AutoGPT是一个功能强大的平台，可让您创建、部署和管理连续的 AI 代理，从而自动执行复杂的工作流程。
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笔记
自行设置和托管 AutoGPT 平台是一个技术过程。如果您希望某些功能能够正常工作，我们建议您加入云托管测试版的候补名单。
本教程假设您已安装 Docker、VSCode、git 和 npm。
AutoGPT 前端是用户与我们强大的 AI 自动化平台交互的地方。它提供了多种方式来参与和利用我们的人工智能代理。在这个界面中，您可以将 AI 自动化想法变为现实：
代理生成器：对于那些想要定制的人，我们直观的低代码界面允许您设计和配置自己的人工智能代理。
工作流程管理：轻松构建、修改和优化您的自动化工作流程。您可以通过连接块来构建代理，其中每个块执行单个操作。
部署控制：管理代理的生命周期，从测试到生产。
即用型代理：不想构建？只需从我们的预配置代理库中进行选择即可立即投入使用。
代理交互：无论您是构建自己的代理还是使用预配置的代理，都可以通过我们的用户友好界面轻松运行它们并与之交互。
监控和分析：跟踪代理的绩效并获得见解，以不断改进您的自动化流程。
阅读本指南以了解如何构建您自己的自定义块。
AutoGPT 服务器是我们平台的动力源，这是您的代理运行的地方。部署后，代理可以由外部源触发并可以持续运行。它包含使 AutoGPT 顺利运行的所有基本组件。
源代码：驱动我们的代理和自动化流程的核心逻辑。
基础设施：确保可靠且可扩展性能的稳健系统。
市场：一个综合市场，您可以在其中找到并部署各种预建代理。
以下是 AutoGPT 的两个示例：
从热门话题生成病毒视频
该代理阅读 Reddit 上的主题。
它识别热门话题。
然后它会根据内容自动创建短片。
识别社交媒体视频中的热门引言
该代理订阅了您的 YouTube 频道。
当您发布新视频时，它会转录它。
它使用人工智能来识别最具影响力的报价以生成摘要。
然后，它会写一篇文章并自动发布到您的社交媒体。
这些示例仅展示了使用 AutoGPT 可以实现的目标的一瞥！您可以创建自定义工作流程来为任何用例构建代理。
我们的使命是提供工具，以便您可以专注于重要的事情：
建筑- 为令人惊奇的事情奠定基础。
测试- 微调您的代理以达到完美。
授权- 让人工智能为您工作，让您的想法变为现实。
成为革命的一部分！ AutoGPT将继续走在人工智能创新的最前沿。
文档|贡献
许可：
MIT 许可证：AutoGPT 存储库的大部分内容均遵循 MIT 许可证。
Polyform Shield 许可证：此许可证适用于 autogpt_platform 文件夹。
有关更多信息，请参阅 https://agpt.co/blog/introducing-the-autogpt-platform
以下是有关 AutoGPT 经典版本的信息。
构建您自己的代理 - 快速入门
打造你自己的代理！ – Forge 是一个现成的工具包，可用于构建您自己的代理应用程序。它处理大部分样板代码，让您将所有创造力投入到使您的代理与众不同的事情中。所有教程都位于此处。 forge中的组件也可以单独使用，以加快代理项目中的开发速度并减少样板文件。
Forge 入门– 本指南将引导您完成创建自己的代理以及使用基准测试和用户界面的过程。
了解有关 Forge 的更多信息
衡量你的经纪人的表现！ agbenchmark可与任何支持代理协议的代理一起使用，并且与项目的 CLI 集成使得与 AutoGPT 和基于 forge 的代理一起使用变得更加容易。该基准测试提供了严格的测试环境。我们的框架允许进行自主、客观的绩效评估，确保您的代理为现实世界的行动做好准备。
Pypi 上的agbenchmark | 了解有关基准的更多信息
让代理变得简单易用！ frontend为您提供了一个用户友好的界面来控制和监控您的代理。它通过代理协议连接到代理，确保与我们生态系统内部和外部的许多代理兼容。
前端可以与存储库中的所有代理一起开箱即用。只需使用 CLI 来运行您选择的代理即可！
了解有关前端的更多信息
为了尽可能轻松地使用存储库提供的所有工具，存储库的根目录中包含一个 CLI：
$ ./运行 用法：cli.py [选项] 命令 [参数]... 选项： --help 显示此消息并退出。 命令： 用于创建、启动和停止代理的命令 benchmark 用于启动基准测试并列出测试和类别的命令 setup 安装系统所需的依赖项。
只需克隆存储库，使用./run setup安装依赖项，就可以开始了！
要报告错误或请求功能，请创建 GitHub 问题。请确保其他人没有为同一主题创建问题。
为了保持统一的标准并确保与许多当前和未来的应用程序无缝兼容，AutoGPT 采用了 AI 工程师基金会的代理协议标准。这标准化了从代理到前端和基准的通信路径。
