Was ist AutoGPT?

AutoGPT wurde am 30. März 2023 von seinem Schöpfer Toran Bruce Richards, dem Gründer des Gaming- und Softwareentwicklungsunternehmens Significant Gravitas, veröffentlicht. Es verbindet sich mit dem KI-Modell des generativen vortrainierten Transformers (Generative Pretrained Transformer, GPT) von OpenAI und automatisiert Projekte, die sonst zahlreiche menschliche Prompts erfordern würden, wenn ein Chatbot wie ChatGPT verwendet wird.

KI-Agenten sind eine Art autonome KI-Technologie, die selbstbestimmte Aufgaben ohne menschliches Eingreifen ausführen kann, um ein vorgegebenes Ziel zu erreichen. Nachdem ein Benutzer einen Prompt festgelegt hat, entscheidet der KI-Agent über die optimale Schrittfolge, um die ihm zugewiesene Aufgabe zu erfüllen. Agenten nutzen die Ergebnisse der einzelnen Schritte, um die nächste Phase des Prozesses zu bestimmen und den Workflow zu gestalten.

AutoGPT ist ein Beispiel für ein Multiagent-Framework: eine KI-Plattform, die ein vielfältiges Team autonomer KI-Agenten erstellt und koordiniert, die zusammenarbeiten, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Weitere führende Multiagent-Plattformen sind unter anderem crewAI, LangGraph und AutoGen.

Virtuelle Agenten sind KI-Agenten, die über eine Konversationsschnittstelle mit menschlichen Benutzern interagieren. Einige Multiagent-Frameworks bieten zwar Funktionen für virtuelle Agenten, jedoch nicht alle.

AutoGPT verarbeitet einen hochrangigen Benutzer-Prompt und erstellt KI-Agenten, die diese erfüllen. Diese Agenten unterteilen komplexe Aufgaben in eine Abfolge von Teilaufgaben, generieren selbst die Prompts, um sie zu erfüllen, und wenden Daten in Echtzeit an, um sich iterativ zu verbessern.

Neben GPT-4o mini, GPT-4 und GPT-3.5 kann AutoGPT auch Plug-ins für den Zugriff auf das Internet und andere Apps verwenden, um Echtzeitnachrichten und andere Daten in seinen Workflow einzubinden. AutoGPT kann Benutzerdaten als Dateien speichern und verfügt sowohl über ein Kurzzeitgedächtnis als auch über ein Langzeitgedächtnis (unter Verwendung von Vektordatenbank), sodass es später zu früheren Projekten zurückkehren kann.

Ein typischer AutoGPT-Workflow sieht in etwa so aus:

1. Benutzereingabe

2. Aufgabenerstellung

3. Aufgabenpriorisierung

4. Aufgabenausführung

5. Fortschrittsbewertung und Workflow-Verfeinerung

6. Projektabschluss

Die Nutzer geben AutoGPT explizite Ziele, die erreicht werden sollen, zusammen mit dem notwendigen Kontext und den Einschränkungen. Zum Beispiel könnte AutoGPT, das als KI-Tool für die Geschäftsentwicklung eingesetzt wird, neue Leads identifizieren, einen Plan für Social Media erstellen, eine Staffel von Podcast-Episoden skizzieren oder den Code einer Website debuggen.

AutoGPT entwickelt einen Agenten zur Aufgabenerstellung, der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet, um das übergeordnete Ziel des Benutzers zu verstehen. Dann zerlegt dieser KI-Agent das Benutzerziel in eine Abfolge von Aufgaben.

Ein Agent zur Priorisierung von Aufgaben bewertet die Aufgabenliste des Aufgabenstellungsagenten und entscheidet, ob die Aufgaben sinnvoll nacheinander erledigt werden können. Agenten zur Priorisierung von Aufgaben verhindern, dass AutoGPT Aufgaben erstellt, die von den Ergebnissen späterer Aufgaben im Workflow abhängen.

Agenten für die Aufgabenausführung verwenden GPT-4o mini, GPT-4, GPT-3.5, das Internet und andere Apps, um ihre Ziele zu erreichen. AutoGPT erstellt im Rahmen der Workflow-Erstellung selbständig Prompts für seine Aufgabenausführungsagenten. Diese Prompts werden in GPT eingespeist und mit Echtzeitdaten kombiniert, um die erforderlichen Ergebnisse zu erzielen.

Die am Projekt beteiligten Agenten kommunizieren in Echtzeit und speisen Daten in den Agenten zur Erstellung von Aufgaben ein, um nachfolgende Aufgaben zu präzisieren oder eine neue Liste von Aufgaben zu erstellen. Auf diese Weise iteriert AutoGPT jeden Schritt, um seinen Workflow zu verbessern und gleichzeitig auf das ursprüngliche Ziel des Benutzers hinzuarbeiten.

Wenn AutoGPT in der Lage ist, die zugewiesene Aufgabe zu erledigen, präsentiert es dem Benutzer seine Ergebnisse. AutoGPT ist immer noch ein experimentelles KI-Tool, daher ist seine Funktionalität nicht garantiert. Es kann durch unwichtige Aufgaben abgelenkt werden, halluzinieren und dann in nachfolgenden Aufgaben auf diese Halluzinationen reagieren, Daten falsch interpretieren, den Benutzer missverstehen und schließlich abschalten oder seine Aufgabe nicht erfüllen.

AutoGPT kann alles, was ChatGPT kann, mit dem Ziel, durch die Automatisierung des Prompting-Prozesses schneller Ergebnisse zu liefern. Theoretisch ist es ein leistungsstarkes Werkzeug, das in der Lage ist, komplexe Aufgaben zu erfüllen und Herausforderungen auf hohem Niveau zu meistern. Die intelligente Automatisierung, Datenanalyse, Dokumentzusammenfassung, Aufgabenautomatisierung und Textgenerierung von AutoGPT öffnen die Tür für eine Vielzahl potenzieller Anwendungsfälle:

• Marktforschung und -analyse
• Produktentwicklung
• Finanzanalyse
• Marketingoptimierung
• Virtuelle Assistenz
• Optimierung der Lieferkette
• Vertriebsoptimierung

AutoGPT kann das Internet durchsuchen, um aktuelle Nachrichtenartikel und Social-Media-Inhalte zu analysieren, um Trends zu erkennen und potenzielle Marktstörungen aufzudecken. Anschließend kann es seine Ergebnisse zusammenfassen und den Führungskräften und wichtigen Stakeholdern einen Bericht vorlegen. Startup-Gründer können die Geschäftswelt in ihren Bereichen bewerten und praxisnahe Geschäftspläne erstellen.

Durch die Stimmungsanalyse von Kundenrezensionen und Social-Media-Inhalten kann AutoGPT Produktteams in Echtzeit zeigen, wie ihre Kunden denken. Projektmanager können Aktualisierungen priorisieren, um die dringendsten Nutzerprobleme zu beheben, während Entwickler die Fähigkeit von AutoGPT nutzen können, Code zu debuggen und Tutorials für ihre Produkte zu erstellen.

AutoGPT kann Markttrends analysieren und Investitionsberichte erstellen, sodass Führungskräfte schneller Entscheidungen als Reaktion auf reale Marktereignisse treffen können. Analysten können außerdem die Datenverarbeitungsfunktionen von AutoGPT nutzen, um Risikobewertungen zu erstellen, die sowohl auf historischen Daten als auch auf dem aktuellen Marktverhalten basieren.

Digitale Marketingteams können AutoGPT verwenden, um konkurrierende Kampagnen zu analysieren und Erkenntnisse für ihre eigene Arbeit zu gewinnen. Gleichzeitig ermöglichen die Textgenerierungsfunktionen von AutoGPT die Durchführung von Aufgaben zur Erstellung von Inhalten. Es wird empfohlen, alle KI-generierten Inhalte vor der Veröffentlichung zu überprüfen und zu bearbeiten, um die Genauigkeit sicherzustellen, Qualitätsstandards einzuhalten und Verletzungen des geistigen Eigentums zu vermeiden.

AutoGPT kann als virtueller Assistent fungieren und bessere Hilfe bieten als herkömmliche Support-Chatbots. Es kann auch einzelnen Benutzern bei Zeitmanagement, Terminplanung und Reiseplanung helfen.

AutoGPT kann Markttrends analysieren, um die Nachfrage vorherzusagen und Unternehmen bei der effizienten Zuweisung von Ressourcen zu unterstützen. Unternehmen können außerdem Lieferkettendaten wie Lagerbestände, Bearbeitungszeiten und Vorlaufzeiten in AutoGPT einspeisen, um Engpässe und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Unternehmen verfügen über nahezu unendliche Mengen an Daten über ihre Kunden. Vertriebsteams können AutoGPT verwenden, um Kunden zu analysieren und effektive Strategien zur Kundenbindung zu entwickeln und gleichzeitig die Leads zu identifizieren, die am wahrscheinlichsten konvertieren.

Der Hauptvorteil von AutoGPT gegenüber dem KI-Chatbot ChatGPT besteht darin, dass AutoGPT selbstständig Eingabeaufforderungen generieren und diese ohne menschliches Zutun automatisch ausführen kann. Als Beispiel für dialogorientierte KI ist ChatGPT so konzipiert, dass es ein kontinuierliches Gespräch mit dem Benutzer führt und keine eigenen Prompts als Reaktion auf seine Ausgaben selbst generieren kann.

AutoGPT bietet gegenüber ChatGPT mehrere Vorteile:

• Prompt-Automatisierung

• Datenzugriff in Echtzeit

• Speicherverwaltung

Jedes Mal, wenn ein Benutzer einen Prompt an ChatGPT richtet, gibt der Dienst eine Antwort zurück und wartet darauf, dass der Benutzer den nächsten Schritt der Interaktion mit einem weiteren Prompt einleitet. AutoGPT automatisiert diesen Austausch und erstellt seine eigenen Prompts, um das ursprüngliche Ziel des Benutzers zu erreichen.

AutoGPT hat Zugriff auf Echtzeitinformationen, während das reale Wissen von ChatGPT auf den neuesten GPT-Wissensschnitt beschränkt ist. AutoGPT kann sich mit Plug-ins mit dem Internet verbinden, um nach realen Daten zu suchen und diese Informationen in seine Antworten und nachfolgenden Prompts zu integrieren.

Der Speicher von ChatGPT ist auf das Kontextfenster von GPT beschränkt: die Anzahl der Token, die das Modell verarbeiten kann, bevor es den Kontext verliert. Kontextfenster setzen eine starke Grenze für die Größe und Komplexität eines Prompts. Benutzer können AutoGPT mit Vektordatenbanken verbinden, um es mit einer Langzeitspeicherverwaltung auszustatten, die es ihm ermöglicht, im Laufe der Zeit zu lernen, sich Benutzerpräferenzen zu merken, frühere Prozesse abzurufen und auf relevante Inhalte zu verweisen.

AutoGPT ist nicht kostenlos. Während AutoGPT selbst auf GitHub frei verfügbar ist, müssen Benutzer mit einem OpenAI-API-Schlüssel darauf zugreifen, der mit einem kostenpflichtigen OpenAI-Konto verfügbar ist. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung wird der Preis für OpenAI pro Modell festgelegt und hängt auch vom gewählten Kontextfenster ab.

Prompts, die über AutoGPT an GPT gesendet werden, zählen für die Gesamtzahl der Token eines Benutzers sowohl für Eingaben als auch für Ausgaben. Der kontinuierliche Einsatz von AutoGPT bei Großprojekten oder in einer Produktionsumgebung kann schnell zu erheblichen Kosten führen.

Installation und Konfiguration sind ebenfalls komplex: Benutzer müssen Git und Python herunterladen, bevor sie AutoGPT herunterladen und in einer Entwicklerumgebung wie Docker selbst hosten können. Andere Entwickler haben sich eingeschaltet, um die Verwendung von AutoGPT zu rationalisieren. Neuere Apps wie AgentGPT und GodMode gewähren den Zugriff auf AutoGPT über vereinfachte Browseroberflächen.

AutoGPT ist kein Beispiel für künstliche allgemeine Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI). Es handelt sich um einen KI-Agenten, der generative KI einsetzt, um Herausforderungen zu lösen und komplexe Aufgaben zu erledigen. Ähnlich wie andere generative KI-Tools und ML -Modelle verwendet AutoGPT statistische Algorithmen, um die wahrscheinlichsten Ergebnisse von Eingabedaten vorherzusagen – es denkt und rationalisiert nicht auf die gleiche Weise wie Menschen. AGI ist ein noch theoretisches Konzept, bei dem eine KI zu menschenähnlichem Denken fähig ist.

Obwohl die Fähigkeit von AutoGPT, Aktionspläne automatisch zu konzipieren und auszuführen, beeindruckend ist, ist die Plattform noch weit davon entfernt, das Äquivalent eines menschlichen Intellekts zu werden. Und obwohl neuronale Netze von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert sind, ist die Menschheit noch weit davon entfernt, die Funktionsweise unseres Gehirns zu verstehen und noch weiter davon entfernt, sie zu replizieren.