Auto-GPT仅用了30多天的时间在github就突破了10万颗星，成为一款风靡全球的开源程序。Auto-GPT帮助ChatGPT突破了AI的界限，充当其“四肢”使得跨业务流程、平台实现超级自动化成为了可能。

由于Auto-GPT调用的是GPT-3.5或GPT-4的API，在代码开发、创意文本、智能客服等领域的表现非常突出，曾有人用Auto-GP没有写一个代码，完全自动化建立了一个网站使得Auto-GPT名声大噪。

不少人见证了Auto-GPT各种神奇自动化大秀之后，纷纷表示，Auto-GPT已经具备了初级AGI（通用人工智能）的能力。下面「AIGC开放社区」就为大家盘点一下，通过Auto-GPT实现的典型应用案例，这对于企业、个人来说可以极大提升工作效率和节省时间。

开源地址：https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT

开发网站

配置好Auto-GPT后为AI起个名字，然后明确概述AI的目标，例如，查找信息、将数据保存到文件、运行代码或编辑文本。确保包含有关所需输出文件的详细信息以及完成任务所需的所有步骤流程。

在执行任务时，授权AI发出的每个命令来完成任务一次一个步骤，也可以实现全流程自动化（谨慎使用）。当发现AI的操作出现问题时，可以进行人工干预停止操作。当AI完成所有任务时会自动关闭。

下面是Auto-GPT自动执行创建登录/注册页面；使用 bootstrap 设置样式；为登录/注销创建了flask api；创建了一个本地 json 数据库的案例。

演示视频得益于ChatGPT强大的代码生成能力，Auto-GPT几乎可以胜任很多常见的网站开发流程，帮助程序员将重复、枯燥的代码开发流程实现自动化。

但是为了提升代码的安全性，用户可以通过ChatGPT对Auto-GPT生成的代码进行审核，以免出现各种无法预测的BUG。

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智能客服

AutoGPT突破了AI限制，这使得ChatGPT具备联网的功能，所以，AutoGPT非常适合客服领域。例如，AutoGPT 可以了解客户的查询信息，为其提供支持甚至建议加售等。

AutoGPT也可用于根据转发、点赞和销售来管理企业的社交媒体帐户。同时可以生成高质量的内容、帖子对客户进行拟人化的回复。

数据分析

企业可以通过AutoGPT进行市场数据分析，为制定销售计划提供数据支持。例如，你是一家制鞋公司，让AutoGPT帮助找出该领域的前5名竞争对手，并生成一份详细的关于这5家厂商的优点与缺点报告。

AutoGPT会利用搜索引擎大量寻找关于这5家厂商的评论、负面消息等，然后会对这些信息进行分析最后生成报告。

创建热点新闻大纲

AutoGPT可以按照特殊类型，例如，新闻、娱乐、科学等领域，通过搜索引擎查找最新的热点新闻，然后根据新闻内容自动生成大纲，这可以帮助文案创作者节省大量信息搜索时间。

数据抓取

AutoGPT可以按照用户的设定对目标进行数据抓取，例如，新闻、评论、标签、图片等，并将其录入到指定系统中。需要主意的是，有时候AutoGPT会陷入死循环，会出现抓取重复数据的情况。

以上只是AutoGPT的最典型的实用案例，发动你的想象可以实现更多的自动化功能。

如何配置Auto-GPT

以下是简洁版Auto-GPT配置，以后「AIGC开放社区」会出一份更详细的配置教程。

在本地设置Git。

下载运行AutoGPT所需的Python。

下载 Docker Desktop无需下载容器。

获取用于访问 OpenAI服务的OpenAI API密钥（GPT-3.5或GPT-4）。

克隆 AutoGPT存储库。

设置 API 密钥：用户指示导航到克隆目录并找到.env.template 文件，其中需要添加 OpenAI API 密钥。用户建议复制该文件并将其重命名为 .env 以配置 API 密钥。

安装Python包：需要命令“pip install -r requirements.txt”来安装AutoGPT所需的Python 包。

启动Docker。

运行AutoGPT：启动 AutoGPT 的命令是“python scripts/main.py”。

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