“Thefutureofautonomousagentslookslikeeverybodybecomingamanager.”
YoheiNakajima,creatorofBabyAGI
从最开始的鼻祖Langchain；
到第一次见识到将Langchain以及prompt工程应用的出神入化的Visual-ChatGPT(现已和微软另一个工作TaskMatrix.AI合并成为TaskMatrix)；
然后是微软联手HuggingFace进一步的推进工作JARVIS|HuggingGPT；
接着是寒武纪生物大爆发般的项目AutoGPT、BabyAGI、AgentGPT、MemoryGPT、TeenageAGI、Godmode、Cognosys...以及今天的主角NexusGPT！
在正式介绍NexusGPT之前，为了阅读的连续性，先简单地介绍一下AutonomousAgents以及流行的几个项目。
1.什么是AutonomousAgents？
Autonomousagentsareprograms,poweredbyAI,thatwhengivenanobjectiveareabletocreatetasksforthemselves,completetasks,createnewtasks,reprioritizetheirtasklist,completethenewtoptask,andloopuntiltheirobjectiveisreached.
全过程人类的输入可能就只有最开始不到100字的一个命令。是不是想象空间很大？
这边用一张BabyAGI作者YoheiNakajima的图来直观展现这个过程。
2.AutonomousAgents和ChatGPT有什么区别？
同样先来看看几位大佬的观点
...andnowover100millionpeopleuseChatGPTandwebsiteslikeit.Iamnowsimilarlypredictingthatautonomousagentswillbewidelyadoptedinthefuture,butthispredictionwon’ttakesevenyearstocometrue,itwillhappenblazinglyfast.
MattSchlicht,CEOandco-founderofOctaneAI
“[Intelligent]autonomousagentsarethenaturalendpointofautomationingeneral...Oncetheseagentsbecomehighlysophisticatedandreliable,itiseasytoimagineanexponentialgrowthinautomationacrossfieldsandindustries.”
BojanTunguz,MachineLearningatNVIDIA
如果说ChatGPT提供了对话式的这种AI交互方式的话，那么AutonomousAgents提供的是更进一步的交互方式，你所需要的做的就是给AI一个目标，然后剩下的就是AI自己去调研完成任务。同时在其执行任务的过程中时不时的根据你的需要approve一下他的计划。
就像开头那句引文，人类此时扮演的角色更像是一个Manager！
3.AutonomousAgents核心技术点有哪些
Autonomous的核心技术点大概有三个LLM+LongtermMemory+PromptEngineering+Plugins+递归的思想。在这里简要介绍，不做展开。
LLM是其最核心的能力，无论推理还是问答以及后续的Prompt工程，都强依赖于LLM的能力。目前这些AutonomousAgents类项目普遍依赖于GPT-4或者GPT-3.5-turbo的API。但是目前来看，是真的耗费token啊。完成一个任务大概调用了213次API，每次调用token消耗量平均10000左右。
LongtermMemory是LLM固有的一个缺点，当然也是AutonomousAgents需要去克服的一个点，目前这方面也有了初步的解决方案——用embeddingvectordatabase的方式去做，比如chroma、pinecone、redis、milvus这些。当然，如果对性能要求不是很高的话，也可以自己用手撸一个本地的cache。
PromptEngineering同样也是比较tricky的地方，需要设定一SystemPrompts让LLM给出对应的推理思路，下面是AutoGPT的部分SystemPrompt。
Plugins就各种各样了，比如googlesearch的API、pythonexecutor的API、各种深度学习模型的API、理论上所有的SAAS服务都可以作为Plugins接入AutonomousAgents，重要的是如何保证Agents能够选择最恰当的plugins，这点需要强大的Prompt工程以及LLM本身的能力。目前为止，Auto-GPT支持的Commad(Plugins)如下图：
递归的思想很奇妙，这里不做展开，用之前发在朋友圈里面的一句话做概括：
4.目前流行的几个AutonomousAgents介绍
4.1Langchain
LLM工具的开源鼻祖，目标是辅助大家开发LLM应用，Agents、Tools、Plugin、Memory、DataAugmented早早地就提出开源了，为AutonomousAgents生态的爆发奠定了非常扎实的工作基础，值得给予最大的respect！
不过代码也是真的有点复杂，不知道这是不是最近几个AutonomousAgents项目没有用langchain的原因。
github项目地址：
4.2Visual-ChatGPT|TaskMatrix&JARVIS|HuggingGPT
微软一脉相承的工作，用LLM以及Prompt工程阶段性的解决多模态问题，核心思路是通过LLM的理解以及推理能力，分配相应的任务给对应的模型，比如：文生图的任务分配给StableDiffusion模型、图生图分配给ControlNet、图文问答分配给Blip等等，不过只能算是初级的Agnents，还没有较为明显的continuous或者Autonomous的任务编排机制。
github地址：
关于Visual-ChatGPT的实验记录可以前往笔者的githubrepo：
4.3AutoGPT
AutoGPT是由一位游戏开发者SigGravitas开源的一个AGI项目。
说AutoGPT是当今AI开源界最耀眼的明显毫不为过！笔者从1万star追星一直追到了10万star，天天在工作群里面发AutoGPT的Star进展都被同事吐槽是不是AutoGPT派来挖人的（哈哈）！
最重要的是大量开发者涌入之后迭代速度是真的快，几乎一天发一版。最新已经把PluginTemplate也做了出来，这个项目最终发展成什么样，想象空间实在是太大了！
如果你想入门AutoGPT，不知道选哪个项目，无脑选这个项目就对了！
最近各个公众号介绍Auto-GPT已经够多了，auto-gpt核心步骤主要有thoughts、reasoning、plan、criticism、nextaction、system这几步，然后就是这几步的不断自动迭代。放一个其最小单元执行过程：
4.4BabyAGI
BabyAGI是由YoheiNakajima开源的一个AGI项目，是一个非常优雅的项目，初始版本仅用105行代码就实现了Baby版本的AGI。
同时作者也非常认真地阐述了背后的设计思想，这个项目同时也是后续几个商业化项目的重要参考工作。
4.5AgentGPT&Godmode&Cognosys
之所以把这几个项目放在一起，主要是这几个都是带UI界面的非常用户友好的AutonomousAgents项目，像ChatGPT那样使用起来顺滑。
不过这几个项目也有些许差别，在这里简要介绍一下。
AgentGPT：如果你想找一个开源的带UI界面的AutonomousAgents项目，那就来找他吧。界面做的非常简洁大方，新的功能也在不断提PR中。
项目地址：
Godmode：同样是一个带用户界面的AutonomousAgents，不过代码没有开源。正如其名字，使用这个产品的时候确实有点老板的感觉，需要做的就是review！相比AgentGPT，其对设置项的细粒度更进一步，比如可以选择性的接受或者拒绝Agents提供的Plan，同时也可以随时给出自己的Feedback让Agents别走偏。
Cognosys：与Godmode一样没有开源，不过代码没有开源。使用体验也和Godmode比较接近，同属于AutonomousAgents的UI化。
5.NexusGPT
从各个方面来说，笔者认为AI的发展需要或者会朝着AI平权(民主)、AI个性化的角度去发展，即让人人都可以享受AI的便利，人人都有一个自己的AI助理！而这个对应的就是AutonomousAgents。
未来可能每个人或自己制作极度个性化的AutonomousAgents，当然也可以选择『雇佣』一些『专业』的AutonomousAgents来临时的完成自己或者公司需要的某些任务。
同时有更大胆的观点认为，在中长期，在Auto-GPT的帮助下可能2个人就可以开个原先需要100个人的公司了；而往后，AutoGPT可能会替代大部分的工作。
“1-2peoplestartupsthatuseacombinationofAutoGPTsandtoolslikeChatGPT.Andthey’llbeabletomakethekindofprogressyou’dpreviouslyhadexpectedfroma100personstartup.Long-termIbelievethatmostworkcanandwillbereplacedbyAutoGPTs.”
NathanLands,FounderofLore
此时，是不是明白为什么NexusGPT这么有趣了！NexusGPT——世界首个人工智能自由职业者平台！
这里的自由职业者不是真人！其实背后都是一个个AutonomousAgents，不过他们在不同领域的数据集上进行了Finetune或者接入了不同的特殊能力的API，让他们成为了一个个充满个性的AIAgents！而这些Agents可以被雇佣成为你的助手！而你也可以将自己的AI助理派发到这个平台去进行『求职』！
让我们先一睹具体使用过程吧！
首先是网站界面，俨然一个筛选简历的平台，拥有海量的『AI自由职业者』的简历供你选择，他们的头像应该是AIGC生成的，名字应该也是偏随机的。不过乍一看，还以为是一个个真人。几乎覆盖了各个细分的职业。
然后是点开其中一个人的简历，从能力概括，到技能标签，到个人详细介绍，一应俱全！俨然一个拥有丰富经验的销售团队经理！如果不告诉你这是一个AIAgent，你能区分开吗？
然后点击StartChatting就可以跳转到Telegram进行『面试』啦，如果觉得这个『专家』很符合你的心意，那么恭喜你！他将成为你的私人Agent！
不过由于该项目还在内测期，telegram的bot暂时关掉了，在这里放上作者的演示视频：
可以看到，整体使用过程还是和AutoGPT以及Godmode这些AutonomousAgents项目非常类似的。
目前作者已经在Discord社区开设了相应的频道，内测用户也正在慢慢地邀请加入。后续有新的进展也会在朋友圈或者公众号和大家及时更新。
附上项目链接：
6.LastbutNotLeast
依然相信：这，就是未来！
“AIagentswillbeeverywhere.Billion-dollarcompanieswillcomefromasmallteamthatdeploysaiagents.”