Auto-GPT & GPT-Engineer: دليل شامل لوكلاء الذكاء الاصطناعي الرائدين اليوم

عندما نقارن ChatGPT مع وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين مثل Auto-GPT و GPT-Engineer ، تظهر فرقًا كبيرًا في عملية اتخاذ القرارات. في حين يتطلب ChatGPT تدخلًا بشريًا نشطًا لتشغيل المحادثة ، و تقديم إرشادات بناءً على محفزات المستخدم ، فإن عملية التخطيط تعتمد في الغالب على التدخل البشري.

نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل المحولات هي تقنية 核心 الحالة التي تدفع هذه الوكلاء المستقلين. يتم تدريب هذه المحولات على مجموعات بيانات كبيرة ، مما يسمح لهم بمحاكاة التفكير المعقد وقدرات اتخاذ القرارات.

أصول وكلاء المستقلين مفتوحة المصدر: Auto-GPT و GPT-Engineer

ينشأ العديد من هؤلاء الوكلاء المستقلين من مبادرات مفتوحة المصدر بقيادة أفراد مبتكرين يتحولون سير العمل التقليدية. بدلاً من تقديم اقتراحات فقط ، يمكن لوكلاء مثل Auto-GPT التعامل بشكل مستقل مع المهام ، من التسوق عبر الإنترنت إلى بناء التطبيقات الأساسية. يهدف مفسر كود OpenAI إلى تحسين ChatGPT من مجرد اقتراح أفكار إلى حل المشكلات بشكل فعال مع تلك الأفكار.

كلا Auto-GPT و GPT-Engineer مجهزان بقوة GPT 3.5 و GPT-4. إنه يفهم منطق الكود ، و يجمع بين عدة ملفات ، و يعزز عملية التطوير.

دليل الإعداد لـ Auto-GPT و GPT-Engineer

يمكن أن يبسّط إعداد أدوات متقدمة مثل GPT-Engineer و Auto-GPT عملية التطوير الخاصة بك. فيما يلي دليل منظم لمساعدتك على تثبيت وتكوين كلا الأداتين.

Auto-GPT

يمكن أن يبدو إعداد Auto-GPT معقدًا ، لكنه يصبح بسيطًا مع الخطوات الصحيحة. يتناول هذا الدليل إجراء تثبيت Auto-GPT و يوفر رؤى حول سيناريوهاته المتنوعة.

1. المتطلبات الأساسية:

1. بيئة Python: تأكد من تثبيت Python 3.8 أو أحدث. يمكنك الحصول على Python من موقعها الرسمي.
2. إذا كنت تخطط لاستنساخ مستودعات ، فقم بتثبيت Git.
3. مفتاح API OpenAI: لتفاعل مع OpenAI ، يلزم مفتاح API. احصل على المفتاح من حساب OpenAI الخاص بك

2. إعداد مساحة العمل:

1. أنشئ بيئة افتراضية: python3 -m venv myenv
2. تفعيل البيئة:
   1. MacOS أو Linux: source myenv/bin/activate

3. التثبيت:

1. استنسخ مستودع Auto-GPT (تأكد من تثبيت Git): git clone https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT.git
2. لضمان العمل مع الإصدار 0.2.2 من Auto-GPT ، سترغب في التحقق من هذا الإصدار المحدد: git checkout stable-0.2.2
3. انتقل إلى المستودع المُستنسخ: cd Auto-GPT
4. ثبّت التبعيات المطلوبة: pip install -r requirements.txt

4. التكوين:

1. ابحث عن .env.template في الدليل الرئيسي /Auto-GPT. استنسخه وأعيد تسميته إلى .env
2. افتح .env وحدد مفتاح API OpenAI الخاص بك بجانب OPENAI_API_KEY=
3. بالمثل ، لاستخدام Pinecone أو خلفيات الذاكرة الأخرى ، قم بتحديث ملف .env بمفتاح API Pinecone و المنطقة.

5. تعليمات سطر الأوامر:

يقدم Auto-GPT مجموعة غنية من تعليمات سطر الأوامر لتخصيص سلوكه:

• الاستخدام العام:
  • عرض المساعدة: python -m autogpt --help
  • تعديل إعدادات الذكاء الاصطناعي: python -m autogpt --ai-settings <filename>
  • تحديد خلفية الذاكرة: python -m autogpt --use-memory <memory-backend>

6. تشغيل Auto-GPT

بمجرد اكتمال التكوين ، قم بتشغيل Auto-GPT باستخدام:

• لينكس أو ماك: ./run.sh start
• ويندوز: .run.bat

تكامل Docker (نهج التثبيت الموصى به)

لأولئك الذين يبحثون عن حاوية Auto-GPT ، يوفر Docker نهجًا منظمًا. ومع ذلك ، يمكن أن يكون إعداد Docker في البداية معقدًا قليلاً. راجع دليل تثبيت Docker للحصول على المساعدة.

استمر في اتباع الخطوات أدناه لتعديل مفتاح API OpenAI. تأكد من تشغيل Docker في الخلفية. انتقل الآن إلى الدليل الرئيسي ل AutoGPT واتبع الخطوات التالية على طرفيةك

• ابنِ صورة Docker: docker build -t autogpt .
• تشغيل الآن: docker run -it --env-file=./.env -v$PWD/auto_gpt_workspace:/app/auto_gpt_workspace autogpt

باستخدام docker-compose:

• تشغيل: docker-compose run --build --rm auto-gpt
• للمزيد من التخصيص ، يمكنك دمج الحجج الإضافية. على سبيل المثال ، لتشغيله مع –gpt3only و –continuous: docker-compose run --rm auto-gpt --gpt3only--continuous
• نظرًا للاستقلالية الواسعة التي يمتلكها Auto-GPT في توليد المحتوى من مجموعات بيانات كبيرة ، فهناك خطر محتمل من الوصول غير المقصود إلى مصادر ويب ضارة.

لتحديد هذه المخاطر ، قم بتشغيل Auto-GPT داخل حاوية افتراضية ، مثل Docker. هذا يضمن أن أي محتوى محتمل الضار يبقى محصورًا داخل الفضاء الافتراضي ، مع الحفاظ على الملفات والنظام الخارجي سليمين. بديل آخر هو Windows Sandbox ، على الرغم من أنه يعادة الضبط بعد كل جلسة ، ويفشل في الحفاظ على حالته.

من أجل الأمان ، قم دائمًا بتشغيل Auto-GPT في بيئة افتراضية ، مما يضمن عزل نظامك من الإخراج غير المتوقع.

مع ذلك ، لا يزال هناك فرصة أنك لن تتمكن من الحصول على النتائج المرغوبة. أبلغ مستخدمو Auto-GPT عن مشكلات متكررة عند محاولة الكتابة إلى ملف ، واجهوا غالبًا محاولات فاشلة بسبب أسماء الملفات المشكلة. إليك خطأً من هذا القبيل: Auto-GPT (الإصدار 0.2.2) لا يضيف النص بعد خطأ "write_to_file returned: Error: File has already been updated

تم مناقشة حلول مختلفة لمعالجة هذا الأمر على الخيط المرتبط على GitHub لمزيد من المراجعة.

GPT-Engineer

سير عمل GPT-Engineer:

1. تعريف المحفز: قم بإنشاء وصف مفصل لمشروعك باستخدام اللغة الطبيعية.
2. توليد الكود: بناءً على محفزك ، يبدأ GPT-Engineer في العمل ، مما ينتج شفرة ، أو حتى تطبيقات كاملة.
3. التحسين: بعد التوليد ، هناك دائمًا فرصة للتحسين. يمكن للمطورين تعديل الكود المولَّد ليلبي متطلبات محددة ، مما يضمن جودة رفيعة.

تم تصغير عملية إعداد GPT-Engineer في دليل سهل لاتباعه. هنا توجد هيكلة خطوة بخطوة:

1. إعداد البيئة: قبل الانطلاق ، تأكد من إعداد دليل مشروعك. افتح طرفية و chạy الأمر التالي

• أنشئ دليلًا جديدًا باسم ‘website’: mkdir website
• انتقل إلى الدليل: cd website

2. استنسخ المستودع: git clone https://github.com/AntonOsika/gpt-engineer.git .

3. انتقل وتثبيت التبعيات: بعد الاستنساخ ، انتقل إلى الدليل cd gpt-engineer وثبّت جميع التبعيات المطلوبة make install

4. تفعيل البيئة الافتراضية: اعتمادًا على نظام التشغيل الخاص بك ، تفعيل البيئة الافتراضية المُنشأة.

• لمستخدمي macOS/Linux: source venv/bin/activate

• لمستخدمي Windows ، يختلف الأمر قليلاً بسبب إعداد مفتاح API: set OPENAI_API_KEY=[your api key]

5. التكوين – إعداد مفتاح API: للتفاعل مع OpenAI ، ستحتاج إلى مفتاح API. إذا لم تكن تمتلك واحدًا بعد ، سجّل على منصة OpenAI ، ثم:

• لمستخدمي macOS/Linux: export OPENAI_API_KEY=[your api key]

• لمستخدمي Windows (كما ذكرنا سابقًا): set OPENAI_API_KEY=[your api key]

6. 초기ّة المشروع وتوليد الكود: يبدأ سحر GPT-Engineer مع ملف main_prompt الموجود في مجلد projects .

• إذا كنت ترغب في بدء مشروع جديد: cp -r projects/example/ projects/website

هنا ، استبدل ‘website’ باسم المشروع الذي تختاره.

• عدّل ملف main_prompt باستخدام محرر نصوص اختيارك ، واكتب متطلبات مشروعك.

بمجرد انتهائك من المحفز ، قم بتشغيل: gpt-engineer projects/website

سيتم وضع الكود المولَّد في مجلد workspace داخل مجلد المشروع.

7. بعد التوليد: في حين أن GPT-Engineer قوي ، قد لا يكون دائمًا مثاليًا. قم بفحص الكود المولَّد ، وقم بتعديلات يدوية إذا لزم الأمر ، واكد أن كل شيء يعمل بسلاسة.

مثال التشغيل

المحفز:

“أريد تطوير تطبيق Streamlit الأساسي في Python لتصوير بيانات المستخدم من خلال الرسومات التفاعلية. يجب أن يسمح التطبيق للمستخدمين بتحميل ملف CSV ، واختيار نوع الرسم (على سبيل المثال ، شريط ، فطيرة ، خط)، وتصوير البيانات بشكل ديناميكي. يمكنه استخدام مكتبات مثل Pandas لتعامل البيانات و Plotly للتصوير.”

آثار الوكلاء المستقلين على سوق العمل

التوازن بين التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والعمل البشري يتحول باستمرار ويوثق على نطاق واسع في هذا الورقة البحثية. النقطة الرئيسية هي أن التقدم التكنولوجي غالبًا ما يفيد العمال المهرة ، ولكنه يطرح مخاطر على أولئك الذين يشاركون في المهام الروتينية. في الواقع ، قد تُستبدل التقدم التكنولوجي بعض المهام ، ولكنه يفتح في الوقت نفسه الطريق لمهام متنوعة وشاملة للعمل.

قد يؤثر نموذج اللغة (LLM) على حوالي 10% من المهام اليومية لما يقرب من 80% من العمال الأمريكيين. يبرز هذا الإحصاء اندماج الأدوار البشرية والذكاء الاصطناعي.

دور الذكاء الاصطناعي المزدوج في القوى العاملة:

• الجوانب الإيجابية: يمكن للذكاء الاصطناعي توفير الكثير من المهام ، من خدمة العملاء إلى المشورة المالية ، مما يمنح راحة للشركات الصغيرة التي تفتقر إلى الموارد المالية لفريق مخصص.
• القلق: يثير تحسين الت 자동化 مخاوف بشأن الخسائر المحتملة في الوظائف ، لا سيما في القطاعات التي يكون فيها التدخل البشري حاسمًا ، مثل دعم العملاء. إلى جانب ذلك ، هناك متاهة أخلاقية ترتبط بالوصول إلى البيانات السرية. هذا يتطلب بنية قوية تضمن الشفافية والمساءلة والاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي.

الختام

من الواضح أن أدوات مثل ChatGPT و Auto-GPT و GPT-Engineer تقف في طليعة إعادة تشكيل التفاعل بين التكنولوجيا ومستخدميها. مع الجذور في الحركات مفتوحة المصدر ، يظهر هؤلاء الوكلاء المستقلون إمكانيات الاستقلالية الآلية ، ويسهمون في تسهيل المهام من التخطيط إلى تطوير البرمجيات.

كما نتقدم إلى مستقبل حيث يتكامل الذكاء الاصطناعي بشكل أعمق في روتيننا اليومي ، يصبح من الحاسم تحقيق توازن بين استغلال قدرات الذكاء الاصطناعي وحماية الأدوار البشرية. على الساحة الأوسع ، يرسم التفاعل بين الذكاء الاصطناعي وسوق العمل صورة مزدوجة من فرص النمو والتحديات ، مما ي đòi منا دمج أخلاقيات التكنولوجيا والشفافية.