【AutoGPTの仕組み解説】 自律型AI仕組みの基本原理とは

3月末からGithub上話題になっている自律型AIの（あるいはAI自動対話システム）AutoGPTの実現原理について、今回の記事にてそのステップに分けて説明します。

1.設定ファイル

まず、ユーザーは必要に応じて、AIの名前、役割、目標、制約条件などを含む設定ファイル（例えばai_settings.yaml）を作成します。

2.プロンプトの生成

次に、設定ファイルとユーザーが入力した質問に基づいて、AutoGPTはプロンプト（prompt）を生成します。プロンプトには、AIの名前、役割、目標、制約条件、使用可能なコマンドなどが含まれます。

3.ChatGPTとの対話

生成されたプロンプトをChatGPTに送信し、AIの応答を取得します。

4.応答の解析

AIの応答を分析し、実行する必要があるコマンドとパラメータを抽出します。例えば、AIの応答にはGoogle検索を実行するコマンドが含まれている可能性があります。

5.コマンドの実行

解析結果に基づいて、コマンドを実行します。これには、ウェブサイトの検索、スクリプトの実行、GPTエージェントにメッセージを送信するなどの操作が含まれる場合があります。

6.メモリの記録

ユーザーとAIの間の各交互作用を、問題と回答を含むメモリオブジェクト（memory）に記録します。

7.ループ

コマンドが正しく返されない場合や問題が解決されていない場合、AutoGPTは現在の状態に基づいて新しいプロンプトを生成し、ChatGPTとの対話を続け、適切な解決策を見つけるまで続けます。

最後に

AutoGPTのコアの思想は、1つの問題を複数のサブタスクに分解し、それらを一つずつ解決することにあります。ChatGPTとの多数回の対話を通じて、AutoGPTは最終的にユーザーの要求に合った解決策を提供することができます。この方法は、モデルスタッキングと呼ばれ、BabyAGI、ViperGPT、SayCan、ToolKitなどのツール、VisualGPTやHugginGPTなど、類似した手法が用いられています。

ご参考