GPT-4 기반 자율 시스템 요약: AutoGPT, AgentGPT, BabyAGI, HuggingGPT, CAMEL

ChatGPT 및 LLM 기술의 출현으로 이러한 가장 진보된 언어 모델이 전 세계를 휩쓸게 되었습니다. AI 개발자, 애호가 및 일부 조직에서도 이러한 모델을 통합하고 구축하기 위한 혁신적인 방법을 연구하고 탐구하고 있습니다. 새로운 애플리케이션 개발을 통합하고 촉진하기 위해 다양한 플랫폼이 생겨났습니다.

AutoGPT의 인기로 인해 GPT-4 API를 활용하는 자율적인 작업과 에이전트가 점점 더 많아지고 있습니다. 이러한 발전은 서로 다른 시스템을 통합하는 복잡한 작업을 처리하는 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 자율 인공 지능으로 달성할 수 있는 것의 한계를 넓혀줍니다.

여기에서는 몇 가지 오픈 소스 AutoGPT와 유사한 도구 시스템을 컴파일합니다. 이러한 도구와 애플리케이션은 대략 명령줄 인터페이스(CLI)로 나눌 수 있으며 HuggingGPT는 두 솔루션을 모두 지원할 수 있습니다.

명령줄: AutoGPT, BabyAGI

브라우저: AgentGPT, CAMEL, Web LLM

Auto-GPT

Auto-GPT는 실험적인 오픈 소스 애플리케이션이지만 성장 속도가 빠릅니다. 이 프로그램은 GPT-4에 의해 구동되며 설정된 모든 목표를 자율적으로 달성할 수 있습니다.

GitHub: https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT

Github Star의 성장률을 보면 최근 인기를 알 수 있습니다

AgentGPT

AgentGPT는 웹- 기반의 솔루션입니다. 이를 통해 자율 AI 에이전트를 구성 및 배포하고 원하는 목표를 달성할 수 있습니다. 해야 할 일에 대해 생각하고, 일을 수행하고, 그 결과를 통해 학습함으로써 목표를 달성하려고 노력할 것입니다.

플랫폼은 현재 베타 버전이며 다음 기능이 개발 중입니다.

• 벡터 DB를 통한 장기 메모리
• LangChain을 통한 웹 브라우징 (LangChain은 대규모 언어 모델 LLM을 기반으로 애플리케이션을 구축하기 위한 라이브러리입니다)
• Interaction
• 사용자 및 인증

Git​Hub: https://github.com/reworkd/AgentGPT

웹사이트: https://agentgpt.reworkd.ai/

BabyAGI

BabyAGI 작업 중심 자율 에이전트

주요 아이디어는 이전 작업의 결과와 미리 정의된 목표를 기반으로 작업을 생성하는 것입니다. 그런 다음 스크립트는 OpenAI의 언어 모델 기능을 사용하여 목표에 따라 새로운 작업을 생성하고 Pinecone을 사용하여 상황별 작업 결과를 저장하고 검색하는 것이 가장 효율적인 자율 AI 아키텍처라고 할 수 있습니다. 그의 코드를 살펴보세요.

​GitHub: https://github.com/yoheinakajima/babyagi

웹사이트: http://babyagi.org/

HuggingGPT

Microsoft의 HuggingGPT, 일명 JARVIS에는 컨트롤러로서의 LLM과 많은 전문가 모델이 포함되어 있습니다. 공동 실행자(HuggingFace Hub에서). 워크플로는 4단계로 구성됩니다.

• 작업 계획: ChatGPT를 사용하여 요청을 분석하여 의도를 이해하고 가능한 해결 가능한 작업으로 분류합니다.
• 모델 선택: ChatGPT를 사용하여 설명에 따라 전문가 모델을 선택하세요.
• 작업 실행: 선택한 각 모델을 호출 및 실행하고 결과를 ChatGPT에 반환합니다.
• 응답 생성: 마지막으로 ChatGPT를 사용하여 모든 모델의 예측을 통합하고 응답을 생성합니다.

GitHub: https://github.com/microsoft/JARVIS

HF: https://huggingface.co/spaces/microsoft/HuggingGPT

Web LLM

Web LLM은 다음을 기반으로 하는 도구입니다. 서버 지원 없이 브라우저 내에서 실행되고 WebGPU로 가속화되는 LLM 및 LLM 기반 챗봇입니다. 기술적으로 말하면 Web LLM은 인공 지능을 위한 자율 솔루션이 아니라 경량 웹 챗봇입니다.

GitHub: https://github.com/mlc-ai/web-llm

CAMEL

CAMEL은 "Communicative Agents for 'Mind' Exploration of Large Scale Language Models"의 약어로, 새로운 Agent 프레임워크를 제안합니다. , 즉 AutoGPT 및 AgentGPT의 대안으로 역할극을 수행합니다.

​GitHub: https://github.com/lightaime/camel

웹사이트: http://agents.camel-ai.org/

GPTRPG

이 시스템은 게임을 대규모 언어 모델과 결합하며, 주로 2개의 부품이 포함되어 있습니다

LLM의 AI 에이전트를 지원하는 간단한 RPG와 같은 환경

OpenAI API를 통해 게임 환경의 캐릭터에 AI 에이전트를 내장

이것은 여러 에이전트를 배포하여 온라인 게임에 자율적으로 참여하는 최근 발표된 논문을 기반으로 합니다.

​GitHub: https://github.com/dzoba/gptrpg

Arxiv: https://arxiv.org/abs/2304.03442

Summary

ChatGPT와 LLM을 다양한 애플리케이션에 통합하는 것은 중요합니다. 언어 모델을 사용할 수 있는 잠재력의 일부입니다. 이러한 모델은 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 답변 등을 포함한 자연어 작업을 처리하도록 설계되었습니다. 미래의 언어 모델은 더욱 발전되고 지능화되어 더 넓은 범위의 응용 분야에 도움이 될 것입니다.

예를 들어, 미래의 언어 모델은 보다 정확한 기계 번역에 사용될 수 있어 인간 간의 문화 간 의사소통이 더욱 편리해집니다. 또한 자동 요약 및 콘텐츠 생성에 사용되어 작성자와 언론 매체가 콘텐츠를 더 빠르게 생성하고 게시할 수 있도록 돕습니다. 또한 언어 모델은 음성 인식 및 자연어 처리에도 사용되어 사람들이 컴퓨터와 더 잘 상호 작용할 수 있습니다.

결론적으로 언어 모델 기술이 계속 발전할수록 더 많은 혁신과 발전을 기대할 수 있습니다. 이러한 모델은 인공 지능 분야의 핵심 기술이 되어 우리에게 더 나은 솔루션과 더 넓은 범위의 응용 시나리오를 제공할 것입니다.

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