2025-03-08 数码 0
在科技的殿堂中，我们见证了Auto-GPT的奇迹与挑战。尽管它找到了所需数据并提供了Top5电视盒子的参数和价格，但却缺乏数据来源和评判标准的透明度。此外，市场分析仅停留在列举上，没有深入探讨，这让人感到有些遗憾。
然而，Auto-GPT展示出其潜力，在第二个测试中，它被赋予创作赛博朋克科幻小说的大纲任务。在文件夹中，它生成了多个详细文件，每份都基于同一世界观而且保持一致性。虽然没有完成整篇文章，但故事脉络清晰，有着创作新的文字的潜力。
不过，Auto-GPT也面临着重大的挑战。首先，其成本极高，由于GPT-4单个token价格远超GPT-3.5，而且实际使用量远远超过提示词和回答，因此每次任务的成本可能达到100余元，这对于大规模应用来说是不可行的。
其次，常见的问题是死循环现象。当遇到无法处理的问题时，Auto-GPT会陷入自我循环，每一步动作为“do_nothing”，造成大量资源浪费。而且目前还没有有效解决方案。
最后，由于执行速度过慢，与GPT-3.5相比,GPT-4生成token速度更慢，再加上网络延迟，使得响应时间长达8分钟，而其他AI工具如New Bing只需8秒即可完成相同任务。
总结来说，虽然Auto-GPT在尝试实现通用人工智能方面取得了一些进展，但仍然存在许多问题，如能力不足、对当前状态不够好的把握、以及执行效率低下等。这意味着我们需要继续努力，以提升LLM能力、改善后续任务处理，以及提高执行速率。此外，将逐项执行转变为异步模式，并提升信息获取能力也是未来的发展方向之一。在可预见的未来，这种自动生成子智能体的AI有望为复杂问题带来新的解决方案。
