AutoGPT는 무엇인가요? 포괄적인 가이드 및 ChatGPT 비교

인공지능은 점점 가속화되며 진화하고 있습니다.

GPT-3에서 GPT-4로 넘어오면서, 우리는 고급 추론, 입력 설정, 세밀한 조정 행동 및 더 긴 문맥 이해에 대한 중요한 개선을 보았습니다.

더 자세한 내용은 GPT-4 vs. GPT-3을(를) 확인하세요.

하지만, AI와 인간의 상호작용은 그대로 유지되었습니다. 원하는 결과를 얻기 위해 AI 프롬프트를 신중하게 설계하고 행동을 세밀하게 조정해야 합니다.

음, 만약 당신이 목표를 인공지능에게 간단히 알리면, 그리고 인공지능이 모든 것을 대신 해주는 것이 어떨까요? 자동차 내 Tesla의 목적지를 입력하면, 당신의 적극적인 참여 없이 그곳으로 안전하게 이동시켜주는 것과 비슷한 아이디어인데요.

예, 우리는 자율적인 AI 에이전트에 대해 얘기하고 있습니다. 그리고 알아봤더니? 이미 여기 있습니다!

AutoGPT는 인터넷을 강타한 GPT-4의 최신 애플리케이션입니다. 전 세계 개발자들은 여러 산업에서 AutoGPT를 활용하여 새로운 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 일부는 AutoGPT를 AGI로 칭하고 있습니다!

이 블로그에서는 현실에 집중해보고 다음 내용을 이해해 봅시다:

• AutoGPT란 무엇인가요
• AutoGPT는 어떻게 작동하나요
• AutoGPT와 ChatGPT를 비교하면 어떻게 되나요
• AutoGPT를 사용하는 방법은 무엇인가요

그리고 더 많은 내용!

AutoGPT란 무엇인가요?

AutoGPT는 OpenAI의 GPT-4 언어 모델을 활용한 오픈 소스 AI 애플리케이션으로, 완전히 자율적이고 사용자 정의 가능한 AI 에이전트를 생성합니다. 이는 2023년 3월 30일에 Toran Bruce Richards에 의해 출시되었습니다. Toran은 게임 개발자 출신으로 Significant Gravitas라는 게임 회사를 창립하였습니다.

AutoGPT는 다른 AI 도구와 비교해 볼 때 독특한 특징을 갖고 있습니다. 왜냐하면 AutoGPT는 독자적으로 작동하기 때문에 더 이상 모델을 조작하여 원하는 대로 만들 필요가 없습니다. 대신, 사용자는 자신의 목표를 작성하면 AI가 나머지를 처리합니다. 그래서 AutoGPT는 기본적으로 AI와 인간의 상호작용을 변화시키고 있는데, 인간은 더 이상 적극적인 역할을 해야 할 필요 없이 ChatGPT와 같은 다른 AI 애플리케이션과 동일하거나 더 나은 품질의 결과물을 유지할 수 있습니다.

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AutoGPT는 어떻게 작동하는가요?

AutoGPT는 자율 인공지능 메커니즘에 기반하여 작동합니다. 여기에는 특정 작업을 충족하기 위해 AI 시스템이 다양한 AI 에이전트를 생성하는 것이 포함됩니다:

• 과제 생성 에이전트: AutoGPT에 목표를 입력하면, 과제 생성 에이전트와 상호작용하는 최초의 AI 에이전트입니다. 목표를 기반으로 과제 목록과 달성하기 위한 단계를 작성하고, 우선순위 에이전트에게 보냅니다.
• 과제 우선순위 에이전트: 과제 목록을 받은 후, 우선순위 AI 에이전트는 순서가 올바르고 논리적으로 이해되는지 확인한 뒤, 실행 에이전트에게 보냅니다.
• 과제 실행 에이전트: 우선순위가 결정된 후, 실행 에이전트는 하나씩 과제를 완료합니다. 이 과정은 GPT-4, 인터넷 및 기타 자원을 활용하여 결과를 얻는 것을 포함합니다.

위의 에이전트들은 서로 통신을 합니다. 따라서 실행 에이전트가 모든 작업을 완료하고 결과가 만족스럽지 않을 경우, 작업 생성 에이전트와 통신하여 새로운 작업 목록을 생성할 수 있습니다. 이는 사용자가 정의한 목표가 모두 완료될 때까지 세 에이전트 간의 반복적인 루프가 됩니다.

AI 에이전트의 행동들은 사고, 추론, 계획 및 비판의 네 그룹으로 나눠진다는 사실을 사용자 인터페이스에서도 보여줍니다. 먼저, AI 에이전트는 작업을 완료한 후에 생각을 공유합니다. 그런 다음, 왜 AI 에이전트가 현재 하는 일을 하는지 설명하는 추론이 있습니다. 이후에, 시스템은 작업을 완료하기 위한 계획을 제공합니다. 마지막으로, 시스템은 AI 에이전트가 실수를 바로잡고 제한사항을 극복하기 위해 비판을 제공합니다.

이 컴퓨팅 플로우를 공유함으로써, AutoGPT는 특정한 문제에 접근하는 방법과 사용자의 개입 없이 이를 극복하는 과정에 대한 통찰력을 제공합니다.

AutoGPT은 ChatGPT와 어떻게 비교되나요?

굴절된 LLM 모델은 동일하지만, AutoGPT와 ChatGPT 사이에는 상당한 차이점이 있습니다. 이 중 일부는 아래에 제시되어 있습니다.

실시간 인사이트

ChatGPT가 사용하는 최신 GPT-4 모델은 GPT-3.5와 동일한 데이터로 훈련되었으며, 이는 2021년 9월까지만 포함하고 있습니다. 따라서 ChatGPT를 사용하여 실시간 인사이트를 얻을 수 없으며, 웹사이트 및 온라인 플랫폼에 접근하여 정보를 추출할 수도 없습니다.

다른 한편으로, AutoGPT는 인터넷에 접속할 수 있습니다. 그것은 웹을 서핑할 수도 있으며 소스가 유효한지 확인할 수도 있습니다. 더불어, AutoGPT는 어떤 플랫폼에도 접근하여 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 제품 판매를 위한 전망을 연구하고 아웃리치 이메일을 보내달라고 인공지능에게 요청하면, 그것은 직접 Gmail 계정을 사용하여 이메일을 작성하고 전송합니다.

메모리 관리

언어 모델에서 정확한 답변을 제공하기 위해 문맥 창은 매우 중요합니다. 그러나 GPT-4와 같은 언어 모델에서는 창 크기가 4000~8000 토큰의 한계가 있습니다. 따라서 요구 사항이 한계를 초과하는 경우 모델은 모든 지시를 정확하게 따르지 않거나 부정확한 출력을 내기 위해 벗어나는 경우가 발생할 수 있습니다.

이에 반해, AutoGPT는 단기 및 장기 기억 관리에 우수합니다. 벡터 데이터베이스를 사용함으로써 AutoGPT는 모델이 더 나은 결정을 내리도록 컨텍스트 또는 이전 경험을 저장할 수 있습니다.

이미지 생성

AutoGPT는 DALL-E를 사용하여 이미지 생성이 가능합니다. AI 에이전트의 이미지 생성 기능을 활성화하려면 DALL-E에 대한 API 액세스가 필요합니다. 이 기능은 멀티 모달 입력을 지원하는 ChatGPT-4에서 현재 사용할 수 없습니다.

텍스트 음성 변환

AutoGPT에서 텍스트 음성 변환을 사용하려면 명령줄에 python -m autogpt --speak를 입력하세요. 하지만 AutoGPT와 상호작용할 때마다 이 명령을 입력해야 합니다. 또한 AutoGPT를 다양한 AI 음성 소프트웨어인 Eleven Labs에 연결하여 다른 음성을 추가할 수도 있습니다.

AutoGPT의 한계

자율적인 성격이 AI 시스템에 새로운 차원을 더한다는 사실은 의심할 여지가 없습니다. 동시에 AutoGPT의 한계와 위험을 무시할 수 없습니다. 몇 가지 중요한 제한 사항은 아래에서 설명합니다.

사용하기에 너무 비싸요

기능은 놀라울만큼 뛰어나지만, AutoGPT의 실용성은 아마도 실망스러울 것입니다. AutoGPT는 비싼 GPT-4 모델을 사용하기 때문에 작업 완료 당 비용이 높을 수 있습니다. 특정 작업의 단계에서 AutoGPT는 여러 번 GPT-4를 사용할 수 있기 때문입니다.

뿐만 아니라, 동일한 입력일 때 다른 시나리오에서 출력을 복제할 수 없기 때문에 실용적이지 않습니다. 예를 들어, 모델에게 도로와 터프에서 최고의 러닝화를 찾도록 요청하면, 터프 카테고리에 대해 프로세스를 복제하는 기능을 생성하지 않고 처음부터 시작합니다.

너무 자주 루프에 갇힙니다

AutoGPT을 사용하는 사용자들이 가장 흔히 마주치는 문제는 루프에 갇히는 것입니다. 몇 분 이상 계속되면 프로세스를 다시 시작해야 할 가능성이 높습니다. 이는 AutoGPT가 작업을 제대로 정의하고 분해하기 위해 GPT-4에 의존하기 때문에 발생합니다. 따라서 결과물이 충분하지 않아 AutoGPT가 어떠한 조치도 취할 수 없게 됩니다.

개인정보 유출 가능성이 있습니다.

AI 모델이 시스템과 인터넷에 액세스하여 자율적으로 작동할 때 데이터가 유출될 수 있습니다. 보안 요원이 없기 때문에 이는 문제가 될 수 있으며, AutoGPT를 사용할 때 주의해야 합니다. 적절한 지시와 안전 지침을 제공하지 않고 모델을 실행시킬 수 없습니다.

AutoGPT 설치 방법

다른 AI 도구와는 달리, AutoGPT에는 플랫폼과 기능에 접근하기 위한 간단한 가입 절차가 없습니다. AutoGPT를 사용하기 전에 요구 사항을 충족하기 위해 다양한 소프트웨어를 다운로드해야 합니다. 따라서, 사용을 쉽게 하기 위해 AutoGPT 설치를 위한 단계별 프로세스를 공유해 드리겠습니다.

단계 1: 사전 요구 소프트웨어 다운로드

AutoGPT를 설치하기 위해 준비해야 할 세 가지 주요 소프트웨어 요구사항이 있습니다: Git, Python 및 Visual Code Studio입니다. AutoGPT의 빠른 링크 notion 문서를 사용하여 이 세 가지 소프트웨어를 모두 다운로드할 수 있습니다.

2단계: API 키를 위한 OpenAI 계정 생성

이미 계정이 없다면, OpenAI 계정을 만드세요. 계정을 만든 후에는, API 키 탭으로 이동하세요. 아래에 강조된 옵션으로 비밀 키를 생성하는 옵션이 있을 겁니다. 그것을 클릭하고 비밀 키를 복사하세요.

단계 3: AutoGPT 저장소를 하드 드라이브에 복사하기

AutoGPT GitHub 저장소를 하드 드라이브로 복사하려면 두 가지 주요한 작업을 수행해야 합니다. 첫째, GitHub에서 프로젝트의 링크를 복사하세요.

둘째, 명령 프롬프트를 열고 아래 이미지에 표시된대로 링크를 붙여넣어 AutoGPT GitHub 저장소를 복제합니다.

스마트한 것은 VCS가 설치되어 있으므로 커맨드 프롬프트에서 code 를 입력하여 VCS 편집기에서 AutoGPT에 액세스할 수 있다는 것입니다.

단계 4: Python 모듈 설치

VCS를 열면, 왼쪽에 많은 파일을 볼 수 있습니다. 그 중 하나는 requirements.txt 파일입니다. 이 파일에서 AutoGPT가 실행되기 위해 필요한 모듈들을 볼 수 있습니다.

이 모듈들을 설치하려면, pip install -r requirements.txt을(를) 입력하고 엔터를 누르세요. 참고: 작업 디렉토리가 저장소를 복사한 위치를 가리키도록 해야 합니다.

단계 5: .env.template 파일 이름 변경하기

.env.template 파일을 VCS에서 찾아서 " . " 및 " template. "를 제거하세요

단계 6: OpenAI API 키 입력

최종 단계는 API 키를 .env 파일에 붙여 넣는 것입니다. 키를 입력하고 파일을 저장한 후 명령 프롬프트로 이동하여 python -m autogpt를 입력하십시오. 그게 다입니다. 이제 AutoGPT를 설치했으며 사용할 수 있습니다.

결론

AutoGPT의 가능성은 흥미로운 부분입니다. 하지만 신생 기술에 대한 현실적인 기대를 설정하는 것은 중요합니다. AutoGPT가 출시된 지 아직 한 달도 지나지 않았기 때문에 다양한 사용 사례에서 이 새로운 AI 응용프로그램이 무엇을 할 수 있는지와 할 수 없는지 아직 확인하지 못했습니다. 또한, 이는 많은 개인정보 보호 및 데이터 보안 문제를 동반하고 있으며 즉각적인 주의가 필요합니다.

그렇다고 할지라도, 저는 AutoGPT가 GPT-4와 같은 LLM 모델과의 상호작용 방식을 변화시키고 있다고 생각합니다. 이제 우리는 인공지능이 어떻게 문제에 접근하고, 실수에서 학습하며, 좋은 결과를 제공하는지 볼 수 있습니다. 이를 통해 우리는 프롬프트를 더 잘 최적화할 수 있게 되었습니다. 그러므로 AI 에이전트는 사라지는 일은 없겠지만, 성숙해지고 의미 있는 사용자 이용을 이끌어내기까지는 시간이 걸릴 것입니다.