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O que é Auto-GPT e como ele funciona?

10 mins
Traduzido Airí Chaves

Com o Auto-GPT, estamos indo direto para o reino dos Agentes Autônomos de IA. Simplificando, o Auto-GPT é uma ferramenta potencialmente revolucionária que permite que modelos de linguagem grandes (LLMs) pensem, planejem e executem tarefas sem intervenção humana. Nesse sentido, é como o irmão mais independente do ChatGPT

Há até rumores de que o Auto-GPT é um prelúdio para o AGI (Artificial General Intelligence). No entanto, não vamos colocar o carro à frente dos bois, vamos nos concentrar no que sabemos. Este artigo explora tudo o que você precisa saber sobre o Auto-GPT, seus recursos e como ele está transformando a maneira como interagimos com a inteligência artificial.

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O que é o Auto-GPT?

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O Auto-GPT é um assistente de IA com foco na autonomia. Esta interface experimental para o GPT-4 e o GPT-3.5 é capaz de realizar tarefas de forma independente sem a necessidade de qualquer intervenção humana. Ao contrário do ChatGPT, que requer prompts específicos para executar, o Auto-GPT assume as rédeas, gerando seus próprios prompts para realizar as tarefas definidas por você.

Pense assim: para realmente aproveitar o poder de um chatbot de IA como o ChatGPT, você precisa jogar um pouco como um quebra-cabeça de palavras com as consultas que você lança nele. Afinal, como se costuma dizer, a qualidade da saída de qualquer chatbot de IA dependerá em grande parte da qualidade dos prompts que você o alimenta. Mas e se pudéssemos contornar esse obstáculo e deixar o aplicativo descobrir os melhores prompts por conta própria? E dê um passo adiante – deixe-o descobrir as etapas subsequentes e como executá-las, iterando até que o trabalho esteja concluído. É isso que o Auto-GPT visa realizar.

Desenvoltura da IA

E não se trata apenas de inteligência, mas também de desenvoltura. O Auto-GPT pode acessar sites e mecanismos de pesquisa, coletar dados e — aqui está o ponto principal — autoavaliar a qualidade desses dados. Qualquer coisa abaixo da média é inicializada e o Auto-GPT volta para a prancheta de desenho digital, criando uma nova subtarefa para encontrar dados melhores. Consequentemente, ele ganha reconhecimento como um agente autônomo de IA.

Parece intrigante? Se você planeja experimentá-lo em primeira mão, precisará de uma conta OpenAI paga. Em seguida, obtenha uma API OpenAI, que atuará como uma ponte que permite que o Auto-GPT interaja com o GPT-4 e o ChatGPT do OpenAI. 

Quanto ao custo, trata-se de tokens – a moeda da OpenAI para palavras. Um token equivale a aproximadamente quatro caracteres ou 0,75 palavras. O número de tokens que você envia como um prompt e recebe de volta determina o custo total. 

Um tutorial rápido sobre como começar a usar o Auto-GPT

Ao contrário do ChatGPT, que você pode acessar sem esforço fazendo login na sua conta OpenAI e seguindo algumas etapas básicas, configurar o Auto-GPT no seu computador envolve um processo um pouco mais complexo. Aqui está o que você precisa fazer:

  • Etapa 1: primeiro, certifique-se de ter o básico. Isso inclui Python 3.8 (ou mais recente) e chaves de API OpenAI. Você pode encontrar links de download para eles na página do GitHub do Auto-GPT.
  • Etapa 2: Instalou as ferramentas? Ótimo! Agora vá para o GitHub, clique em ‘Código’ e baixe o arquivo Zip. Escolha a opção de branch ‘Stable’ à esquerda — ‘Master’ pode ser um pouco temperamental.
  • Etapa 3: Abra o Power Shell e execute este código: git clone https://github.com/Torantulino/Auto-GPT.git’.
  • Etapa 4: Agora, navegue até o diretório do projeto com: ‘cd Auto-GPT’
  • Etapa 5: quando estiver no lugar certo, instale as bibliotecas com este comando: ‘pip install -r requirements.txt’
  • Etapa 6: Finalmente, renomeie ‘env. template’ para ‘.env’ e insira sua OPENAI_API_KEY.

Pronto! O Auto-GPT agora está pronto para rolar. Nomeie seu bot e comece a brincar.

Quanto às APIs OpenAI, há duas opções para escolher no momento em que este artigo foi escrito – uma com 8.000 contextos e outra com 32.000 contextos. Como você pode ver na imagem abaixo, os preços dependem do modelo que você escolher e podem ser bastante caros se você não for cuidadoso com isso. Discutiremos essas desvantagens em detalhes mais adiante neste artigo.

Opções de APIs

APIs: openai.com
APIs: openai.com

No entanto, você não precisa se preocupar muito em ficar quebrado. Você pode definir limites de gastos flexíveis e rígidos sobre quanto deseja gastar em APIs. Se você definir um limite flexível, o OpenAI enviará um e-mail de notificação para alertá-lo de que você atingiu o limite definido. O limite rígido é mais eficaz porque o OpenAI encerra automaticamente todos os serviços relacionados à API quando você atinge o limite.

O que é “contexto” em grandes modelos de linguagem?

Para quem está boiando e não entende nada, “contexto” aqui se refere ao texto anterior ou às informações que o modelo usa para gerar suas respostas. Você sabe como em uma conversa, você se lembra do que foi dito para poder responder de acordo? Bem, é assim que o GPT-4 e outros modelos de linguagem também funcionam. Eles usam o que chamamos de “contexto” — todo o texto anterior — para descobrir o que dizer a seguir. 

Imagine que você só consegue se lembrar das duas últimas frases de uma conversa. Isso seria bastante limitante. Portanto, esses modelos de IA têm uma “janela de contexto” — é como a memória de curto prazo do modelo. 

A partir de maio de 2023, o GPT-4 é capaz de lidar com mais de 25.000 palavras de texto, o que representa um “contexto” muito mais longo oferecido pelos modelos GPT anteriores.

Auto-GPT: uma visão geral

Pense no Auto-GPT como um assistente de IA engenhoso. Você atribui uma missão a ele e faz um brainstorming de um roteiro para realizá-la. Se a tarefa envolver navegação na Internet ou recuperação de dados, o Auto-GPT recalibra sua estratégia até que a missão seja cumprida. 

É como ter um assistente pessoal capaz de lidar com uma variedade de tarefas, desde análise de mercado e atendimento ao cliente até finanças e muito mais.

Aqui estão as quatro engrenagens principais que impulsionam o Auto-GPT::

  • Arquitetura: Auto-GPT aproveita a força dos modelos GPT-4 e GPT-3.5 como seu mecanismo cognitivo, ajudando-o a pensar e resolver problemas.
  • Recursos autônomos: esse é o mecanismo de autoaperfeiçoamento do Auto-GPT. Ele pode refletir sobre seu desempenho, alavancar esforços anteriores e utilizar seu histórico para fornecer resultados mais precisos.
  • Gerenciamento de memória: Integrado com bancos de dados vetoriais, uma forma de armazenamento de memória, o Auto-GPT mantém o contexto e toma decisões mais informadas. É como o arquivo de memória de longo prazo do bot.
  • Multifuncionalidade: com recursos como manipulação de arquivos, navegação na web e coleta de dados, o Auto-GPT é uma ferramenta multidimensional, um avanço em relação aos avanços anteriores da IA.

Portanto, o Auto-GPT é basicamente um robô sem forma física que utiliza IA e grandes modelos de linguagem para lidar com uma vasta gama de tarefas, aprender com seu passado e aprimorar continuamente seu desempenho.

No entanto, é importante lembrar que essas possibilidades empolgantes podem não refletir totalmente os verdadeiros recursos que o Auto-GPT pode oferecer atualmente. Então, vamos dar uma olhada rápida em algumas das limitações e desafios que o Auto-GPT, em sua fase atual, enfrenta. 

Limitações do Auto-GPT

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O fator de custo

A implantação do GPT-4, que forma a estrutura do Auto-GPT, tem um custo considerável. Cada etapa “cognitiva” dentro de uma sequência de tarefas aciona uma taxa simbólica para o processamento dedutivo do GPT-4 e solicitação de acompanhamento.

Com uma janela de contexto de 8K, o custo é de US$ 0,03 por 1.000 tokens para prompts e US$ 0,06 por 1.000 tokens para saídas. Assumindo a utilização máxima da janela de contexto, dividindo 80% de prompts e 20% de saídas, cada etapa incorre em uma cobrança de US$ 0,288. 

Agora, a tarefa simples média pode exigir até 50 passos (ou até mais). Isso significa que mesmo uma única tarefa relativamente simples pode acabar custando até (US$ 0,288 x 50 =) US$ 14,40Essa grande despesa operacional torna o Auto-GPT, em sua forma atual, financeiramente inviável para muitos usuários e entidades em potencial.

A questão “perpetuamente preso em um loop”

Você pode argumentar que, se o Auto-GPT puder simplificar seu fluxo de trabalho e realizar tarefas com sucesso, as taxas substanciais da API OpenAI podem ser vistas como uma despesa justificável. Mas isso pode não ser sempre o caso.

Verifique subreddits como r/autogpt ou qualquer fórum on-line semelhante e você encontrará muitos usuários reclamando que o Auto-GPT costuma tropeçar nos próprios pés. Mesmo com base em nossa própria experiência, o Auto-GPT geralmente cai em loops de processamento em vez de produzir as soluções prometidas. 

Apesar de seus recursos avançados, o escopo de solução de problemas do Auto-GPT é limitado pela estreita gama de funções que ele oferece e pelas habilidades de raciocínio ainda imperfeitas do GPT-4.

O código-fonte do Auto-GPT indica um conjunto limitado de funções — incluindo pesquisa na web, manipulação de memória, interação de arquivo, execução de código e geração de imagem — que reduz o espectro de tarefas que ele pode manipular com competência. Além disso, embora o GPT-4 tenha mostrado melhorias em relação ao seu antecessor, sua capacidade de raciocínio ainda está longe do ideal. Isso frequentemente resulta em loops em vez de soluções.

Aplicações do Auto-GPT

aplicações auto-gpt

O Auto-GPT vai além dos limites dos chatbots de IA “comuns”, como o ChatGPT. Por exemplo, tem potencial para supervisionar e implementar o desenvolvimento completo de aplicativos de software. Da mesma forma, em negócios e gerenciamento, o Auto-GPT pode aumentar de forma autônoma o patrimônio líquido de uma empresa examinando suas operações e fornecendo recomendações perspicazes para melhorias.

A capacidade do Auto-GPT de acessar a Internet permite que ele realize tarefas como pesquisa de mercado ou comparações de produtos com base em critérios especificados. Além disso, o Auto-GPT pode ser autoaperfeiçoado, capaz de criar, avaliar, revisar e testar atualizações em seu próprio código, aumentando potencialmente sua eficiência e recursos. A IA também pode potencialmente acelerar o processo de criação de LLMs superiores, estabelecendo as bases para a próxima geração de agentes de IA.

Aplicações do Auto-GPT em poucas palavras

Desde a criação de podcasts e análise de ações até a criação de software e desenvolvimento de mais bots de IA – usuários de todo o mundo estão colocando o Auto-GPT em uso criativo em todas as áreas. Algumas das aplicações mais comuns do Auto-GPT até agora incluem (mas não estão limitados a):

  • Desenvolvimento de sites
  • Criação de blogs e artigos com entrada mínima
  • Criação de estratégias de marketing eficazes
  • Automatizar as interações do usuário, como resenhas de produtos ou livros
  • Design gráfico e logotipos comerciais usando geradores de imagem de IA, como DALL-E 2 e Midjourney
  • Desenvolvimento de interfaces conversacionais e chatbots

Auto-GPT vs outros agentes de IA

O Auto-GPT não é o único agente de IA autônomo desse tipo. Existem muitos outros, cada um com seu charme e limitações. Aqui estão três das alternativas Auto-GPT mais populares:

BabyAGI

Assim como o Auto-GPT, o BabyAGI, uma criação de Yohei Nakajima, também está hospedado no GitHub. Ele gera automaticamente, prioriza e executa tarefas alinhadas com um objetivo definido. Você precisa do software Docker e de uma chave de API da OpenAI ou da Pinecone para acessar e usar essa ferramenta.

autogpt Agente autônomo orientado a tarefas: Twitter
Agente autônomo orientado a tarefas: Twitter

Em sua essência, BabyAGI é um modelo de linguagem que faz interface com uma lista de tarefas. Ele armazena as tarefas concluídas em um banco de dados, servindo como a “memória” do modelo para contexto ao formular e executar novas tarefas. Embora o script base careça de recursos de pesquisa na Internet ou execução autônoma de código, eles foram introduzidos em versões derivadas.

Microsoft JARVIS

O Microsoft JARVIS, também conhecido como HuggingGPT, é um sistema de modelo multi-IA em que os modelos GPT da OpenAI atuam como o controlador.

O JARVIS incorpora vários modelos de código aberto para processamento de imagens, vídeos, áudio e muito mais. Ele pode se conectar à internet e acessar arquivos. E como BabyAGI & Auto-GPT, avalia as tarefas e escolhe o modelo mais adequado para sua conclusão.

AgentGPT

AgentGPT é uma extensão baseada na web do conceito Auto-GPT/BabyAGI. Você pode iniciar seu agente autônomo por meio de um navegador seguindo as instruções.

Desde a última atualização, o AgentGPT apresenta:

  • Memória de longo prazo suportada por banco de dados.
  • Navegação na Web e interação com sites e indivíduos
  • Salvamento de execuções do agente

Impacto do Auto-GPT no futuro da IA

O Auto-GPT e agentes similares provavelmente representam a próxima fase na evolução da IA. Provavelmente começaremos a testemunhar ferramentas de IA mais inventivas, refinadas, diversas e práticas no devido tempo. Esses avanços têm o potencial de remodelar a forma como trabalhamos, nos dedicamos ao lazer e nos comunicamos. Isoladamente, isso não oferece soluções para os desafios inerentes à IA generativa. Isso varia desde a precisão inconsistente da produção até a possível violação dos direitos de propriedade intelectual e até mesmo o potencial uso indevido da IA ​​para disseminar conteúdo tendencioso ou prejudicial. 

Quanto às ameaças de agentes de IA evoluindo ao ponto de superinteligência, o físico e autor de best-sellers Max Tegmark descreveu essa possibilidade de forma bastante sucinta em seu livro de 2017 Life 3.0.

“A verdadeira preocupação não é a malevolência, mas a competência. Uma IA superinteligente é, por definição, muito boa em atingir seus objetivos, sejam eles quais forem, então precisamos garantir que seus objetivos estejam alinhados com os nossos”.

Perguntas frequentes

O Auto-GPT pode ser usado para marketing de conteúdo?

Quem desenvolveu o Auto-GPT?

O Auto-GPT é melhor que o ChatGPT?

Como posso acessar o Auto-GPT?

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