近来，人工智能领域的技术和应用层出不穷，令人眼花缭乱。 其中一个名为AutoGPT的开源项目最近备受关注。

该项目基于改进后的人工智能技术，不需插件即可联网和编程，并能够使用office软件。

更为厉害的是，只需提出任务目标，AutoGPT就能够自动进行细化和分解，不断尝试，直到达成目标。

许多媒体已经报道了AutoGPT的成功案例。

例如，有人提出了制作网站的需求，AutoGPT自动上网搜索信息并整理出制作网页的过程，然后打开第三方开发工具，生成代码。最终，成功制作出一个网页。

我自己也尝试了一下，感觉确实非常惊艳。我向AI提出了一个非常模糊的问题：“根据最近的新闻，分析哪些公司可能会股票会涨”，它将问题分解成三个步骤： 搜寻新闻、分析新闻、对比新闻关联企业的上涨潜力。

最终，它给出了几个还算不错的答案。

虽然这个分析逻辑的正确性还有待商榷，但至少AutoGPT让交互体验比起ChatGPT那种令人疲惫的“挤牙膏”感觉要好得多。

更重要的是，AutoGPT背后所展示的人工智能进化新趋势让我非常兴奋和期待。

借着AutoGPT这个项目，我们可以来谈一谈人工智能领域的新趋势。

AutoGPT的来龙去脉

AutoGPT是一个开源项目，最初被称为EntreprenurGPT，于3月16日在GitHub上发布，由英国的游戏开发者托兰·布鲁斯·理查兹推出。他的初衷是使用AI自动整理每天的新闻。

然而，他 发现ChatGPT虽然很强大，但是无法自动完成需要细分拆解的任务，且无法试错和改进，需要人工干预。

因此，他上线了这个项目， 希望通过更多工程优化，看看AI能否自己完成任务，甚至能够自己赚钱。

项目上线后，他进行了许多改进，例如通过部署本地编程环境让AI返回操作指令，直接使用搜索引擎、编程软件等工具。

他还通过提示词优化，引导AI在每个步骤更好地完成分工，以及使用矢量数据库等技术为AI增加记忆功能，使其能够更好地执行每个步骤。

随着功能越来越丰富，该项目在发布10天后正式更名为AutoGPT，专注于让AI能够自动执行任务。

后来，越来越多的人参与开发，将语音输入、执行代码以及网页爬虫等功能集成到了一起。

该项目于4月3日成功登顶GitHub增长趋势第一名，并得到了许多人分享使用体验。

虽然它仍然是基于ChatGPT的工程优化，但这些新尝试确实为我们展示了AI进化的新趋势，值得关注。

有人甚至惊呼，ChatGPT已经过时了，AutoGPT才是未来。

AutoGPT是AI进化的新路线

AutoGPT的出现，向我们展示了工程调优的全新思路。简单来说，它允许AI能够调用本地工具，同时实现自我分工，以便更好地协同处理复杂的任务。

与传统的AI模型不同，这个思路并不是通过提高AI的参数和数据量来提高智能，也不是通过开源AI模型让每个人使用自己的数据来训练本地AI。

AutoGPT利用提示词、矢量数据库等技术，将自动化AI嵌入到不同的工作流程中，创造了一种全新的AI技术应用思路。

类似的例子还有，比如机器人流程自动化(RPA)技术，它可以自动化执行重复性任务，比如数据输入、处理、记录等等，从而大大减少人工干预的时间和成本。

RPA技术也采用了工程调优的思路，通过整合各种工具和技术，实现了自动化的流程处理。

AI应用大爆发：AutoGPT未来大概率会被整合到平台

AutoGPT的发展方向似乎更偏向于功能性的优化，未来很可能被整合到平台上，更值得我们关注的是AI应用的爆发。

事实上，每次新技术变革的演进往往都始于对功能的优化尝试。这些尝试非常有价值，但也很容易被其他人特别是大型平台所学习并整合成为自己平台上的某项基本功能。

历史上，这样的例子不胜枚举。比如1998年成立的Overture Services公司，推出了最早的关键词广告业务，后来被谷歌效仿并成为谷歌平台上的核心功能。双方因此陷入专利大战，直到2003年谷歌支付了270万股股票才得以和解。

AutoGPT的尝试也会面临类似的风险，虽然已经做了许多工程应用的优化，但由于缺少核心的AI技术和壁垒，很容易被其他人复制。

即使OpenAI还没有采取行动，许多跟随者已经出现。

与AutoGPT功能相似，可以直接在浏览器上使用的AgentGPT4月6日推出，因为方便易用而广受欢迎；

Notion这个笔记软件也上线了自动化任务的测试功能，更多类似的AI应用也即将出现，未来将会有更丰富、更实用的AI应用等着我们。

AI加持下：非技术专家在细分行业创业时代到来

在AI专家的支持下，现在非技术专家也有机会在细分行业创业了。

随着越来越多智能化的AI应用出现，只要掌握了AI技术，一个人就能完成以前需要多人才能完成的任务，不仅能提高工作效率，更能开启更多的业务创新和服务创新。

这个趋势已经在许多领域显现，例如不少开发者分享者分享了他们将自己的经验、数据与AI结合的尝试，希望能够为更多用户提供服务。

目前，这些工作仍然需要专业开发人员来完成，但未来许多流程化的开发任务将由AI自动执行。

相信在未来的新平台上，任何人都可以成为新的服务提供者，AIGS（即人工智能即服务）的革命也指日可待。