4 月初 AutoGPT 引发热潮，短短一个多月，它已经在全球最大的开源软件社区 Github 上累积了131,000颗星，其热度依然持续上升。
我体验后发现，虽然基于 3.5 模型的 AutoGPT 还无法最终生成完整的报告，但是它确实可以帮助我找到相关的网站资源，解决一些实际问题。
尤其是它的结构化提示功能，它会针对你的碎片化提问，生成结构化的 prompt。
接下来，我们一起来了解下。
AutoGPT，简单来说，就是自动化的 GPT，你只需要输入一条指令，它就会：
• 自己设计一个角色
• 定义这个角色是什么
• 要做什么
• 目标是啥
然后通过 AI 本身的「思考、推理、计划、评价」这四步，开始自我驱动，推动任务向前发展，就像是一个智能机器人，能够自我循环把任务跑起来。
比如，我随便下一个指令，写一篇有干货有故事的文章，AutoGPT 就会生成一个角色：
名称：ContentGPT
角色：一款AI写作助手
要做什么：通过提供专业见解和讲故事技巧，帮助您创建引人入胜且信息丰富的内容。
目标：
- 对您的主题进行彻底的研究，以确保信息的准确性和相关性。
- 使用讲故事技巧来吸引您的受众，并在整篇文章中保持他们的参与度。
- 提供可操作的提示和建议，帮助您的读者在现实生活中应用信息。
- 优化文章的SEO，以增加其可见性并扩大受众范围。
- 提供视觉和多媒体建议，以增强整体阅读体验。接下来，它会针对目标，使用 Chrome 浏览器，然后生成一个思考模型：
- 想法：我认为我们应该从研究我们想要写的主题开始。这将帮助我们确保我们提供的信息准确且与我们的受众相关。我们还可以利用这些研究结果提出一些有趣的角度和讲故事技巧，使文章更具吸引力。
- 推理：研究是任何写作项目的重要第一步。它帮助我们收集所需的信息，以创建一个知情且引人入胜的文章。
- 计划：
1. 对主题进行彻底的研究
2. 利用研究结果提出有趣的角度和讲故事技巧
3. 使用我们收集到的信息和技巧来撰写文章
- 评价：我们需要确保不要花太多时间在研究上，而忽视了创建引人入胜且信息丰富的文章的目标。我们还应该注意不要过度依赖我们的研究，忘记注入我们自己独特的观点和声音到文章中。
- 下一步行动：COMMAND = google ARGUMENTS = {'query': 'how to conduct research for a writing project'}之后，当你确定任务开始，不需要你干预，它会不断用「想法-推理-计划-评价-下一步行动」这个模型自动循环找答案。
由此可以看出，AutoGPT 是一套自动化的「信息处理-模型生成-自我行动」SOP，有这样一个 AI 助手，会大大提升你的工作效率。
OpenAI 的首席科学家 Andrej Karpathy 曾评价说，AutoGPT 是“提示工程的下一个前沿领域”。
注意这四个字：提示工程。
能够给出结构化的提示词，是 AutoGPT 的一大特色。
接下来，我详细和你说说 AutoGPT 的结构化提示词，对你有什么用。
我们向 ChatGPT 提问，如果没有结构化的思维，通常所问的问题是碎片化的，你需要多轮交互，否则很难直接得到满意的答案。
而 AutoGPT 不同，AutoGPT 接受信息后，有一个自己的模型系统，哪怕是碎片化的信息，它会用模型对信息进行表达。
要做到充分有效地表达信息，这个模型需要做分析推理、做规划、同时提醒自己聚焦在研究的信息上不要跑偏，基于这个结构化的模型，得出下一步行动。
比如：我想让 AutoGPT 帮我修改、润色文章，指令发出去后，它生了成一个 WAGPT ；
角色：一款专门为作者优化和增强书面内容的AI写作助手。
定义：WAGPT专注于清晰、优雅和简洁，帮助作家更有效地传达他们的思想，并在更深层次上吸引读者。
目标：
1. 提供专业的语法、语法和风格反馈，确保您的写作精练和无误。
2. 提出替代措辞和词语选择，以改善您的作品的流畅性和可读性。
3. 提供关于节奏、语气和结构的见解，帮助您创建一个引人入胜的叙述，与您的受众产生共鸣。
4. 在您写作时提供实时反馈和建议，让您随时完善您的作品。
5. 使用上下文信息建议相关的例子和场景，使您的写作更加生动有趣，吸引读者。
这给我们一个启示：当你想获得一个相对满意的提示词时，可以先向 AutoGPT 咨询，获得框架后再优化，使它变成某个特定领域的结构化 prompt。
所以，为了得到更好的结果，你就可以通过 AutoGPT 生成结构化的提示词，将提示词发送给 ChatGPT，或者在此基础上优化下再发，这比你直接丢给 ChatGPT 一个简单的指令效果要好得多。
这种转化可以看做一种“沉淀”，会大大提高信息的利用价值。
AutoGPT 具有一套结构化的提示响应格式，可以应用于各行各业，如阅读、写作、数据分析、法律合同等领域。它会按照这个框架自动化检索并生成答案。
它就像与 AI 签订一份合同，在其中详细列出要素，让 AI 按照约定执行。此外，它可聚焦搜索，避免跑题，而且能够获取最新的信息。
如果你想打造一个更丰富的结构化提示词，可以将 AutoGPT 的思考模型加入进来，这种 prompt 就是一个解决问题的模型，可以将这个模型应用到各行各业，比如阅读、写作、数据分析、法律合同等领域。
我们都知道，碎片化信息是不值钱的，系统完整的信息才更有价值。
一个相对完整的 prompt 价值千金，它就相当于一套行业解决方案，一套 sop，有了它，你创造的效率就会提高很多。
网上有大量的 prompt，看看了解下，增加一些思路，最重要的是生成自己的结构化 prompt，AutoGPT 可以为你提供一个重要参考。
然而，AutoGPT 目前还有一些局限性，比如基于 3.5 模型的 AutoGPT 还无法最终生成一个内容详尽的报告，不能一目了然地看到结果。
但是，当你提出一个问题，它会帮你找到相关的网站资源，充当了一个自动化信息收集的角色，你可以在此基础上进行下一步研究。
我汇总了一张 ChatGPT 和 AutoGPT 的功能特点对比图，你感受下两者的差别。
我想，随着 GPT4.0 API 的开放和 AI 技术的发展，会实现真正的自动化。
如果你想和人类历史上最牛的 100 位人物做朋友，了解他们的思想，你可以给 AutoGPT 发布一个指令：帮助我快速了解人类历史上最具影响力的100位人物在各个领域撰写的经典书籍的精华。
输入指令后，AutoGPT 马上会生成一个结构化的提示词，如果你英文读起来吃力，可以在左侧栏用1024Code AI 翻译成中文，如下图：
AutoGPT 的特色是它会自动设计角色和目标，生成思考模型，开始下一步行动，你只需输入 y，它会开始自动运行。
自动运行依然会遵循「想法-推理-计划-评价-下一步行动」模型，虽然最后无法生成「100个人物-对应书单-书籍精华内容」的报告，但是它帮我找到了相关资源，如果我要研究这个课题，它已经帮我做了目标信息的收集和整理。
如果你想对一个主题进行研究，找资料这块 AutoGPT 是完全可以胜任的。
| 标题 | 网站链接 | 评价 |
| 史上最有影响力的100本书 | https://www.goodreads.com/list/show/36714.The_100_Most_Influential_Books_Ever_Written | Martin Seymour-Smith 所写，记录了从古代到今天的思想史 |
| 史上最畅销的的100本书 | https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_best-selling_books | 事上最常销书排行版，按照销售量排名 |
| 历史上最有影响力的100人 | https://en.wikipedia.org/wiki/The_100:_A_Ranking_of_the_Most_Influential_Persons_in_History | Michael H. Hart 所写，记录了对人类历史影响最大的100个人 |
| 历史上最有影响力的100人 | https://www.amazon.com/100-Ranking-Influential-Persons-History/dp/0806513500 | Michael H. Hart 所写，详细介绍了该书的信息 |
| 改变世界的50本书 | https://oedb.org/ilibrarian/50_books_that_changed_the_world/ | 列出了科学、数学和地理学领域中最具影响力的50本书 |
| 史上最重要的100个人物 | https://ideas.time.com/2013/12/10/whos-biggest-the-100-most-significant-figures-in-history/ | 列出了历史上最具影响力的100个人物 |
| 历史上最有影响力的100人和从3000年的角度看的最有影响力的人 | https://history.fandom.com/wiki/The_100:_A_Ranking_of_the_Most_Influential_Persons_in_History | Michael H. Hart 所写，记录了历史上最有影响力的100个人和另一本关于未来视角的书籍 |
我们再看一个场景，比如我想去美国找一份工作，应该怎么做？AutoGPT 经过一番自动化运行，帮我收集了一些相关网址，一目了然，大大提升了我收集、整理资料的效率。
| 内容介绍 | 网址 |
| 关于非移民签证申请要求和永久工人五种基于就业的移民签证优先权的信息 | https://www.uscis.gov/working-in-the-united-states |
| 介绍了美国工作的 10 种不同类型的工作签证，包括临时和永久签证，以及就业授权文件（EAD） | https://www.indeed.com/career-advice/finding-a-job/types-of-work-visa |
| 提供了可允许外国人在美国工作的签证分类信息，需要出示来自国土安全部的证据，证明有权工作 | https://www.ssa.gov/people/immigrants/visa.html |
| 解释了希望进入美国的外国公民在申请临时停留的非移民签证时需要的信息 | https://travel.state.gov/content/travel/en/us-visas/employment/temporary-worker-visas.html |
| 介绍了移民签证在美国工作的相关信息，包括申请方式、申请流程和申请所需材料等 | https://www.usa.gov/immigrant-work-visa |
更让人惊喜的是，居然帮我完成了一份报告，虽然这个报告比较粗糙，但是有了一个步骤框架，再添加资料就方便很多。
这份报告里面有我需要准备的文件、费用和申请时间表：
还有获取绿卡的流程：
这一番操作下来，我发现，你想做任何的留学申请、海外签证等，都可以通过 AutoGPT DIY，知道钱该花在哪，不该花的地方不花，可以节省一大笔的中介费。
说了那么多，究竟如何快速部署自己的 AutoGPT 呢？
之前，想要部署 AutoGPT 的确有些困难，因为它需要一些编程知识，并且部署流程非常繁琐，就连一些程序员都望而却步。
这让我们想要体验 AutoGPT 的朋友只能心痒痒。
然而，世事总会有转机，好消息来了。
1024Code 的一位极客用户对 AutoGPT 进行了优化，让一切变得简单起来。
现在，你无需搭梯子，无需配置 API，只需将 AutoGPT 的代码空间 fork 下来，就可以直接运行，相当于你部署了一个自己的 AutoGPT。
和你分享一个 AutoGPT 的视频演示场景：
Naval 在《纳瓦尔宝典》里面提到一个阅读方法，找到最好的 100 本书反复阅读，于是，我就想将 Naval 推荐的所有书单全部找到。
我给 AutoGPT 下了一个指令，帮我找到 Naval 在全网推荐的书单，它帮我找到了一些网站资源，我从中找到了最全的一个推荐，有 212 本书。
下面是视频演示，你感受下。
如果想要体验，复制这个链接到浏览器就可以了：https://1024code.com/ide/qi57zzj。
网上有一张图片将 AI 类比自动驾驶，将 AutoGPT 类比为 L4，AI 完成绝大部分工作，人类负责设定目标，AI 完成任务拆分，工具选择，进度控制，实现目标后自主结束工作。
我们体验下来发现，目前 OpenAI 技术能力还达不到，这是未来的一种场景，我们可以期待。
现阶段，它还只是一个先进的实验品，体验时难免会报错，检索资料有时会比较慢，无法生成你预期的报告。
遇到状况，需要你耐心多等待一下，多刷新几次，感受现有 AutoGPT 的使用边界，随着技术发展，你会越用越顺手。
最后，我给你总结一下，这篇文章主要介绍了 AutoGPT 的一些特点：
• 可以直接提供一个结构化的思考框架并自动执行
• 能聚焦搜索，不跑偏
• 可以联网获取到最新信息
在主题研究、海外签证等场景应用方面可圈可点，能帮你找到相关网站资源，帮你收集、整理好信息，只是目前 AutoGPT 目前还无法最终形成一份可行性报告。
我们可以先部署一个 AutoGPT 体验下，如果你正在学习编程，有强烈的分享欲望，愿意结合 1024Code 输出一篇 1000 字左右的体验报告，欢迎申请体验。
添加后请稍等，我们会集中一一回复大家。
参考资料：https://www.makeuseof.com/ways-you-can-use-auto-gpt/
https://github.com/RimaBuilds/AutoGPT-handbook
https://dataconomy.com/2023/04/19/best-autogpt-examples-use-cases/