Réponse courte
Auto-GPT est un programme Python gratuit à code source ouvert, publié le 30 mars 2023, qui donne un objectif à GPT-4 et le laisse décider lui-même de ses prochaines étapes, comme chercher sur le Web, lire des pages, prendre des notes et écrire des fichiers, en boucle. C’est une expérience, pas un produit : par défaut, il demande votre approbation avant chaque action, il peut coûter cher à faire tourner et il se trompe souvent.
Question de suivi Devriez-vous essayer Auto-GPT vous-même, et comment le faire en toute sécurité?
La plupart des gens utilisent GPT-4 un message à la fois : vous demandez, il répond, vous redemandez. Auto-GPT, un nouveau projet à code source ouvert, vous retire du milieu de cette boucle. Vous lui donnez un nom, un rôle et quelques objectifs, et il décide lui-même quoi faire ensuite, exécute l’étape, examine le résultat et planifie de nouveau.
Le projet a été publié sur GitHub hier, le 30 mars 2023, par le développeur Toran Bruce Richards, fondateur du studio de jeux Significant Gravitas. Son README le décrit comme An Autonomous GPT-4 Experiment (une expérience autonome avec GPT-4), et le dernier mot compte. C’est une démonstration de ce qui pourrait être possible, pas un outil fini.
Ce qui s’est passé
Auto-GPT est issu d’une version antérieure appelée Entrepreneur-GPT, et sa vocation d’origine se voit dans ses réglages par défaut. Si vous ne tapez pas vos propres consignes, l’IA s’appelle Entrepreneur-GPT et poursuit des objectifs comme accroître sa valeur nette et faire grandir un compte Twitter. Le README comprend une vidéo de démonstration datée du 30 mars qui le montre à l’œuvre.
Le code se télécharge gratuitement. Pour le faire tourner, il vous faut Python (version 3.7 ou ultérieure) et votre propre clé d’API d’OpenAI, ce code semblable à un mot de passe qui permet à un programme d’utiliser les modèles d’OpenAI et qui facture à votre compte ce qu’il consomme. Il fonctionne dans une fenêtre de terminal, la ligne de commande en mode texte de votre ordinateur.
Comment ça fonctionne : une boucle de réflexions et de commandes
La partie ingénieuse est un long ensemble de consignes, appelé prompt système, qu’Auto-GPT envoie à GPT-4 à chaque étape. Il dit trois choses au modèle. D’abord, ses contraintes : une limite de mémoire d’environ 6 000 mots et aucune aide de l’utilisateur. Ensuite, un menu de commandes qu’il peut utiliser, dont celles-ci :
| Commande | Ce qu’elle permet à l’IA de faire |
|---|---|
| Lancer une recherche sur le Web | |
| browse_website | Ouvrir une page et la résumer |
| memory_add / memory_del | Enregistrer ou supprimer des notes dans la mémoire à long terme |
| start_agent / message_agent | Lancer des copies auxiliaires de GPT et leur parler |
| write_to_file | Enregistrer du texte dans un fichier sur votre ordinateur |
| task_complete | S’arrêter quand il juge que le travail est terminé |
Enfin, un format de réponse strict. Chaque réponse doit être en JSON, un format de texte structuré que les programmes peuvent lire, et contenir une commande à exécuter, plus les « réflexions » du modèle : ce qu’il pense, son raisonnement, un court plan et une ligne d’autocritique.
Le programme Python lit ensuite cette réponse, exécute la commande choisie, ajoute le résultat à la conversation et demande à GPT-4 l’étape suivante. Voici comment pourrait se dérouler une exécution simple :
- Vous nommez l’IA « TripPlanner », lui donnez le rôle « un assistant qui fait des recherches pour des escapades de fin de semaine » et entrez un objectif : « Trouver trois sentiers de randonnée abordables à moins de deux heures de Boston et enregistrer un résumé. »
- GPT-4 répond avec la commande
googleet le plan « chercher, comparer, écrire le fichier ». - Le programme lance la recherche et lui renvoie les résultats.
- GPT-4 choisit
browse_websitesur l’un des résultats pour en lire les détails. - Après quelques tours, il choisit
write_to_file, puistask_complete.
Par défaut, c’est vous qui gardez le contrôle. Après chaque action proposée, Auto-GPT vous montre la commande et attend; vous tapez « NEXT COMMAND » pour le laisser continuer. Il existe aussi un mode continu qui saute complètement votre approbation. Le README est direct à ce sujet : ce mode n’est pas recommandé, peut tourner indéfiniment et peut faire des choses que vous ne permettriez pas normalement.
Nom : StudyBuddy
Rôle : un assistant qui prépare un guide d’étude d’une page sur n’importe quel sujet
Objectif 1 : trouver trois explications fiables de la photosynthèse pour débutants
Objectif 2 : les résumer en langage simple
Objectif 3 : enregistrer le guide dans un fichier texte et s’arrêterPourquoi c’est important
Auto-GPT est l’un des premiers exemples publics de GPT-4 agissant comme un agent : un système qui poursuit un objectif sur de nombreuses étapes, utilise des outils et décide de ses propres actions au lieu d’attendre une personne à chaque tour. Jusqu’ici, la plupart des gens voyaient GPT-4 comme un interlocuteur très capable. Ce projet montre une autre forme : le modèle comme cerveau planificateur à l’intérieur d’une boucle, avec de simples programmes en guise de mains.
Il expose aussi les faiblesses de cette idée. Chaque étape est un appel distinct à GPT-4, et OpenAI facture GPT-4 au jeton (environ les trois quarts d’un mot) : environ 0,03 $ US par 1 000 jetons envoyés et 0,06 $ US par 1 000 jetons reçus pour le modèle standard. Une longue exécution comportant beaucoup d’étapes devient vite coûteuse. Et comme le modèle vérifie son propre travail, une seule hypothèse erronée peut se répercuter sur de nombreuses étapes. Le README lui-même prévient qu’il pourrait avoir du mal avec les problèmes d’affaires complexes du monde réel et le qualifie de « plutôt coûteux à faire tourner ».
À essayer : sans rien installer, rédigez un objectif pour un agent comme l’exemple StudyBuddy ci-dessus. Jouez ensuite vous-même le rôle de GPT-4 : à chaque étape, notez quelle commande unique vous choisiriez et pourquoi. Comptez le nombre d’étapes, et notez où une mauvaise supposition au début ferait dérailler le reste du plan.
Devriez-vous essayer Auto-GPT vous-même, et comment le faire en toute sécurité?
Si vous êtes à l’aise avec un terminal et Python, c’est une expérience instructive, et la simple lecture de son fichier de prompt en apprend beaucoup sur la façon d’orienter un modèle de langage. Sinon, rien ne presse : le code change encore rapidement.
Si vous l’essayez, quelques habitudes le gardent sûr et abordable. Fixez une limite de dépenses mensuelle dans votre compte OpenAI avant de commencer, comme le conseille le README lui-même. Laissez le mode continu désactivé, et lisez chaque commande proposée avant de l’approuver. Faites-le tourner dans un dossier qui ne contient rien d’important, puisqu’il peut écrire des fichiers. Ne lui donnez jamais accès à des comptes ou à des renseignements que vous ne confieriez pas à un inconnu.
Surtout, jugez ses résultats comme vous jugeriez ceux d’un stagiaire enthousiaste, mais inexpérimenté. Vérifiez ses sources, vérifiez ses faits, et attendez-vous à ce que certaines exécutions tournent en rond. Cela fait partie de ce que montre cette expérience : jusqu’où un modèle de langage peut aller seul, et où il a encore besoin d’une personne.
Sources
- Auto-GPT: An Autonomous GPT-4 Experiment (repository at commit 1f0905a, 30 March 2023) — Toran Bruce Richards (Torantulino / Significant Gravitas) on GitHub, 30 mars 2023
- AutoGPT — Wikipedia, 30 mars 2023
- GPT-4 — OpenAI, 14 mars 2023