실리콘 밸리의 지속적인 자동화 추구는 Auto-GPT라는 혁신적인 오픈 소스 애플리케이션의 개발로 이어져 사용자에게 자율적인 경험을 제공하고 GPT-3.5 및 GPT-4와 같은 OpenAI의 고급 AI 모델을 활용합니다.
Auto-GPT는 온라인 및 로컬에서 다양한 애플리케이션, 소프트웨어 및 서비스와 상호 작용하여 작업을 실행하는 기능을 보여 소셜 미디어에서 관심을 끌었습니다. 게임 개발자 Toran Bruce Richards가 개발한 Auto-GPT 앱은 OpenAI의 ChatGPT와 같은 챗봇 지향 AI 모델과의 일련의 상호 작용이 필요한 다단계 프로젝트를 자동화하여 성공했습니다.
GPT-3.5 및 GPT-4를 컴패니언 봇과 페어링함으로써 Auto-GPT는 사용자로부터 지시를 받은 다음 여러 프로그램을 사용하여 목표를 달성함으로써 다양한 플랫폼에서 자동화 프로세스를 크게 개선합니다.
Auto-GPT를 실험한 소프트웨어 개발자 Joe Koen은 사용자가 자신의 목적과 목표를 Auto-GPT에 입력한 다음 OpenAI의 API와 통신할 수 있다고 설명합니다. AI는 필요한 명령을 통해 Auto-GPT 에이전트를 안내하는 응답을 생성하여 사용자 개입 없이 작업을 완료합니다.
Auto-GPT의 다양한 기능은 작업 실행을 위한 메모리 관리와 텍스트 생성, 파일 저장 및 요약을 위한 GPT-4 및 GPT-3.5와 같은 기능에 의존합니다. 예를 들어 AI가 전화를 걸 수 있도록 음성 합성기에 연결할 수도 있습니다.
다만, Auto-GPT를 활용하기 위해서는 Docker와 같은 개발 환경에 설치하고 OpenAI에서 API 키를 얻어야 하며 유료 계정이 필요합니다. 그럼에도 불구하고 얼리 어답터들은 Auto-GPT가 코드 디버깅, 이메일 작성 또는 신규 스타트업을 위한 사업 계획 수립과 같은 일상적인 작업을 처리하는 데 매우 유용하다는 것을 알게 되었습니다.
기술 컨설팅 회사 UST의 수석 설계자인 Adnan Masood는 대규모 언어 모델이 인간과 같은 응답을 생성하는 데 탁월하지만 원하는 결과를 제공하려면 사용자 입력과 상호 작용도 필요하다고 강조합니다. 반대로 Auto-GPT는 OpenAI의 고급 API 기능을 활용하여 독립적으로 작동합니다.
최근에 AgentGPT 및 GodMode와 같은 새로운 애플리케이션이 등장하여 Auto-GPT 사용을 단순화하여 사용자에게 웹 브라우저를 통해 액세스 가능한 인터페이스를 제공합니다. 그럼에도 불구하고 이러한 도구는 완전한 기능을 위해 여전히 OpenAI의 API 키가 필요합니다.
강력한 기능에도 불구하고 Auto-GPT에는 한계와 위험이 따릅니다. 도구는 제공된 목표에 따라 예측할 수 없는 동작을 나타낼 수 있습니다. 또한 작업 완료를 위해 OpenAI의 언어 모델에 의존하기 때문에 부정확성과 오류가 발생할 수 있습니다. 또한 Auto-GPT는 이전에 완료한 작업을 기억하는 데 어려움을 겪고 있으며 나중에 유사한 작업에 사용할 적절한 프로그램을 기억하지 못하는 경우가 많습니다. 또한 복잡한 작업을 세분화하고 중복되는 목표를 이해하는 데 어려움을 겪습니다.
Salesforce의 Service Cloud CEO이자 Auto-GPT 애호가인 Clara Shih는 Auto-GPT와 같은 생성 AI 기술을 사용하는 기업을 위해 인간 참여형 접근 방식을 통합하는 것이 중요하다고 강조합니다. 이를 통해 위험을 완화하고 안전하고 효율적인 방식으로 Auto-GPT 기능의 잠재력을 극대화할 수 있습니다.
no-code 환경이 계속 확장됨에 따라 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.
