أدى السعي المستمر للأتمتة في Silicon Valley إلى تطوير تطبيق مبتكر مفتوح المصدر يسمى Auto-GPT ، مما يوفر للمستخدمين تجربة مستقلة والاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة لـ OpenAI مثل GPT-3.5 و GPT-4.
استحوذت Auto-GPT على الاهتمام على وسائل التواصل الاجتماعي ، حيث عرضت قدرتها على تنفيذ المهام من خلال التفاعل مع مختلف التطبيقات والبرامج والخدمات ، سواء عبر الإنترنت أو محليًا. ينجح تطبيق Auto-GPT ، الذي طوره مطور الألعاب Toran Bruce Richards ، من خلال أتمتة المشاريع متعددة الخطوات التي تتطلب سلسلة من التفاعلات مع نماذج AI الموجهة نحو روبوتات الدردشة مثل ChatGPT من OpenAI.
من خلال إقران GPT-3.5 و GPT-4 مع روبوت مصاحب ، يتلقى Auto-GPT تعليمات من المستخدمين وبعد ذلك يستخدم العديد من البرامج لتحقيق أهدافهم ، مما يحسن بشكل كبير عملية الأتمتة عبر منصات مختلفة.
يوضح مطور البرامج Joe Koen ، الذي أجرى تجارب مع Auto-GPT ، أنه يمكن للمستخدمين إدخال أهدافهم وأهدافهم في Auto-GPT ، والتي تتواصل بعد ذلك مع واجهة برمجة تطبيقات OpenAI. يولد الذكاء الاصطناعي ردودًا لتوجيه وكيل GPT التلقائي من خلال الأوامر المطلوبة ، وإكمال المهام دون تدخل المستخدم.
تعتمد الوظائف متعددة الاستخدامات لـ Auto-GPT على ميزات مثل إدارة الذاكرة لتنفيذ المهام و GPT-4 و GPT-3.5 لإنشاء النصوص وتخزين الملفات والتلخيص. ويمكنه أيضًا الاتصال بأجهزة النطق ، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من إجراء مكالمات هاتفية ، على سبيل المثال.
ومع ذلك ، لاستخدام Auto-GPT ، يجب على المستخدمين تثبيته في بيئة تطوير مثل Docker والحصول على مفتاح API من OpenAI ، مما يتطلب حسابًا مدفوعًا. على الرغم من ذلك ، فقد وجد المستخدمون الأوائل أن Auto-GPT لا يقدر بثمن في التعامل مع المهام العادية مثل تصحيح الأخطاء ، أو كتابة رسائل البريد الإلكتروني ، أو حتى وضع خطط عمل للشركات الناشئة الجديدة.
يسلط عدنان مسعود ، كبير المهندسين في شركة الاستشارات التقنية UST ، الضوء على أنه في حين تتفوق نماذج اللغات الكبيرة في توليد ردود شبيهة بالبشر ، فإنها تتطلب أيضًا مدخلات وتفاعلات المستخدم لتحقيق النتائج المرجوة. في المقابل ، تعمل Auto-GPT بشكل مستقل ، مستفيدة من إمكانيات OpenAI المتقدمة لواجهة برمجة التطبيقات.
في الآونة الأخيرة ، ظهرت تطبيقات جديدة مثل AgentGPT و GodMode لتبسيط استخدام Auto-GPT ، مما يوفر للمستخدمين واجهة يمكن الوصول إليها من خلال متصفح الويب. ومع ذلك ، لا تزال هذه الأدوات تتطلب مفتاح واجهة برمجة التطبيقات من OpenAI للحصول على الوظائف الكاملة.
على الرغم من إمكانياتها القوية ، فإن Auto-GPT مصحوب بقيود ومخاطر. قد تعرض الأداة سلوكًا غير متوقع ، اعتمادًا على الأهداف المقدمة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن اعتمادها على نماذج لغة OpenAI لإكمال المهام يعني أنها قد تنتج معلومات غير دقيقة وأخطاء. علاوة على ذلك ، تكافح Auto-GPT لتذكر المهام المكتملة مسبقًا وغالبًا ما تفشل في تذكر البرامج المناسبة لاستخدامها في مهام مماثلة في المستقبل. كما أنه يواجه صعوبات في تقسيم المهام المعقدة وفهم الأهداف المتداخلة.
تؤكد كلارا شيه ، الرئيس التنفيذي لشركة Salesforce's Service Cloud والمتحمس لـ Auto-GPT ، على أهمية دمج نهج الإنسان في الحلقة للمؤسسات التي تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل Auto-GPT. يساعد ذلك في التخفيف من المخاطر وتعظيم إمكانات إمكانات Auto-GPT بطريقة آمنة وفعالة.
مع استمرار توسع مشهد no-code ، AppMaster offer solutions that enable users to build sophisticated backend, web, and mobile applications with ease. Like Auto-GPT, AppMaster also empowers users to develop and manage projects, contributing to a more streamlined and efficient workflow in various sectors.
