windows和mac都可以使用

1，安装python 10

https://www.tutorialspoint.com/how-to-install-python-in-windows

2，下载AutoGPT代码

1. 通过git克隆AutoGPT项目，git clone https://github.com/Torantulino/Auto-GPT.git
2. 如果没有安装git的同学就直接点击这个链接下载https://github.com/Torantulino/Auto-GPT/archive/refs/heads/master.zip，然后解压就行。

3，找到env.template文件，删掉后缀修改文件名为“.env

cd Auto-GPT
cp env.template .env

3.2 API配置

AutoGPT需要用到以下几个API：

• ChatGPT：AutoGPT工具的本质还是利用ChatGPT工作，所以需要接入ChatGPT
• Google API及Google Search engine ID：让AutoGPT能够利用谷歌搜索，提高信息准确程度
• Pinecone：Pinecone是一个矢量数据库，用于保存AutoGPT运行时生成的数据
• ElevenLabs（可选）：提供语音功能

可以创建一个文件记录各个API备用，下面分别讲解各个API如何获取。
要将OpenAI API密钥用于自动GPT，你需要设置计费（又名付费帐户）。你可以在以下链接设置付费帐户https://platform.openai.com/account/billing/overview.

在继续操作之前，请确保您已完成此步骤，否则将无法执行任何操作！

4，ChatGPT API获取

网址：https://platform.openai.com

获取后粘贴到.env文件相应位置。

5，Google API及Google Search engine ID获取

网址链接：https://console.cloud.google.com

创建一个无组织的项目：


创建好项目后，进入你创建的项目-API和服务-库，搜索custom search api，启用。



点击凭据-创建凭据- API密钥-复制密钥-粘贴到.env的“GOOGLE_API_KEY=”后面：



之后同理添加CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID 的ID

网址：https://programmablesearchengine.google.com/about/

创建搜索引擎，设置为整个网络中搜索：

6，Pinecone API获取

网址：https://www.pinecone.io

注册账号，获取API和pinecone region，填入.env文件中相应位置：


大部份需要的配置信息都填好了，其他的Elevenlabs API、Huggingface API我暂时用不上，有需要自行搜索。保存.env文件。

7，安装依赖库

pip install -r requirements.txt

8，运行,实现你的目标

运行python scripts/main.py，并按照他的要求输入python -m autogpt – continuous --gpt3only运行（其中-- continuous参数表示自动确认命令，不需要你手动去确认，–gpt3only参数表示只用gpt3模型，如果你没有申请到gpt4的API）：

9，开始给AI设定角色和目标

需要将目标分解成几个小目标，这里最多分解为五个

AI name：professor（这个名字随便取）                  
AI role：A chemistry professor（你希望这个AI扮演的角色，比如我希望他写论文，就让他扮演一个教授角色）                  
goal1：搜索透明木材相关的论文和资料                  
goal2：总结透明木材的原理、研究现状和应用                  
goal3：用中文写一篇关于透明木材的论文，5000字以上
goal4：保存到"透明木材.md"文件中'                  
goal5：停止程序（最后需要加一个限制，工作完后停止）

到这里，你的AI就开始自动思考如何去实现你的目标了，上面举的这个例子算是非常复杂了，且没有用到gpt4，跑了两个多小时，大家尝试时可以设定一些简单点的目标，看看效果。

10，效果

AutoGPT甚至能操控电脑自动打开网页去读文献：

跑了快两小时，终于开始写大纲，左边的auto_gpt_workplace里面是他运行过程中生成保存的一些文件：

最后遇到各种bug，它还是屈服了，没有写那么复杂的论文，最后生成的文件和真正的论文还是有一定差距的。。。：

11，Activity and error logs

# 日志位置
./output/logs

如果需要打印debug日志

python -m autogpt --debug

你也可以 build 成一个 docker image 然后 run it

docker build -t autogpt .
docker run -it --env-file=./.env -v $PWD/auto_gpt_workspace:/app/auto_gpt_workspace autogpt

或者使用 docker-compose

docker-compose run --build --rm auto-gpt

使用 AutoGPT 需要注意的一些问题

1. openAI 接口，SSL 认证失败 443
   ssl.SSLEOFError: EOF occurred in violation of protocol (_ssl.c:1131)requests.exceptions.SSLError: HTTPSConnectionPool(host='openaipublic.blob.core.windows.net', port=443): Max retries exceeded with url: /encodings/cl100k_base.tiktoken (Caused by SSLError(SSLEOFError(8, 'EOF occurred in violation of protocol (_ssl.c:1131)')))
   解决方法，对urllib3 降版本，变为 1.25.11

pip install urllib3==1.25.11

2. 谷歌用不了，报错【由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应 ，连接尝试失败】；AutoGPT 搜索用的是谷歌引擎，需要用到谷歌搜索服务

终端走的 google 搜索，是在 IP 层，不在应用层，所以一般应用层的梯子也是无法使用的

3. 对比正常使用，在 AutoGPT 中运行相对会比较费钱。

OpenAI 的 key 使用是按量收费的；在 AutoGPT 中因为需要让结果对其用户目标，使用时需要不断查询，反馈、修正再查询；这个过程都会用到 OpenAI 接口，因此调用频率比正常使用高许多，

参考

https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT
AutoGPT 安装指南，使用避坑要点
Auto-GPT: 一个全自动化的GPT-4