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SmartGPT：一个突破性的人工智能项目

SmartGPT 是一个实验性的程序，旨在赋予大型语言模型（特别是 GPT-3.5 和 GPT-4）完成复杂任务的能力，而无需用户输入。它通过将任务分解为更小的问题，并利用互联网和其他外部资源收集信息来实现这一目标。

项目特点

SmartGPT 具有以下优势：

1. 模块化：SmartGPT 提供一流的插件支持，并能够根据项目需求组合不同的 Auto（自动化组件），使其具有极高的模块化程度。

2. 灵活性：SmartGPT 使用一个自动生成的 config.yml 文件，用户可以在其中配置任何所需的内容。

3. 一致性：SmartGPT 采用智能系统，动态执行操作并静态链接工具，从而提供高度一致的结果。

然而，该项目也存在两个主要的短板：

1. 生态系统：相比于更受欢迎的 AutoGPT，SmartGPT 的工具和集成系统相对较少。

2. 内存管理：由于项目还很年轻，目前只有一个简单但有限的内存系统。

工作原理

Autos（自动化组件）

SmartGPT 的核心是 Autos，分为两种类型：

1. Runner：负责完成单一任务。
2. Assistants：可以进行对话交互，根据上下文提供回应。

动态代理和静态代理

每个 Auto 都包含一个代理，由动态代理和静态代理组成：

• 动态代理：基础代理，执行类似 REACT 的过程，包括思考、推理和决策。
• 静态代理：执行动态代理分配的子任务，规划工具使用顺序并逐步执行。

记忆系统

代理具有记忆功能。完成任务后，代理会将所有观察结果保存到长期记忆中。开始新任务时，它会使用向量数据库提取与任务相关的长期记忆。

插件系统

Autos 可以使用一系列工具，如 google_search、browse_url 等。用户可以通过插件定义这些工具，每个插件都可以有自己的工具集和数据。

项目发展

SmartGPT 目前主要使用 GPT-3.5 进行测试，偶尔使用 GPT-4。随着项目的成熟，开发团队计划实验多个代理同时工作，并更多地使用 GPT-4 以充分发挥大型语言模型的潜力。

使用说明

要开始使用 SmartGPT，用户需要：

1. 安装最新稳定版的 cargo。
2. 克隆 GitHub 仓库。
3. 在发布模式下运行程序，生成 config.yml 文件。
4. 根据需求调整配置，然后再次执行程序。

注意事项

SmartGPT 是一个高度实验性的应用程序。它为了释放大型语言模型的最大潜力而牺牲了一定的稳定性。尽管如此，SmartGPT 仍然是 AutoGPT 领域中最具创新性的项目之一，不断推动着人工智能的边界。