運行起來要便宜得多。

LoopGPT 可以基本自動運行，也可以在循環中由人參與運行，以最大限度地減少模型幻覺。有趣的是，該框架不需要訪問矢量數據庫或外部存儲來保存數據。它可以將代理狀態寫入文件或 Python 項目。

10、JARVIS

JARVIS 遠不及托尼·史塔克的標志性 AI 助手（保羅·貝坦尼的聲音同樣具有標志性），但它有一些絕招。使用 ChatGPT 作為其“決策引擎”。JARVIS 處理任務規劃、模型選擇、任務執行和內容生成。

通過訪問 HuggingFace 中心中的數十個專用模型，JARVIS 利用 ChatGPT 的推理能力將最佳模型應用于給定任務。這使其在執行各種任務時都具有相當迷人的靈活性，從簡單的摘要到對象檢測。

11、OpenAGI

OpenAGI 是一個開源 AGI（通用人工智能）研究平臺，結合了小型專家模型（針對情緒分析或圖像去模糊等任務量身定制的模型）和任務反饋強化學習 (RLTF)，以提高其輸出。

從本質上講，OpenAGI 與其他自主開源人工智能框架沒有太大區別。它匯集了 ChatGPT 等流行平臺、LLaMa2 等 LLM 和其他專用模型，并根據任務上下文動態選擇正確的工具。

11個開源智能體差異

以下是11個開源AI智能體框架的比較分析：

框架名稱	核心功能	優勢	限制	適用場景
AutoGPT	構建和運行自定義AI代理	利用GPT-4和GPT-3.5，靈活構建各種項目代理	依賴于OpenAI的API，可能受API限制	個人和商業項目，需要高度自定義的AI代理
BabyAGI	創建、確定優先級和執行任務	代碼簡潔，易于修改和擴展	功能相對基礎，可能需要額外開發	快速原型設計和小規模項目
SuperAGI	構建、維護和運行AI代理	用戶友好，提供插件和云版本	可能需要一定的學習曲線	需要全面工具和支持的AI項目
ShortGPT	簡化視頻創作、語音合成和編輯任務	支持視頻和語音任務，提高內容創作效率	可能需要對視頻和語音處理有特定需求	視頻內容創作和編輯
ChatDev	使用多個智能體協作處理軟件開發任務	模擬傳統軟件開發流程，提高效率	需要多個智能體協同工作，可能存在協調問題	軟件開發項目，需要協作和自動化
AutoGen	開發和部署多個智能體以自主實現目標	促進智能體間的通信，減少錯誤	需要一定的配置和維護工作	需要多個智能體協作的項目
MetaGPT	分配角色并協作完成編碼任務	模仿傳統公司結構，提高任務完成效率	目前只能處理中等難度任務	需要角色分配和協作的項目
Camel	多智能體框架，通過角色扮演設計使智能體相互通信和協作	動態角色分配，促進智能體間的協作	需要對角色扮演和智能體協作有深入理解	需要復雜任務分配和協作的項目
LoopGPT	提供對GPT-3.5的改進支持和低API令牌消耗	優化API令牌消耗，減少成本	可能需要對GPT-3.5有深入了解	需要高效API使用和自定義智能體功能的項目
JARVIS	處理任務規劃、模型選擇、任務執行和內容生成	使用ChatGPT作為決策引擎，靈活性高	依賴于ChatGPT的性能和限制	需要任務規劃和內容生成的項目
OpenAGI	結合小型專家模型和任務反饋強化學習以提高輸出	動態選擇正確的工具，提高性能	需要對強化學習有深入了解	需要專家模型和動態工具選擇的項目

這個表格提供了每個框架的核心功能、優勢、限制和適用場景的簡要概述，幫助讀者快速了解它們的不同之處。

11個開源智能體案例研究

框架名稱	應用案例	描述	應用效果
AutoGPT	自動化客戶服務	電子商務公司用于處理常見客戶查詢，如訂單狀態、退貨政策等。	提高客戶滿意度，減少客服團隊工作負擔。
BabyAGI	個人任務管理	自由職業者用于設定任務優先級、跟蹤進度和管理時間。	提高工作效率和時間管理能力。
SuperAGI	智能健康監測系統	健康科技公司用于分析患者健康數據，預測健康問題。	提供個性化健康建議，提高醫療服務質量。
ShortGPT	視頻內容創作	視頻制作團隊用于自動化視頻制作流程。	快速生成高質量視頻內容，減少制作時間和成本。
ChatDev	軟件開發自動化	軟件公司用于自動化軟件開發流程。	加快產品開發速度，提高團隊效率。
AutoGen	自動化市場分析	市場研究公司用于自動化市場分析流程。	快速生成市場報告，加速決策過程。
MetaGPT	教育內容開發	在線教育平臺用于開發個性化學習材料。	提高學習效率和學生滿意度。
Camel	供應鏈優化	物流公司用于優化供應鏈管理。	減少物流成本，提高客戶滿意度。
LoopGPT	自動化新聞報道	新聞機構用于自動化新聞報道生成。	提高新聞報道速度和質量。
JARVIS	智能家居控制	智能家居系統用于管理家庭設備。	提高居住舒適度和便利性。
OpenAGI	環境監測	環保組織用于監測環境變化。	為環保政策提供科學依據，預測環境變化趨勢。