Auto-GPT
Auto-GPT, 2023'te yayımlanan ve GPT-4'ün planlama, araç komutları ve bellek döngüsünde kendi kendine istem oluşturarak bir hedefi bağımsız biçimde izlemesini sağlayan açık kaynaklı bir programdır.
Artık AutoGPT olarak yazılan Auto-GPT, GPT-4 modelinin kendi kendine bir döngü içinde istemler oluşturarak bir hedefin peşinden gitmesini sağlayan açık kaynaklı bir programdı: bir adım planlıyor, web araması veya dosyaya yazma gibi bir komut seçiyor, komutu çalıştırıyor, sonucu okuyor ve hedefe ulaştığına karar verene dek yeniden planlıyordu. Oyun stüdyosu Significant Gravitas'ın kurucusu Toran Bruce Richards, programı GPT-4'ün piyasaya sürülmesinden iki hafta sonra, 30 Mart 2023'te yayımladı. Program birkaç gün içinde GitHub'ın trendler listesinde zirveye çıktı ve büyük dil modelini (LLM) temel alan otonom bir yapay zekâ ajanı fikrini araştırma konusundan herkesin çalıştırabileceği bir şeye dönüştürdü. AutoGPT deposu o tarihten bu yana 180.000 yıldızı geçti.
Auto-GPT Nasıl Çalışır?#
Kullanıcı, özgün Auto-GPT'ye pazar araştırması yapıp rapor yazmak gibi bir ad veriyor, rol tanımlıyor ve birkaç hedef belirliyordu. Program her döngüde bu hedeflerden, izin verilen komutlar listesinden, kısıtlamalardan ve yakın geçmişinden bir istem oluşturuyor; GPT-4'ten iki bölümlü JSON biçiminde yanıt vermesini istiyordu. thoughts bölümü modelin metnini, akıl yürütmesini, planını, öz eleştirisini ve kullanıcıya iletilecek özeti içeriyordu; bu, düşünce zinciri yönlendirmesinin yazıya dökülmüş hâliydi. command bölümü ise bir eylemi ve bu eylemin bağımsız değişkenlerini belirtiyordu: Google'da arama yapma, bir web sayfasını görüntüleme, dosyaları okuma veya yazma, Python kodu çalıştırma ya da yardımcı bir GPT ajanı başlatma.
Her komut çalıştırılmadan önce Auto-GPT bunu kullanıcıya gösteriyordu; kullanıcı komutu onaylamak için y, sonraki N komuta izin vermek için y -N veya çıkmak için n yazıyordu. Sürekli mod bu kontrolleri tamamen atlıyordu; README, programın sonsuza kadar çalışabileceği veya kullanıcının normalde izin vermeyeceği eylemleri gerçekleştirebileceği konusunda uyarıyordu. Modelin kısa bağlam penceresinin ötesindeki belleği sağlamak için ilk sürümler, geçmiş sonuçları yerel bir JSON önbelleğinde veya Pinecone, Redis ve Milvus gibi vektör veritabanlarında gömme vektörleri olarak saklıyor ve her döngüde en ilgili olanları getiriyordu; GPT-3.5 ise uzun web sayfalarını özetliyordu.
Auto-GPT'nin Gösterdikleri ve Zorlandığı Noktalar#
Auto-GPT, akıl yürütme ile araç kullanımını iç içe geçiren ReAct kalıbını milyonlarca kişinin görmesini sağladı ve modelin oluşturduğu, önceliklendirdiği ve üzerinde çalıştığı sürekli bir görev listesini kullanan Yohei Nakajima'nın BabyAGI'si dâhil benzer projeler dalgasına ilham verdi. Çalıştırmaları, ajan geliştiricilerinin hâlâ çözüm tasarladığı sorunları da ortaya çıkardı. Ajanlar aynı aramaları döngüler hâlinde tekrarladı, ilk hedeften uzaklaştı, bir tür halüsinasyon olarak yapmadıkları ilerlemeyi bildirdi ve her döngü uzun bir istemle GPT-4'ü çağırdığı için API faturalarını kabarttı. Net bir durdurma kuralının olmaması ve sürekli çalışma kipinin riski, sonraki ajanların neden adım bütçeleri, onay kuralları ve bir ajan korumalı alanı içeren bir ajan çalışma ortamında çalıştığını ve ekiplerin ajanları etkileyici demolar yerine neden ajan değerlendirmesi ile ölçtüğünü gösterdi. Modeller temel beceride de gelişti: OpenAI, Haziran 2023'te yerel işlev çağırma özelliğini ekledi; daha sonraki akıl yürütme modelleri ise uzun araç çağrısı zincirlerini yürütebilmeleri için pekiştirmeli öğrenme ile eğitildi.
Auto-GPT ve İlgili Terimler#
- Sohbet botları: Her seferinde tek bir mesaja yanıt verir ve sonraki mesajı bekler. Auto-GPT kendi sonraki istemini oluşturur ve hedefe ulaşıldığına karar verene kadar çalışmaya devam eder.
- AutoML: Otomatik makine öğrenimi, bir veri kümesi için en iyi modeli eğitmek üzere modelleri ve hiperparametreleri arar. Adları benzer olsa da Auto-GPT hiçbir şey eğitmez; önceden eğitilmiş bir LLM'yi genel görevlerde çalıştırır.
- Robotik süreç otomasyonu (RPA): Geliştiricinin önceden kaydettiği betikli tıklama ve tuş vuruşlarını yeniden oynatır. Auto-GPT ise adımlarını çalışma zamanında hedeften ve her sonucun ardından seçer.
- Ajan tabanlı iş akışları: LLM çağrılarını ve araçları geliştiricinin tanımladığı yollara göre düzenler. Auto-GPT, planın tamamını modele bırakır ve aynı yelpazenin bütünüyle otonom ucunda yer alır.
AutoGPT bugün#
Proje, görsel bir tuvalde birbirine bağlı bloklardan oluşan iş akışları biçiminde ajanlar oluşturmaya yönelik, barındırılan ve kendi sunucunda barındırabileceğin bir hizmet olan AutoGPT Platform'a dönüştü; hazır ajanlardan oluşan bir pazaryeri ve sohbet tabanlı bir oluşturucu da sunuyor. Platform kodu, kişisel ve şirket içi kullanıma izin veren ancak rakip bir barındırılan hizmet olarak satılmasını yasaklayan Polyform Shield lisansı altındadır; özgün bağımsız ajan ise MIT lisansı altında, ajan oluşturma araç takımı Forge ve ajanları test etmeye yönelik agbenchmark çalışma ortamıyla birlikte depodaki classic/ klasöründe duruyor. Auto-GPT benzeri hedef odaklı döngüler artık çoğunlukla sabit araçlar ve izinler sunan daha dar kapsamlı ürünlerde çalışıyor: Ultralytics Platform içindeki Ask AI asistanı, isteği Platform eylemlerine dönüştürüyor; veri kümelerini buluyor, YOLO26 eğitimlerini başlatıyor, sonuçlarını karşılaştırıyor ve kullanıcının kendi API anahtarıyla yetkilendirilen ul cloud komut satırı üzerinden sonraki deneyi öneriyor.
