前言

在深度学习领域，自然语言处理是一个热门话题。而 GPT 系列模型是近年来自然语言处理领域的一大突破，广泛应用于文本生成、问答系统等场景中。本文所指的auto-gpt是一个基于GPT-4 驱动的程序，它可以根据用户设置的目标和给出的条件自动进行实现。本文主要介绍如何在 WSL 环境下使用 Auto-GPT，WSL是windows下的linux子系统，在阅读本文之前，读者需要确认自己的chatgpt账户已开通并且能访问，本文不再介绍关于chatgpt的注册与使用，也不在介绍关于WSL的配置问题。

二、使用步骤

（1）从github拉取程序源码

在WSL环境下安装git

sudo apt install git

拉取程序源码，需要注意自己能成功访问github

git clone https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT.git

在这里插入图片描述

（2）程序环境配置

cd Auto-GPT
conda create -n chatgpt python=3.9

激活环境并安装相关依赖

conda activate chatgpt
python -m pip install -r requirements

（3）openai的API配置

获取openai的API key，点击创建
openai API地址
复制秘钥
打开代码中.env.template文件复制一份，并重命名为.env。
把这段key粘贴至.env中保存

（4）谷歌API配置

请确认自己能访问谷歌账号，如没有请注册

建立Custom Search Engine
得到search engine ID,必须先建立 Custom Search Engine。
Custom Search Engine的访问地址

搜索引擎名称随便填，勾选在整个网络中搜索

取得Search Engine ID , 点击图标复制下
到API-key的网站上获取key
API网址
点击Get a key

复制key值
替换API key

打开.env，将复制的APIkey和custom_search_id替换下面两行
在这里插入图片描述

（5）WSL环境下的代理设置

获取IP地址和代理端口号
本文使用的是clash，clash的默认代理端口是7890，打开clash中的局域网代理
将鼠标移动到局域网代理的地方，可以看到ip地址
在bashrc中添加代理端口
打开bashrc

vim ~/.bashrc

把下面几句代码，加入到bashrc底部。注意：要替换成自己的ip地址和端口号
此处我ip为10.10.200.191，端口号为7890。

export http_proxy="http://10.10.200.191:7890"
export https_proxy="http://10.10.200.191:7890"
export all_proxy='socks5://10.10.200.191:7890'
export ALL_PROXY='socks5://10.10.200.191:7890'

添加在行末如下所示
在这里插入图片描述
4. 退出保存激活

source ~/.bashrc

（6）运行与测试

在终端下输入下面代码，启动auto-gpt

python scripts/main.py

如果之前有进行过操作，会提示你是否继续上次的，此处我们选择n。
在这里插入图片描述
会提示你重新给你的AI取个名字

你可以根据你的喜好设置
2. 输入你要进行的任务
此处我让他写一篇关于自动驾驶的研究报告

3. 输入5个目标，如果没有那么多就回车
4.autogpt每思考一次就会让你给出提示，
如果你不愿意提示的话，可以输入y跳过，也可以设置跳过的次数。我输入
y -3,这表示跳过三次提示。