硅谷对自动化的不断追求促成了一个名为Auto-GPT的创新开源应用的开发，为用户提供了自主体验，并利用了OpenAI的先进AI模型，如GPT-3.5和GPT-4。
Auto-GPT在社交媒体上吸引了人们的注意，展示了它通过与各种应用、软件和服务的互动来执行任务的能力，包括在线和本地。由游戏开发者Toran Bruce Richards开发的Auto-GPT应用，通过自动化多步骤的项目，需要与OpenAI的ChatGPT等面向聊天机器人的人工智能模型进行一系列互动，从而获得成功。
通过将GPT-3.5和GPT-4与一个配套的机器人配对，Auto-GPT接收用户的指令，随后采用几个程序来完成他们的目标，大大改善了不同平台的自动化过程。
软件开发人员Joe Koen曾对Auto-GPT进行过实验，他解释说，用户可以将他们的目的和目标输入Auto-GPT，然后与OpenAI的API进行沟通。人工智能会产生响应，引导Auto-GPT代理完成所需的命令，在没有用户干预的情况下完成任务。
Auto-GPT的多功能性依赖于任务执行的内存管理以及文本生成、文件存储和总结的GPT-4和GPT-3.5等功能。它甚至可以连接到语音合成器，使人工智能能够进行电话呼叫，例如。
然而，要利用Auto-GPT，用户必须在Docker等开发环境中安装它，并从OpenAI获得一个API密钥，需要一个付费账户。尽管如此，早期采用者已经发现Auto-GPT在处理诸如调试代码、编写电子邮件，甚至为新的创业公司设计商业计划等平凡的任务方面非常宝贵。
科技咨询公司UST的首席架构师Adnan Masood强调，虽然大型语言模型在生成类似人类的反应方面表现出色，但它们也需要用户的输入和互动来实现预期结果。相比之下，Auto-GPT独立运作，利用OpenAI先进的API能力。
最近，像AgentGPT和GodMode这样的新应用已经出现，以简化Auto-GPT的使用，为用户提供一个通过网络浏览器的可访问界面。尽管如此，这些工具仍然需要OpenAI的API密钥来实现全部功能。
尽管Auto-GPT具有强大的功能，但它也有局限性和风险。该工具可能会表现出不可预知的行为，这取决于所提供的目标。此外，它依赖OpenAI的语言模型来完成任务，这意味着它可能会产生不准确和错误。此外，Auto-GPT很难回忆起以前完成的任务，并且经常不能记住适当的程序来用于未来的类似任务。它在分解复杂的任务和理解重叠的目标方面也面临困难。
Salesforce服务云的首席执行官和Auto-GPT的爱好者Clara Shih强调，对于采用Auto-GPT等生成性人工智能技术的企业来说，整合人在回路的方法非常重要。这有助于减轻风险，并以安全和高效的方式最大限度地发挥Auto-GPT的能力潜力。
随着no-code ，创新的平台，如AppMaster ，提供解决方案，使用户能够轻松地建立复杂的后台、网络和移动应用程序。与Auto-GPT一样，AppMaster ，也使用户能够开发和管理项目，为各部门的工作流程更加精简和高效作出贡献。
