1.autogpt Դ?码解???
2.K&R语法（autoGPT）
3.自动 GPT 教程：如何设置自动 GPT
4.AUTOGEN | 上手与源码分析

autogpt Դ????

       AI代码生成明星项目GPT-Engineer一夜爆火，短短几天狂揽k星。码解AutoGPT之后，码解诞生了又一个明星项目。码解这是码解一个根据指示生成代码的AI工具，你只需要「动动嘴」，码解最新直播盒子源码就能直接构建整个代码库。码解项目地址：github.com/AntonOsika/g...。码解

       GPT-Engineer的码解特色包括：一个提示就能生成一个代码库，提出需要澄清的码解问题，生成技术规范，码解编写所有必要代码，码解易于添加自己的码解推理步骤、修改和实验，码解项目开源，码解分分钟让你完成编码。这预示着未来软件创造将是一个人机共话的时代。

       项目主要作者Anton Osika在6月日首次推出GPT-Engineer，并介绍了这款AI工具最大的特点：简单易用，能够为用户提供价值；灵活且易于添加新的「AI步骤」；支持高级提示，可以记住用户反馈；能快速在AI和人类之间快速切换；所有计算都是「可恢复的」，并持久地保存到文件系统。这个项目独特地方在于，开发者在文本文件中提交需求，GPT-Engineer不是无条件接受这些要求，而是购买源码交付流程提出许多详细的问题来让程序员澄清缺失的细节。

       GPT-Engineer的工作流程分两个阶段：需求细化促进阶段和软件构建阶段。在需求细化阶段，用户提供的包含软件需求的文本文件被提交给GPT-Engineer，并被放置在OpenAI的GPT的初始消息中，同时还包括确定澄清问题的指示。GPT-Engineer系统接收来自OpenAI GPT-4的反馈，了解哪些需求需要澄清，并回应提示用户澄清的问题。整个过程循环，直到所有问题澄清到OpenAI GPT-4满意为止。在软件构建阶段，前一阶段提炼的需求被打包，并与OpenAI的GPT指令（即系统提示）和另外一套GPT-Engineer希望看到的输出指令（即用户提示）一起包装起来。GPT-Engineer收到来自OpenAI GPT-4的响应，然后创建源代码文件。

       使用GPT-Engineer，你可以创建一个多人可玩的贪吃蛇网页版游戏。你只需要输入一些关键提示，GPT-Engineer就会让你继续回答一些细节的问题，例如游戏规则和机制、玩家互联、游戏状态更新、用户界面、游戏控制、游戏结束状况和代码结构。航空母舰源码具体步骤唰唰唰地来了，最后一款完美的贪吃蛇游戏代码就完成了。

       用户反馈显示，「澄清问题」是真正使GPT-Engineer脱颖而出的原因，因为修复生成代码中的问题往往比编写代码本身需要更多的时间。然而，这个项目火虽火，一位网友测试了GPT-Engineer，给出了体验：难设置，实际上不是创建文件，只是让你从命令行中运行一次（即不能调试），与ChatGPT4的能力相当。还有网友对基准指出了问题，GPT-Engineer做了几个简单的编程任务，并将它们作为基准，可以为你快速开发一个currency_converter，但不能正确编码一个pomodoro_timer。

       安装方法：对于稳定版本，使用pip install gpt-engineer；对于开发版，git clone git@github.com:AntonOsika/gpt-engineer.git，cd gpt-engineer，make install，source venv/bin/activate。设置使用GPT4访问权限的API密钥运行：export OPENAI_API_KEY=[your api key]。运行：创建一个空文件夹，cod8源码如果在repo中，可以运行cp -r projects/example/ projects/my-new-project，在新文件夹中填写 main_prompt，运行gpt-engineer projects/my-new-project。检查 projects/my-new-project/workspace 中生成的文件。

       项目主要作者Anton Osika是Depict.ai的首席技术官，创建了机器学习推荐系统，通过尖端的机器学习、计算机视觉和自然语言处理来理解产品。就在4小时前，他还发了一条动态称，GPT-Engineer已经跃升到k星，一点也没有减速迹象。

参考资料：

K&R语法（autoGPT）

       读源码时，发现了一种简洁明了的函数定义方式，对比常规方式，它更便于理解与注释。于是，autoGPT协助我编写了一些示例，以展示这种被称作K&R语法的独特之处。

       K&R语法，源自Brian Kernighan和Dennis Ritchie所著的《C编程语言》第一版，以简洁性著称。与现代C语言语法相比，其主要特点在于其极度简化。手机回收系统源码以下为K&R语法的关键特性：

       - 缺乏功能原型

       - 无void关键字

       - 没有const关键字

       - 无内联函数

       - 不支持//注释

       尽管K&R语法在功能上相对简陋，但它依然在一些遗留代码库中被使用，主要出于历史和教学的目的。理解K&R语法有助于深入探索C语言的早期发展。

       接下来，通过示例代码，我们来具体了解K&R语法的应用：

       注：main和add是两个独立的实例

自动 GPT 教程：如何设置自动 GPT

       探索Auto-GPT与生成模型的魅力，掌握尖端技术，为专业领域带来革新。

       Auto-GPT是一种功能强大的人工智能模型，专门用于文本生成、翻译等任务。它基于生成预训练Transformer（GPT）技术，是一种强大的生成模型。生成模型从现有数据中学习模式，并根据这些模式生成新数据。想象这些模型为人工智能领域的艺术大师，创造出前所未见的杰作。

       Auto-GPT与生成模型是绝佳搭档，协同工作展示人工智能的威力，帮助解决各类问题。设置Auto-GPT与配置生成模型一样，都需要细心安排。首先获取预先训练的GPT模型，可从GitHub等流行存储库获取。接下来，通过微调参数来适应具体任务。这就是Auto-GPT与生成模型的联合效应。

       设置Auto-GPT就像拼图游戏，需要正确组装。获取GPT模型后，调整参数以适应任务。教程将指导你设置和使用Auto-GPT。

       在计算机中设置Auto-GPT需要最新Python版本。从GitHub仓库获取Auto-GPT源代码并克隆。配置中涉及的关键部分包括使用个人的API密钥访问GPT和设置Pinecone内存存储。

       API密钥为与OpenAI系统的交互提供身份验证，确保使用合法访问。设置Pinecone内存则允许模型检索相关信息，增强任务执行能力。这些配置在实现Auto-GPT功能方面至关重要。

       创建新的OpenAI账户获取API密钥，这将解锁Auto-GPT与其他服务的连接。对于Pinecone，设置免费账户并获取API密钥。正确配置上述密钥后，使用命令进行初始化并运行代理。

       代理运行后，用户需为它赋予角色与目标，最终得到专属的智能助手。Auto-GPT的惊喜远不止于此。AI可实现与自然语言交互，甚至生成图像，进一步增强其应用价值。

       设置ElevenLabs账户访问语音合成功能，替换API密钥并将选择的语音ID与账号关联。这将使Auto-GPT能够说话，增加交互性与用户体验。同时，通过调整IMAGE_PROVIDER和IMAGE_SIZE参数，启用图像生成功能，实现实质性的应用。

       综上，设置Auto-GPT与生成模型需要一系列步骤，包括获取模型、微调参数、集成API密钥和内存存储。这些配置为智能助手提供了强大的功能集，从语言生成到图像创建，满足多样化需求。Auto-GPT与生成模型的结合，揭示了人工智能在业务和应用层面上的巨大潜力。

AUTOGEN | 上手与源码分析

       AUTOGEN是一个开源平台，主要功能是创建和管理自动化对话代理(agent)。这些代理能执行多种任务，包括回答问题、执行函数，甚至与其它代理进行交互。本文将介绍AUTOGEN中的关键组件，即Conversation Agent，并简单分析其多代理功能的源码实现。

       根据官网文档和参考代码，AUTOGEN利用OpenAI提供的服务来访问语言模型(Logic Unit)。任何部署了OpenAI兼容API的语言模型都可以无缝集成到AUTOGEN中。利用OpenAI的Tool功能，AUTOGEN能够调用函数，而不是使用自定义提示来引导逻辑模型选择工具。在请求体中提供候选函数信息，OpenAI API将从中选择最有可能满足用户需求的函数。每个agent都可使用send和receive方法与其他agent进行通信。

       在Autogen中，每个agent由Abilities & Prior Knowledge、Action & Stimuli、Goals/Preference、Past Experience等部分组成。语言模型(逻辑单元)通过调用OpenAI服务来实现，利用OpenAI提供的Tool功能调用函数。每个agent都维护自己的历史记录，以List[Message]的形式保存，包含对话信息和执行函数的结果等。

       Conversable Agent是Autogen的基本智能体类型，其他如AssistantAgent或UserProxyAgent都是基于此实现。在初始化时，通过配置列表来初始化OpenAI对象。generate_reply是核心功能，根据接收到的消息和配置，通过注册的处理函数和回复生成函数产生回复。此过程包括消息预处理、历史消息整理和回复生成。通过定制化钩子处理特定逻辑，考虑到调用工具、对话、参考历史经验等功能，generate_reply的大致运行流程如下：首先处理最后接收的消息，然后整理所有消息进行回复生成。

       Autogen将多种不同功能的agent整合到Conversable Agent中。generate_reply时，会根据消息判断是否需要终止对话或人工介入。回复逻辑包括关联或不关联函数的情况。通过代码执行器，代理安全执行GPT生成的代码，AutoGPT自带了Docker、Jupyter和本地三种代码执行器。多Agent对话通过initiate_chat函数启动，使用send和receive函数确保信息正确传递。这种设计允许灵活组合多个ConversableAgent，实现自定义的Agent系统。

       Autogen还提供GroupChat功能，允许多个Agent进行自由讨论或固定流程的工作流。开源社区的autogen.agentchat.contrib部分提供了许多自动化对话系统的贡献。此外，官方notebook中讨论了Agent优化器，允许自定义输出，将对话信息输出到前端UI界面。

       总之，Autogen作为Agent搭建工具，提供了基础功能，允许创建和管理自动化对话代理。其设计将执行工具与逻辑模型整合，简化了多代理对话和多功能任务的实现。通过源码分析，可以看到其灵活的架构和丰富的功能实现，为开发者提供了构建复杂对话系统的基础。