GPT自動化..再び

➡ AIのある未来を描いたかわいい絵（途中アート）

TLDR: これらの GPT 自動化リポジトリは非常に複雑です。私のGPT プロジェクト ビルダーのように独自のビルドを作成する方法を紹介し、ボットが再帰的にプロジェクトをビルドできるようにします。

GPT の最も小さなこと (私ではありません) に常に気を取られていない通常の健康な人は、GitHub のトップ トレンドリポジトリが GPT 自動化ハーネスでいっぱいであることをまだ認識していない可能性があります。

Reddit でよく使われるフレーズは、「チャットボットはもう終わりだ、未来はエージェントのものだ」のようなものです。

現在最も人気のあるものはAuto-GPTです。これは OpenAI アカウントに接続し、完全なプロジェクトを再帰的に構築します。誇大広告は、すでに何百もの YouTube ビデオが公開されている現実のものであり、NFT を販売していると思われるほどです。

とにかく、試してみましたが、実行できませんでした。私は Mac M1 を持っていますが、バグが多すぎて、Pinecone アカウントにサインアップしたくありませんでした (アイデアがクールだったのと同じくらい)。

それで、私は自分自身のものを作ってみることにしました. ここでは、私がどのようにそれをしたかをお見せしたいです.

ステップ 1: エージェントの概念

GPT3 のような大規模言語モデル LLM は入力と出力のトークン数が限られているため、Web サーバー プロジェクト全体 (すべての html、db、および route ファイルを含む) を正確に吐き出すことはできません。

あなたはそれをなだめる必要があり、以前に作成したものを思い出させる必要があります。場合によっては、会話の余裕がなくなり、完全なコンテキストを提供することができなくなります。

そこで、エージェントのアイデアが生まれました (誰によって? 私にはわかりません)。それは、特定の方法でプロンプトを表示し、特定の方法で結果を処理する GPT API の周りに特殊なラッパーを持っているため、次のようなことができます。

• 迅速なエージェント
• コード生成エージェント
• デバッガー エージェント

それぞれが特定のレベルの抽象化を管理しますが、これにより、トークンの許容範囲を解放し、プロジェクトをビットに分割できます.

ステップ 2: 設計

では、さまざまなことにさまざまなエージェントを使用することは理にかなっていますが、それらをどのようにつなぎ合わせればよいのでしょうか。他のエージェントが何をしているかをすべてのエージェントが知る必要はないでしょうか?

一種の秘訣は、あるエージェントの出力を使用して圧縮し、関連するビットのみを次のエージェントに渡すことです。これは、何が重要で何が重要でないかを明確に定義する方法を見つけなければならないため、注意が必要です。

したがって、私の場合、私がしたことは、問題を分類するパパ エージェントを用意することでした。

 if(solvableWithCode): callAgents else: print("Sorry mate, here is a business plan instead")

問題がコードで解決できる場合は、上記のように YAML を生成するように依頼します。このように、各 DELIVERABLE は、構造化された方法で GPT API への個別の呼び出しになり、その 1 つのコードのみを生成できます。

ステップ 3: すべてを自動化する

したがって、3 つのステップがあります。

1. ユーザーは、「今すぐ取引プラットフォームを提供してください!」という要求を述べます。

   
   

2. 分類子エージェントは、Yaml を介して小さなチャンクに分割します。

   
   

3. Decomposer Agent は、各 Yaml を反復処理してコードをビルドします。

K では、応答が大きすぎてコードが途切れるとどうなりますか?コードでは、プロンプトが一度に 150 行のみを返すように指示していることを確認します。ループで反復処理し、出力をターゲット ファイルに継続的に追加します。

たとえば、manage.py、blogList.js、および index.html を必要とする webServer プロジェクトがあるとします。このプロジェクトは、一度に 1 つずつビルドしてファイルに書き込みます。

未来とそれに対する私の気持ちすべて

これはロケット科学ではありません。実際、それは昔ながらのハンドルを回す自動化です。私は麺からパンを作るというブログを書きましたが、人々は私たちが AGI に近づいていると思っていると言いましたが、そうではありません。

麺からパンを作ろうとしているかのように、非常にスマートな言語モデルを AGI につなぎ合わせようとしています。

最終製品はパンのようなものに似ているかもしれませんが、そうではありません。LLM の自動化について私はそう感じています。

とはいえ、この開発運動に参加できたことは今でも驚くべきことです。 GPT、ChatGPT、LLM には大きな価値があり、人々の生活を楽にする自動化ハーネスを構築する人々の創造性は、その一部であることは素晴らしいことです。

それで、それがあなたのことなら、バッシュを持ってください-ポインタが必要な場合、または私に改善してほしいことがある場合は、私に連絡してください.

注: プロジェクトは完了していません。追加するデバッグ、ロギング、およびその他のビットがありますが、自由に遊んだり、フォークしたり、コピーして独自のものを作成したりしてください!私はあなたが思いついたことを聞きたいです！

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