SmartGPT 是一个实验性程序,可以让大型语言模型 (LLM) 更有效地处理复杂任务。集成现有的 AI 框架目的是为了改进模块化、推理和配置,同时解决内存管理和生态系统限制。本文将讨论 SmartGPT 的主要特性、其代理、LUA 集成和内存管理系统、如何使用它及其独特的插件系统。
随着人工智能的进步,GPT-3.5
和 GPT-4
等大型语言模型 (LLM) 变得越来越强大,能够以最少的用户输入处理复杂的任务。但是,总有改进的余地。进入 SmartGPT,一个实验程序,旨在通过将任务分解为更多的小问题、划分推理过程以及从外部来源收集信息来增强 LLM。
- GitHub: github.com/Cormanz/sma…
为什么是 SmartGPT?
虽然存在 Auto-GPT 和 BabyAGI 等现有解决方案,但 SmartGPT 因其模块化、推理能力和配置简便性而脱颖而出。然而,它在生态系统和内存管理方面也面临一些限制,需要进一步去改善。
主要特征
下面来看下 SmartGPT 的主要特征:
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Agents:SmartGPT 采用代理(经理、老板、雇员和仆从)的分层系统,将任务分解为更小的子任务并更有效地完成它们。
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LUA 集成: SmartGPT 结合了 LUA 脚本来运行简单的脚本,显着改进了现有框架。
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内存管理:虽然仍在开发中,但 SmartGPT 的内存管理系统受到 AutoGPT 中的生成代理和 VectorDB 的启发,利用观察、反射和查询来更有效地管理内存。
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插件系统:SmartGPT 的主要优势之一是其插件系统,允许创建和管理命令、依赖项和长期数据存储。
目前,SmartGPT 的测试主要是用 GPT3.5
完成的,偶尔也用GPT4(模型的成本很高)。随着该项目的成熟,目标是同时试验多个代理,并使用 GPT4
更多地释放 llm
的最大能力(但这成本比较昂贵)。
使用 SmartGPT
SmartGPT 最适合 Linux 系统,运行环境需要支持 Rust 和 Cargo。安装过程包括克隆存储库、安装 Faiss(可选)以及使用 Cargo 命令运行存储库。
SmartGPT 是一项创新实验,旨在突破 LLM 在模块化、推理和内存管理方面的能力界限。尽管它仍处于实验阶段,不建议在没有监督的情况下长期使用。