작성자의 GIF | 에이전트GPT
에이전트GPT 웹 사용자가 브라우저에서 직접 사용자 지정 가능한 자율 AI 에이전트를 쉽게 구축하고 배포할 수 있는 자율 AI 플랫폼입니다. AI 에이전트의 이름과 목표를 제공한 다음 지정한 목표를 달성하기 위해 노력하는 것을 지켜보기만 하면 됩니다. 에이전트는 할당된 목표를 달성하기 위해 자율적으로 지식을 습득하고 조치를 취하고 의사소통하고 적응합니다.
AgentGPT는 특정 목표를 달성하기 위해 에이전트로 알려진 언어 모델의 연결을 통해 작동합니다. 이 프로세스에는 에이전트가 주어진 목표를 달성하기 위해 가장 효과적인 작업을 심의하고, 이러한 작업을 실행하고, 성능을 평가하고, 지속적으로 추가 작업을 생성하는 작업이 포함됩니다.
참고 : AgentGPT 웹은 2회만 무료로 제공합니다. Pro 버전을 구독하면 GPT-4, 하루 30개 에이전트 및 최신 플러그인에 액세스할 수 있습니다.
AgentGPT의 선구자는 AI의 잠재력을 민주화하고 모든 사람이 AI에 접근할 수 있게 하며 협력적인 커뮤니티 중심의 접근 방식을 촉진해야 한다고 굳게 믿습니다. 그것이 바로 그들이 오픈 소스 플랫폼이라는 것에 엄청난 자부심을 갖는 이유입니다.
참고 : Docker를 사용하여 로컬에서 실행하거나 GitHub 리포지토리의 가이드에 따라 서버에 배포할 수도 있습니다. 재작업/AgentGPT.
ChatGPT는 질문에 대한 정확하고 구체적인 답변을 제공하고 심도 있는 대화를 촉진하도록 설계된 매우 유용한 도구입니다. 복잡한 주제에 대한 의미 있는 토론을 지속하도록 도와줌으로써 단순히 질문에 대답하는 것 이상입니다.
반면 AgentGPT는 자율 AI 에이전트를 위한 완전한 플랫폼 역할을 합니다. 에이전트에게 목표를 부여하면 해당 목표를 달성하기 위해 독립적으로 생각하고 학습하고 조치를 취할 것입니다.
AgentGPT와 AutoGPT는 모두 자율 AI 에이전트를 중심으로 한 인상적인 프로젝트입니다. 그러나 중요한 차이점이 있습니다. AgentGPT는 브라우저에서 직접 AI 에이전트를 생성하고 배포할 수 있는 웹 기반 플랫폼입니다. 반면 AutoGPT는 개발 중인 AI 에이전트가 자신의 컴퓨터에서 작업을 수행할 수 있도록 하는 로컬 실행 도구입니다.
에서 계정을 만드세요. reworkd.ai 이름과 목표를 제공하여 에이전트를 배포합니다.
우리의 경우 AgentGPT에 새 이미지 분류 웹 애플리케이션을 개발하도록 요청했습니다.
작성자 이미지 | 에이전트GPT
처음 두 번의 실행에서 다음을 수행했습니다.
- 초기 데이터세트 조사 및 선택
- TensorFlow를 사용하여 딥 러닝 모델 학습
- 적합한 프레임워크를 사용하여 웹 애플리케이션을 빌드하고 학습된 모델을 배포합니다.
- 테스트 및 최적화
- 사용자 인터페이스 개선 및 기능 추가
작성자 이미지 | 에이전트GPT
초기 결과는 기대에 미치지 못할 수 있습니다. 그러나 추가 반복을 통해 개선 가능성이 있습니다. 약 5회 실행 후 애플리케이션의 코딩 문제가 해결될 수 있습니다.
프롬프트는 에이전트의 현재 목표 및 작업에 따라 언어 모델의 동작을 동적으로 조정하는 데 중요한 역할을 합니다. 현재 AgetGPT 무료 버전은 gpt-3.5-turbo를 사용하고 있으며 프롬프트 내의 가장 작은 세부 사항조차도 생성된 결과에 상당한 영향을 미친다는 것을 보여줍니다.
결과를 개선하기 위해 할 수 있는 일:
- 예제를 통한 향상된 모델 정확도: 모델의 정확성을 더욱 향상시키기 위해 프롬프트와 함께 1, 2 또는 여러 개의 예를 제공할 수 있습니다.
- 계획 및 해결(PS): 일련의 생각 자극에 기반한 기술입니다. 모델에 단계별 지침을 요청함으로써 보다 정확한 추론과 문제 해결 능력을 가능하게 하여 결과 개선으로 이어집니다. 다음 예를 검토하여 자세히 알아보십시오. AGI-Edgerunners/계획 및 해결 프롬프트.
- 반응: 추론과 행동의 줄임말입니다. ReAct는 추론과 행동 생성을 단일 출력으로 결합하는 강력한 프롬프트 기술입니다. 이 접근 방식을 통해 모델은 생각과 행동을 효과적으로 동기화하여 보다 일관되고 실용적인 응답을 얻을 수 있습니다.
- Pro 버전 또는 로컬 배포로 업그레이드: 고급 기능의 경우 GPT-4에 대한 액세스가 포함된 Pro 버전으로 업그레이드할 수 있는 옵션이 있습니다. 또는 애플리케이션을 로컬에서 실행하고 GPT-4 API 키를 통합하여 GPT-4 모델의 향상된 기능과 성능을 활용할 수 있습니다.
이미지 출처 : 재작업/AgentGPT
이 섹션에서는 AgentGPT를 로컬에서 설정하고 실행하는 방법을 알아봅니다. 시작하려면 아래 명령을 따르십시오.
git clone https://github.com/reworkd/AgentGPT.git && cd AgentGPT
./setup.sh
시작하기 전에 환경이 제대로 구성되었는지 확인하는 것이 중요합니다. 이를 수행하려면 다음 단계를 따르십시오.
- 복사 .env.example 파일을 ./next/ 디렉토리에 복사합니다.
- 복사한 파일의 이름을 .env로 바꿉니다.
- 요구 사항에 따라 .env 파일 내의 값을 업데이트하는 데 시간을 할애하십시오.
참고 : 당신은 또한 수정할 수 있습니다 데이터베이스 (마이SQL), 백엔드 (FastAPI) 및 프런트 엔드 (Nextjs) 설정.
도커 이미지 빌드는 문제 없이 원활하게 작동해야 하는 원활한 프로세스입니다. 계속하기 전에 시스템에 도커가 설치되어 있는지 확인하십시오.
docker-compose up --build
이 명령을 실행하면 프런트엔드, 백엔드 및 데이터베이스용 컨테이너 생성을 시작하여 애플리케이션을 위한 포괄적인 환경을 설정할 수 있습니다.
참고 : 도커 없이 AgentGPT를 개발하고 실행할 수도 있습니다. AgentGPT 문서.
AgentGPT는 현재 베타 단계에 있으며 개발자는 여러 가지 흥미로운 기능에 대해 적극적으로 작업하고 있습니다. 다음 단계에 대한 맛보기를 제공하기 위해 파이프라인에 있는 내용을 살짝 엿볼 수 있습니다!
현재 기능
- 사용자 관리 및 인증: 시스템 내에서 사용자 및 인증을 효율적으로 관리합니다.
- 에이전트 실행 저장 및 공유: 에이전트 실행을 원활하게 저장하고 공유하여 협업 및 지식 공유를 보장합니다.
- 여러 언어에 대한 동적 번역: 다양한 언어에 대한 동적 번역을 활성화하여 언어 장벽을 넘어 효과적인 커뮤니케이션을 가능하게 합니다.
- AI 모델 사용자 지정: 특정 요구 사항에 따라 AI 모델을 사용자 지정하여 고유한 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.
개발 중인 기능
- 고급 웹 브라우징 기능
- Python으로 백엔드 마이그레이션
- 벡터 데이터베이스를 사용한 장기 메모리
- 에이전트 조종 능력
- 문서 점검
저는 고급 대규모 언어 모델의 시대에 이어 자율 AI 에이전트의 출현을 목격할 준비가 되어 있다고 굳게 믿습니다. 이 변혁적인 발전은 우리가 작업 및 작업 완료에 접근하는 방식을 혁신적으로 변화시킬 것입니다.
자율 AI 에이전트의 출현으로 우리는 더 이상 목표를 달성하기 위한 단계를 세심하게 설명할 필요가 없습니다. 대신 단순히 목표를 정의하고 예시를 제공함으로써 이러한 에이전트는 자율적으로 연구, 실험 및 실행에 참여하여 원하는 결과를 놀라운 정확도로 달성합니다.
더 자세히 알아보려면 다음을 읽어보십시오.
아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 머신 러닝 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 고생하는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 만드는 것입니다.
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- 출처: https://www.kdnuggets.com/2023/06/agentgpt-autonomous-ai-agents-browser.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=agentgpt-autonomous-ai-agents-in-your-browser
