Auto-Agent-GPT（AAGPT）是一个实验性的开源应用程序，目的是展示大型语言模型的能力。
- 不同的记忆储存方式
- 使用Prompt，用GPT本身作为记忆处理
- 利用向量数据库用作内存（需要Pinecone API密钥）
- 为执行的代理设置寿命限制，以达到可以节省成本的目的
要安装AAGPT，请按照以下步骤进行操作：
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从GitHub克隆AAGPT存储库并导航到下载的文件夹。
git clone [email protected]:hyintell/AAGPT.git cd AAGPT -
在终端中使用以下命令和pip：
pip install -r requirements.txt
只需要上述两步，您就可以并结合您的OpenAI API密钥来使用AAGPT的自然语言处理能力。这将为您提供一个强大的工具，使您能够自动化许多与文本处理相关的任务，例如文本摘要、机器翻译、文本分类、问答系统等。使用AAGPT，您可以快速创建自己的文本处理应用程序，并为您的项目带来更高的生产力和创造力。
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导航并打开
setup/game.yaml文件， 在openai_api_key空处输入您的penAI API密钥. -
回到上层文件夹，并运行
aagpt.py文件：python aagpt.py
为了更详细的使用AAGPT，您需要设置相关的API和参数才能使用该应用程序。您可以按照以下步骤完成此操作:
- 导航到
setup文件夹。cd setup - 在
setup文件夹中有两个环境设置文件，分别是game.yaml和game2.yaml.他们分别代表两个不同的游戏设定。game.yaml将Prompt储存，并使用ChatGPT作为内存处理。game2.yaml将生成的结果储存为向量形式，并使用Pinecone作为云端内存处理工具。您可以选择其中一个来设置API。 - 以
game.yaml文件为例子, 你将使用ChatGPT作为记忆处理方式，因此您需要填写以下相关信息:
openai_api_key:您的OpenAI密钥. 如果您没有密钥，您可以在OpenAI网站上创建一个免费账户并获取它.openai_model: 您想要使用的OpenAI模型. 在默认情况下，我们使用的是"gpt-3.5-turbo模型. （可选择以下模型："gpt-3.5-turbo"、"gpt4"或"text-davinci-003"。）env_openai_api_key: 针对于环境的OpenAI密钥，您可以与上面的密钥保持一致.agent_openai_api_key: 针对于代理的OpenAI密钥，您可以与上面的密钥保持一致.goal: 您想要达到的目标或者问题，AAGPT会围绕着这个问题进行任务的建设的讨论，例如："怎样解决辛普森悖论?"init_task: 传递给aagpt任务列表最初始的任务，提出的任务越想详细，AAGPT就会有更好的引导，例如："辛普森悖论的定义是什么，在什么情况下会出现这个悖论，列出解决的这个问题的任务列表"agent_life: 代理运行的上限，默认情况下是256次更新.
另外：您可以选择使用以 Pinecone 作为内存存储，即 game2.yaml环境设定文件。 除了上述设置外，您还需要填写以下信息：
agent_pinecone_api_key: 填入的格式应为[Pinecone API, Pinecone Region], 其中，Pinecone API为Pinecone密钥,Pinecone Region为服务器地区. 两者都可以Pinecone的API界面找到。如果您没有相关密钥，您可以在Pinecone网站上创建一个免费账户并获取它.agent_pinecone_index: 要使用的 Pinecone 记忆库索引名称。 默认情况下，我们使用“aagpt_agent_index”。需要注意的是，免费的 Pinecone 账户只能创建一个索引，因此您需要确保您的 Pinecone 账户中没有其他索引或者充值以创建更多的索引。
设置正确的 API 后，您可以通过在终端中执行 aagpt.py 文件来测试 AAGPT：
python aagpt.py AAGPT 运行后，您可以通过输入提示并观察其响应来开始与其交互。
如果要更改环境的设置，可以使用以下命令：
python aagpt.py --world_root setup/game2.yaml- 一个网页端的界面
- 支持更多的记忆储存方式
- 支持多个智能体代理的回答和动作
- 支持更多现有的LLM的模型