[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-IntelligenzaArtificiale--Free-Auto-GPT":3,"tool-IntelligenzaArtificiale--Free-Auto-GPT":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 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capable of performing tasks independently. Unlike other versions, our implementation does not rely on any paid OpenAI API, making it accessible to anyone. ","Free-Auto-GPT 是一款旨在降低人工智能使用门槛的开源自主智能体项目。它复刻了 AutoGPT 的核心功能，能够独立规划并执行复杂任务，但其最大特色在于完全摆脱了对付费 API（如 OpenAI、Pinecone 等）的依赖。\n\n长期以来，尝试前沿 AI 技术往往意味着高昂的接口调用费用，这限制了个人开发者和小团队的探索空间。Free-Auto-GPT 通过巧妙利用 Hugging Face 免费资源，以及提取 ChatGPT、Google Bard、Microsoft Bing 等主流平台的网页 Cookie 作为认证凭证，成功实现了“零成本”运行。用户无需购买昂贵的算力或订阅服务，只需简单配置即可在本地或 Google Colab 上立即体验自主 AI 的魅力。\n\n这款工具特别适合预算有限的学生、独立开发者、AI 爱好者以及希望低成本验证创意原型的研究人员。它不仅让普通人也能轻松上手最新的自主代理技术，更体现了推动 AI 技术民主化的理念，让创新不再被资金壁垒所阻挡。如果你渴望探索 AI 自动化潜力却不愿承担高额费用，Free-Auto-GPT 提供了一个友好且高效的入门","Free-Auto-GPT 是一款旨在降低人工智能使用门槛的开源自主智能体项目。它复刻了 AutoGPT 的核心功能，能够独立规划并执行复杂任务，但其最大特色在于完全摆脱了对付费 API（如 OpenAI、Pinecone 等）的依赖。\n\n长期以来，尝试前沿 AI 技术往往意味着高昂的接口调用费用，这限制了个人开发者和小团队的探索空间。Free-Auto-GPT 通过巧妙利用 Hugging Face 免费资源，以及提取 ChatGPT、Google Bard、Microsoft Bing 等主流平台的网页 Cookie 作为认证凭证，成功实现了“零成本”运行。用户无需购买昂贵的算力或订阅服务，只需简单配置即可在本地或 Google Colab 上立即体验自主 AI 的魅力。\n\n这款工具特别适合预算有限的学生、独立开发者、AI 爱好者以及希望低成本验证创意原型的研究人员。它不仅让普通人也能轻松上手最新的自主代理技术，更体现了推动 AI 技术民主化的理念，让创新不再被资金壁垒所阻挡。如果你渴望探索 AI 自动化潜力却不愿承担高额费用，Free-Auto-GPT 提供了一个友好且高效的入门选择。","\n# USE AI AGENTs, like AUTO-GPT or BABYAGI, without paids API😤  **TOTALLY FOR FREE🤑**\n\nTired of paying for OPENAI, PINECONE, GOOGLESEARCH APIs to try out the latest developments in the AI field?\nPerfect, **this is the repository for you! 🎁**\n\nFor any problem open an ISSUE 🚬, the project is very simple so any help is welcome💸.\n\n**Are you bored reading😴? Do you want to try our project now⏳? Open the notebook on Colab everything is ready!** \n\n**RUN NOW ON COLAB😮** [![Open in Colab](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F14854fi6oO4lXqR3_mt6tc2Lr2IsA12oq?usp=sharing)\n⚠️ Abusing this tool is at your own risk\n\n![intro](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FIntelligenzaArtificiale_Free-Auto-GPT_readme_6b1a72be42fe.png)\n\n\nBy the way, thank you so much for [![Stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FIntelligenzaArtificiale\u002FFree-AUTOGPT-with-NO-API?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIntelligenzaArtificiale\u002FFree-AUTOGPT-with-NO-API\u002Fstargazers) and all the support!!\n\n## WHY THIS REPOSITORY ? 🤔\n\nHello everyone :smiling_face_with_three_hearts: ,\n\nI wanted to start by **talking about how important it is to democratize AI**. Unfortunately, most new applications or discoveries in this field end up enriching some big companies, leaving behind small businesses or simple projects. One striking example of this is Autogpt, an autonomous AI agent capable of performing tasks.\n\nAutogpt and similar projects like BabyAGI **only work with paid APIs, which is not fair**. That's why I tried to recreate a simpler but very interesting and, above all, open-source version of Autogpt that **does not require any API and does not need any particular hardware.**\n\nI believe that by providing free and open-source AI tools, we can give small businesses and individuals the opportunity to create new and innovative projects without the need for significant financial investment. **This will allow for more equitable and diverse access to AI technology, which is essential for advancing society as a whole.**\n\n\n\n-----\n\u003Cbr>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n## HOW TO GET Tokens & Cookies totally for FREE 🔑🔐\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n#### GET HUGGINGFACE TOKEN 🤗\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n  \n- **HUGGINGFACE TOKEN** : Visit this simple [official guide](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdocs\u002Fhub\u002Fsecurity-tokens)\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n    \n#### GET HUGGINGCHAT COOKIE🍪\n    \n  \u003C\u002Fsummary>\n\n- copy your email and password int .env file\n\n\u003C\u002Fdetails>\n  \n  \n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n#### GET CHATGPT COOKIE🍪\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n  \n- **(OPTIONAL BUT BETTER RESULT) CHATGPT🖥** : \n    1. Go to https:\u002F\u002Fchat.openai.com\u002Fchat and open the developer tools by `F12`.\n    2. Find the `__Secure-next-auth.session-token` cookie in `Application` > `Storage` > `Cookies` > `https:\u002F\u002Fchat.openai.com`.\n    3. Copy the value in the `Cookie Value` field in `.env` file.\n    4. If you have Plus subscription you can use GPT4. Edit in `.env` file this line : `USE_GPT4 = True`\n\n![image](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FIntelligenzaArtificiale_Free-Auto-GPT_readme_f6603ed49310.png)\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n#### GET GOOGLE BARD COOKIE🍪\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n\n- **(OPTIONAL) Google Bard🖥** : \n    1. Go toGo to https:\u002F\u002Fbard.google.com\u002F and open the developer tools by `F12`.\n    2. Find the `__Secure-1PSID` cookie in `Application` > `Storage` > `Cookies` \n    3. Copy the value in the `Cookie Value` field in `.env` file.\n\n![Cattura](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FIntelligenzaArtificiale_Free-Auto-GPT_readme_902a62ab49be.png)\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n#### GET MICROSOFT BING COOKIE🍪\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n  \n- **(OPTIONAL) Bing CHAT👨‍💻** :\n    1. Check if you have access to [Bing Chat](https:\u002F\u002Fchrome.google.com\u002Fwebstore\u002Fdetail\u002Fbing-chat-for-all-browser\u002Fjofbglonpbndadajbafmmaklbfbkggpo)\n    2. Install the cookie editor extension for [Chrome](https:\u002F\u002Fchrome.google.com\u002Fwebstore\u002Fdetail\u002Fcookie-editor\u002Fhlkenndednhfkekhgcdicdfddnkalmdm) or [Firefox](https:\u002F\u002Faddons.mozilla.org\u002Fen-US\u002Ffirefox\u002Faddon\u002Fcookie-editor\u002F)\n    3. Go to `bing.com` \n    4. Open the extension for cookie\n    5. Click \"Export\" on the bottom right, then \"Export as JSON\" (This saves your cookies to clipboard)\n    6. Paste your cookies into a file `cookiesBing.json`\n\n\n![image](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FIntelligenzaArtificiale_Free-Auto-GPT_readme_777663c1616b.png)\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n-----\n\u003Cbr>\n\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n  \n## ⚠️ SETUP the .env FILE ⚠️\n\n  \u003C\u002Fsummary>\nOpen the file called `.env` . \nIf you dont see the file, open your file manger and check for **`Show hidden file`** .\n\nNow add you Cookie and Token in `.env` file .\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\n\n-----\n\u003Cbr>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n## Local using with Dev Container in VSCode by [@FlamingFury00](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFlamingFury00)🚀\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n  \n🚀Added the possibility to use Docker image using Dev Container in VSCode. How to run it :\n- Install [Docker Desktop](https:\u002F\u002Fdocs.docker.com\u002Fdesktop\u002F)\n- Install Visual Studio Code\n- Open Visual Studio and go to **Extensions -> search for Dev Container -> install it**\n- Restart Visual Studio\n- Go to the project folder, **right click** and **\"Open in Visual Studio Code\"**\n- It will ask you to reopen in a Docker Container\n- Click **\"Reopen\"** and wait for it to be complete **(you need to have Docker Desktop opened)**\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\n\n-----\n\u003Cbr>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n## HOW TO RUN BABY AGI 👶\n\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n  \n**RUN NOW ON COLAB😮** [![Open in Colab](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F14854fi6oO4lXqR3_mt6tc2Lr2IsA12oq?usp=sharing)\n⚠️ Abusing this tool is at your own risk\n\n\n**Or use Locally :**\n- Dowload the repository [FREE AUTOGPT REPOSITORY](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIntelligenzaArtificiale\u002FFree-AUTOGPT-with-NO-API)\n- install using **Dev Container in VSCode** or `python3 -m pip install -r requirements.txt`\n- insert the **.env file** yours Token\n- if you dont see the **.env file** check \"Show hidden file\" in your file manger\n- Usage: **python BABYAGI.py**\n\n\n\nhttps:\u002F\u002Fuser-images.githubusercontent.com\u002F108482353\u002F234963635-004adace-36ab-46de-9022-61858cd3dca4.mp4\n\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\n\n\n-----\n\u003Cbr>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n## HOW TO RUN AUTOGPT 🤖\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n  \n**RUN NOW ON COLAB😮** [![Open in Colab](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F14854fi6oO4lXqR3_mt6tc2Lr2IsA12oq?usp=sharing)\n⚠️ Abusing this tool is at your own risk\n\n**Or use Locally :**\n- Dowload the repository [FREE AUTOGPT REPOSITORY](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIntelligenzaArtificiale\u002FFree-AUTOGPT-with-NO-API)\n- install using **Dev Container in VSCode** or `python3 -m pip install -r requirements.txt`\n- insert the **.env file** yours Token\n- if you dont see the **.env file** check \"Show hidden file\" in your file manger\n- Usage: **python AUTOGPT.py**\n\n\nhttps:\u002F\u002Fuser-images.githubusercontent.com\u002F108482353\u002F234947600-1df35b1f-6505-40f9-be1d-3257a46eacf3.mp4\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\n-----\n\u003Cbr>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n  \n## HOW TO RUN Your CUSTOM AGENT 🤖\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n  \n**RUN NOW ON COLAB😮** [![Open in Colab](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F14854fi6oO4lXqR3_mt6tc2Lr2IsA12oq?usp=sharing)\n⚠️ Abusing this tool is at your own risk\n\n**Or use Locally :**\n- Dowload the repository [FREE AUTOGPT REPOSITORY](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIntelligenzaArtificiale\u002FFree-AUTOGPT-with-NO-API)\n- install using **Dev Container in VSCode** or `python3 -m pip install -r requirements.txt`\n- cd OtherAgent\u002F\n- Choose or develop your agent [ csvAgent.py  ;  pythonAgent.py  ; customAgent.py ]\n- Usage: **python YourAgent.py**\n\n\n\n\nhttps:\u002F\u002Fuser-images.githubusercontent.com\u002F108482353\u002F235354639-998f0a40-3d2d-4f33-b187-17a3be8d7899.mp4\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n-----\n\u003Cbr>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n  \n## HOW TO RUN CAMEL 🐫\n\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n\n**RUN NOW ON COLAB😮** [![Open in Colab](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F14854fi6oO4lXqR3_mt6tc2Lr2IsA12oq?usp=sharing)\n⚠️ Abusing this tool is at your own risk\n\n**Or use Locally :**\n- Dowload the repository [FREE AUTOGPT REPOSITORY](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIntelligenzaArtificiale\u002FFree-AUTOGPT-with-NO-API)\n- `python3 -m pip install -r requirements.txt`\n- `streamlit run Camel.py`\n\n\nhttps:\u002F\u002Fuser-images.githubusercontent.com\u002F108482353\u002F235199747-c2dbdd27-80d6-4950-9cc6-7f140890f386.mp4\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\n\n-----\n\u003Cbr>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n## HOW IT WORK ? 🔨🔩\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n\n\nTo create an open-source version of Autogpt that does not require paid APIs or specific hardware, **we performed a reverse engineering process on ChatGPT**, a language model developed by OpenAI. By doing so, we were able to use the agents and new technologies of langchain for free.\n\nWe then created a custom LLM wrapper with langchain, **which can be used as a plug-and-play solution with any langchain function or tool 💡**.\n\n```python\nfrom FreeLLM import ChatGPTAPI \n\n# Instantiate a ChatGPT object with your token\nllm = ChatGPTAPI.ChatGPT((token=\"YOURTOKEN\")  #for start new chat\n\n# If you have a Plus subscription , you can use GPT4 model\n llm = ChatGPTAPI.ChatGPT((token=\"YOURTOKEN\", model=\"gpt4\") # REQUIRED CHATGPT PLUS subscription\n\n# or if if u would to start from an existing chat \n# llm = ChatGPTAPI.ChatGPT(token = \"YOUR-TOKEN\", conversation = \"Add-XXXX-XXXX-Convesation-ID\")\n\n\n# Generate a response based on the given prompt\nresponse = llm(\"Hello, how are you?\")\n\n# Print the response\nprint(response)\n\n```\n![exixstingchat](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FIntelligenzaArtificiale_Free-Auto-GPT_readme_aceca278c8db.png)\n\n\nThe code snippet provided above shows how to use our custom ChatGPT LLM class to interact with the language model. It requires a token from the ChatGPT API, which can be obtained from [https:\u002F\u002Fchat.openai.com\u002Fapi\u002Fauth\u002Fsession](https:\u002F\u002Fchat.openai.com\u002Fapi\u002Fauth\u002Fsession). \n\nPlease note that there is a limit of 50 requests per hour for each account on the ChatGPT API 💣. Therefore, we implemented a call counter in our ChatGPT class to prevent exceeding this limit.\n\n\n### Now support HuggingCHAT LLM \n\n```python\nfrom FreeLLM import HuggingChatAPI \n\n# Instantiate a ChatGPT object with your token\nllm = HuggingChatAPI.HuggingChat()  #for start new chat\n\n# Generate a response based on the given prompt\nresponse = llm(\"Hello, how are you?\")\n\n# Print the response\nprint(response)\n\n```\n\n### Now support Bing CHAT LLM \n\n```python\nfrom FreeLLM import BingChatAPI \n\n# Instantiate a Bing CHAT object with your cookie path\nllm=BingChatAPI.BingChat(cookiepath=\"cookie_path\")  #for start new chat\n\n# if you want set the type of conversation style\n#llm=BingChatAPI.BingChat(cookiepath=cookie_path, conversation_style=\"creative\") #conversation_style must be precise, creative or balanced\n\n# if you want set Microsoft Bing internet Access\n#llm = =BingChatAPI.BingChat(cookiepath = \"YOUR-COOKIE\" , conversation_style = \"precise\" , search_result=True) #with web access\n\n\n# Generate a response based on the given prompt\nresponse = llm(\"Hello, how are you?\")\n\n# Print the response\nprint(response)\n\n```\n\n### Now support Google BARD CHAT LLM \n\n```python\nfrom FreeLLM import BardChatAPI \n\n# Instantiate a Bard CHAT object with your cookie path\nllm=BardChatAPI.BardChat(cookie=\"cookie\") #for start new chat\n\n# Generate a response based on the given prompt\nresponse = llm(\"Hello, how are you?\")\n\n# Print the response\nprint(response)\n\n```\n\nWe believe that our open-source version of Autogpt will promote equitable and diverse access to AI technology and empower individuals and small businesses to create innovative AI projects without significant financial investment.\n\n**This is an example of CUSTOM agent, in less of 60 line of code and totally for free, with:**\n- **Internet** access\n- Python **code execution**\n- **Wikipedia** knowledge\n\n```python\nfrom langchain.agents import initialize_agent #use for create new agent\nfrom langchain.agents import Tool\nfrom langchain.tools import BaseTool, DuckDuckGoSearchRun\nfrom langchain.utilities import PythonREPL #tool for execute python script\nfrom langchain.utilities import WikipediaAPIWrapper #tool get wiki info\nfrom langchain.tools import DuckDuckGoSearchTool #tool get interet live info (langchain==0.0.150)\n\nfrom FreeLLM import ChatGPTAPI # FREE CHATGPT API\n#or\nfrom FreeLLM import HuggingChatAPI \nfrom FreeLLM import BingChatAPI \nfrom FreeLLM import BardChatAPI \n\n\n# Instantiate a ChatGPT object with your token\nllm = ChatGPTAPI.ChatGPT((token=\"YOURTOKEN\")\n\n# or use Bing CHAT\n# llm = BingChatAPI.BingChat(cookiepath=\"cookie_path\")\n\n# or use Google BArd CHAT\n# llm=BardChatAPI.BardChat(cookie=\"cookie\") \n\n# or use HuggingChatAPI if u dont have CHATGPT, BING or Google account\n# llm = HuggingChatAPI.HuggingChat() \n\n\n# Define the tools\nwikipedia = WikipediaAPIWrapper()\npython_repl = PythonREPL()\nsearch = DuckDuckGoSearchTool()\n\ntools = [\n    Tool(\n        name = \"python repl\",\n        func=python_repl.run,\n        description=\"useful for when you need to use python to answer a question. You should input python code\"\n    )\n]\n\nwikipedia_tool = Tool(\n    name='wikipedia',\n    func= wikipedia.run,\n    description=\"Useful for when you need to look up a topic, country or person on wikipedia\"\n)\n\nduckduckgo_tool = Tool(\n    name='DuckDuckGo Search',\n    func= search.run,\n    description=\"Useful for when you need to do a search on the internet to find information that another tool can't find. be specific with your input.\"\n)\n\ntools.append(duckduckgo_tool)\ntools.append(wikipedia_tool)\n\n\n#Create the Agent\niteration = (int(input(\"Enter the number of iterations: \")) if input(\"Do you want to set the number of iterations? (y\u002Fn): \") == \"y\" else 3)\n\nzero_shot_agent = initialize_agent(\n    agent=\"zero-shot-react-description\", \n    tools=tools, \n    llm=llm,\n    verbose=True,\n    max_iterations=iteration,\n)\n\n# Start your Custom Agent in loop\nprint(\">> STRAT CUSTOM AGENT\")\nprint(\"> Digit 'exit' for exit or 'your task or question' for start\\n\\n\")\nprompt = input(\"(Enter your task or question) >> \")\nwhile prompt.toLowerCase() != \"exit\":\n    zero_shot_agent.run(prompt)\n    prompt = input(\"(Enter your task or question) >> \")\n    \n# SO ESASY :)\n\n```\n\n![Schermata del 2023-04-30 16-25-11](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FIntelligenzaArtificiale_Free-Auto-GPT_readme_1451908d0d77.png)\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\n-----\n\u003Cbr>\n\n# **🤗 Democratize AI 🤗**\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FIntelligenzaArtificiale_Free-Auto-GPT_readme_81aa8ac6e98e.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#IntelligenzaArtificiale\u002FFree-AUTOGPT-with-NO-API)\n\n\nBy the way, thank you so much for [![Stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FIntelligenzaArtificiale\u002FFree-AUTOGPT-with-NO-API?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIntelligenzaArtificiale\u002FFree-AUTOGPT-with-NO-API\u002Fstargazers) and all the support!!\n\n\n\n-----\n\u003Cbr>\n\n## TODO , I NEED YOUR HELP 👥👨‍💻\n\n- [x] Create free LLM langchain wrapper based on [Reverse Engineered ChatGPT API by OpenAI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterry3041\u002FpyChatGPT) \n- [x] Create free LLM langchain wrapper based on [Reverse Engineered HUGGING CHAT API by HuggingFace](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSoulter\u002Fhugging-chat-api) \n- [x] Create free LLM langchain wrapper based on [Reverse Engineered Bing CHAT API by Microsoft](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Facheong08\u002FEdgeGPT) \n- [x] Create free LLM langchain wrapper based on [Reverse Engineered Bard CHAT API by Google](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Facheong08\u002FBard) \n- [x] Find a way to replace OpenAIEmbeddings() using HuggingFace Embeddings infeence API \n- [x] Create a simple versione of CAMEL based on [Camel theory](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2303.17760.pdf)\n- [x] Create a simple version of BABYAGI based on [Baby AGI](https:\u002F\u002Falumni.media.mit.edu\u002F~kris\u002Fftp\u002FSafeBabyAGI-J.BiegerEtAl2015.pdf)\n- [x] Add web search Tool\n- [x] Add file writer Tool\n- [x] Add Wikipedia Tool\n- [x] Add QA web page Tool\n- [x] Finally AUTOGPT without paids API\n- [x] Make a Colab Notebook for make this repository accessible to anyone\n- [x] Local using with Dev Container in VSCode by [@FlamingFury00](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFlamingFury00)\n- [ ] Add other free Custom LLM wrapper [Add this](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxtekky\u002Fgpt4free)\n- [ ] Add long term memory\n- [ ] Find a way to replace PINECONE api\n- [ ] Find a way to replace official Google API\n\n## We are hungry for PULL REQUEST 😋\n  \n-----\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n#### Useful LINK 👥\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n\n- [VIDEO DEMO](https:\u002F\u002Fwatch.screencastify.com\u002Fv\u002FvSDUBdhfvh9yEwclHUyw)\n- [FREE AUTOGPT REPOSITORY](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIntelligenzaArtificiale\u002FFree-AUTOGPT-with-NO-API)\n- [Camel project](https:\u002F\u002Fwww.camel-ai.org\u002F)\n- [BABY AGI](https:\u002F\u002Fpython.langchain.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fuse_cases\u002Fagents\u002Fbaby_agi_with_agent.html)\n- [AutoGPT](https:\u002F\u002Fpython.langchain.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fuse_cases\u002Fautonomous_agents\u002Fautogpt.html?highlight=autogpt#setup-model-and-autogpt)\n- [langchain for custom llm wrapper](https:\u002F\u002Fpython.langchain.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fmodules\u002Fmodels\u002Fllms\u002Fexamples\u002Fcustom_llm.html)\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n-----\n\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n### Inspiration and Credits 🤗\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n\n- [https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhwchase17\u002Flangchain](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhwchase17\u002Flangchain)\n- [https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterry3041\u002FpyChatGPT](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterry3041\u002FpyChatGPT)\n- [https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSoulter\u002Fhugging-chat-api](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSoulter\u002Fhugging-chat-api)\n- [https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSignificant-Gravitas\u002FAuto-GPT](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSignificant-Gravitas\u002FAuto-GPT)\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n### Legal Notice 🧑‍⚖️ \u003Ca name=\"legal-notice\">\u003C\u002Fa>\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n\nThis repository is _not_ associated with or endorsed by providers of the APIs contained in this GitHub repository. This project is intended **for educational purposes only**. This is just a personal project.\nPlease note the following:\n\n1. **Disclaimer**: The APIs, services, and trademarks mentioned in this repository belong to their respective owners. This project is _not_ claiming any right over them nor is it affiliated with or endorsed by any of the providers mentioned.\n\n2. **Responsibility**: The author of this repository is _not_ responsible for any consequences, damages, or losses arising from the use or misuse of this repository or the content provided by the third-party APIs. Users are solely responsible for their actions and any repercussions that may follow. We strongly recommend the users to follow the TOS of the each Website.\n\n3. **Educational Purposes Only**: This repository and its content are provided strictly for educational purposes. 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This is the author's only account and repository. To prevent impersonation or irresponsible actions, you may comply with the MIT license this Repository uses.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n","# 使用AI智能体，如AUTO-GPT或BABYAGI，无需付费API😤  **完全免费🤑**\n\n厌倦了为OPENAI、PINECONE、GOOGLESEARCH等API付费，才能体验AI领域的最新进展吗？\n太棒了，**这就是为你准备的仓库！🎁**\n\n如有任何问题，请提交ISSUE 🚬，项目非常简单，欢迎任何形式的帮助💸。\n\n**觉得阅读无聊😴？想马上试试我们的项目⏳？直接在Colab上打开笔记本吧，一切就绪！**\n\n**立即在Colab运行😮** [![在Colab中打开](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F14854fi6oO4lXqR3_mt6tc2Lr2IsA12oq?usp=sharing)\n⚠️ 滥用此工具需自行承担风险\n\n![intro](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FIntelligenzaArtificiale_Free-Auto-GPT_readme_6b1a72be42fe.png)\n\n\n顺带一提，非常感谢[![Star数](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FIntelligenzaArtificiale\u002FFree-AUTOGPT-with-NO-API?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIntelligenzaArtificiale\u002FFree-AUTOGPT-with-NO-API\u002Fstargazers)以及大家的支持！！\n\n## 为什么需要这个仓库？🤔\n\n大家好 :smiling_face_with_three_hearts: ，\n\n我想先谈谈**让AI民主化的重要性**。不幸的是，该领域的大多数新应用或发现最终都让一些大公司获利，而小型企业或个人项目却被抛在后面。一个典型的例子就是Autogpt，它是一种能够自主执行任务的AI智能体。\n\nAutogpt以及类似BabyAGI的项目**都依赖于付费API，这并不公平**。因此，我尝试重新实现一个更简单但同样有趣且开源的Autogpt版本，**不需要任何API，也不需要特定的硬件设备。**\n\n我相信，通过提供免费且开源的AI工具，我们可以让小型企业和个人有机会在无需大量资金投入的情况下，创造出新颖且富有创新性的项目。**这将有助于实现更加公平和多元化的AI技术获取途径，而这是推动整个社会进步的关键。**\n\n\n\n-----\n\u003Cbr>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n## 如何完全免费获取Token和Cookies 🔑🔐\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n#### 获取HuggingFace Token 🤗\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n  \n- **HUGGINGFACE TOKEN**：请访问这份简单的[官方指南](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdocs\u002Fhub\u002Fsecurity-tokens)\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n    \n#### 获取HuggingChat Cookie🍪\n    \n  \u003C\u002Fsummary>\n\n- 将你的邮箱和密码复制到.env文件中\n\n\u003C\u002Fdetails>\n  \n  \n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n#### 获取ChatGPT Cookie🍪\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n  \n- **（可选但效果更好）ChatGPT🖥**：\n    1. 前往https:\u002F\u002Fchat.openai.com\u002Fchat，按下`F12`打开开发者工具。\n    2. 在“Application” > “Storage” > “Cookies” > “https:\u002F\u002Fchat.openai.com”中找到`__Secure-next-auth.session-token`Cookie。\n    3. 将“Cookie Value”栏中的值复制到.env文件中。\n    4. 如果你有Plus订阅，可以使用GPT4。在.env文件中编辑这一行：`USE_GPT4 = True`\n\n![image](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FIntelligenzaArtificiale_Free-Auto-GPT_readme_f6603ed49310.png)\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n#### 获取Google Bard Cookie🍪\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n\n- **（可选）Google Bard🖥**：\n    1. 前往https:\u002F\u002Fbard.google.com\u002F，按下`F12`打开开发者工具。\n    2. 在“Application” > “Storage” > “Cookies”中找到`__Secure-1PSID`Cookie。\n    3. 将“Cookie Value”栏中的值复制到.env文件中。\n\n![Cattura](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FIntelligenzaArtificiale_Free-Auto-GPT_readme_902a62ab49be.png)\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n#### 获取Microsoft Bing Cookie🍪\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n  \n- **（可选）Bing CHAT👨‍💻**：\n    1. 确认你是否有访问[Bing Chat](https:\u002F\u002Fchrome.google.com\u002Fwebstore\u002Fdetail\u002Fbing-chat-for-all-browser\u002Fjofbglonpbndadajbafmmaklbfbkggpo)的权限。\n    2. 安装适用于[Chrome](https:\u002F\u002Fchrome.google.com\u002Fwebstore\u002Fdetail\u002Fcookie-editor\u002Fhlkenndednhfkekhgcdicdfddnkalmdm)或[Firefox](https:\u002F\u002Faddons.mozilla.org\u002Fen-US\u002Ffirefox\u002Faddon\u002Fcookie-editor\u002F)的Cookie编辑器扩展。\n    3. 打开bing.com。\n    4. 启动Cookie编辑器扩展。\n    5. 点击右下角的“Export”，然后选择“Export as JSON”（这会将你的Cookies保存到剪贴板）。\n    6. 将Cookies粘贴到`cookiesBing.json`文件中。\n\n\n![image](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FIntelligenzaArtificiale_Free-Auto-GPT_readme_777663c1616b.png)\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n-----\n\u003Cbr>\n\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n  \n## ⚠️ 设置.env文件 ⚠️\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n打开名为`.env`的文件。\n如果看不到该文件，请打开文件管理器并勾选**“显示隐藏文件”**。\n\n现在将你的Cookie和Token添加到`.env`文件中。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\n\n-----\n\u003Cbr>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n## 使用VSCode中的Dev Container进行本地部署，由[@FlamingFury00](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFlamingFury00)提供🚀\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n  \n🚀新增了使用Docker镜像并通过VSCode的Dev Container运行的功能。操作方法如下：\n- 安装[Docker Desktop](https:\u002F\u002Fdocs.docker.com\u002Fdesktop\u002F)\n- 安装Visual Studio Code\n- 打开Visual Studio，进入**Extensions -> 搜索Dev Container -> 安装**\n- 重启Visual Studio\n- 进入项目文件夹，**右键点击**并选择**“在Visual Studio Code中打开”**\n- 系统会提示你是否要在Docker容器中重新打开\n- 点击**“Reopen”**，等待完成即可**（需确保Docker Desktop已启动）**\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\n\n-----\n\u003Cbr>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n## 如何运行BABY AGI 👶\n\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n  \n**立即在Colab运行😮** [![在Colab中打开](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F14854fi6oO4lXqR3_mt6tc2Lr2IsA12oq?usp=sharing)\n⚠️ 滥用此工具需自行承担风险\n\n\n**或者在本地运行：**\n- 下载仓库[免费AUTOGPT仓库](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIntelligenzaArtificiale\u002FFree-AUTOGPT-with-NO-API)\n- 使用**VSCode中的Dev Container**安装，或运行`python3 -m pip install -r requirements.txt`\n- 插入包含你Token的**.env文件**\n- 如果看不到**.env文件**，请检查文件管理器中的“显示隐藏文件”选项\n- 运行命令：**python BABYAGI.py**\n\n\n\nhttps:\u002F\u002Fuser-images.githubusercontent.com\u002F108482353\u002F234963635-004adace-36ab-46de-9022-61858cd3dca4.mp4\n\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\n\n\n-----\n\u003Cbr>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n## 如何运行 AUTOGPT 🤖\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n  \n**立即在 Colab 上运行😮** [![在 Colab 中打开](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F14854fi6oO4lXqR3_mt6tc2Lr2IsA12oq?usp=sharing)\n⚠️ 滥用此工具需自行承担风险\n\n**或在本地使用：**\n- 下载仓库 [免费 AUTOGPT 仓库](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIntelligenzaArtificiale\u002FFree-AUTOGPT-with-NO-API)\n- 使用 **VSCode 中的 Dev Container** 或 `python3 -m pip install -r requirements.txt` 进行安装\n- 插入包含您 Token 的 **.env 文件**\n- 如果看不到 **.env 文件**，请在文件管理器中启用“显示隐藏文件”\n- 使用方法：**python AUTOGPT.py**\n\n\nhttps:\u002F\u002Fuser-images.githubusercontent.com\u002F108482353\u002F234947600-1df35b1f-6505-40f9-be1d-3257a46eacf3.mp4\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\n-----\n\u003Cbr>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n  \n## 如何运行您的自定义智能体 🤖\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n  \n**立即在 Colab 上运行😮** [![在 Colab 中打开](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F14854fi6oO4lXqR3_mt6tc2Lr2IsA12oq?usp=sharing)\n⚠️ 滥用此工具需自行承担风险\n\n**或在本地使用：**\n- 下载仓库 [免费 AUTOGPT 仓库](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIntelligenzaArtificiale\u002FFree-AUTOGPT-with-NO-API)\n- 使用 **VSCode 中的 Dev Container** 或 `python3 -m pip install -r requirements.txt` 进行安装\n- 切换到 OtherAgent\u002F 目录\n- 选择或开发您的智能体 [ csvAgent.py ； pythonAgent.py ； customAgent.py ]\n- 使用方法：**python YourAgent.py**\n\n\n\n\nhttps:\u002F\u002Fuser-images.githubusercontent.com\u002F108482353\u002F235354639-998f0a40-3d2d-4f33-b187-17a3be8d7899.mp4\n\n\u003C\u002Fdetails\n\n-----\n\u003Cbr>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n  \n## 如何运行 CAMEL 🐫\n\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n\n**立即在 Colab 上运行😮** [![在 Colab 中打开](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F14854fi6oO4lXqR3_mt6tc2Lr2IsA12oq?usp=sharing)\n⚠️ 滥用此工具需自行承担风险\n\n**或在本地使用：**\n- 下载仓库 [免费 AUTOGPT 仓库](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIntelligenzaArtificiale\u002FFree-AUTOGPT-with-NO-API)\n- `python3 -m pip install -r requirements.txt`\n- `streamlit run Camel.py`\n\n\nhttps:\u002F\u002Fuser-images.githubusercontent.com\u002F108482353\u002F235199747-c2dbdd27-80d6-4950-9cc6-7f140890f386.mp4\n\n\u003C\u002Fdetails\n\n\n\n-----\n\u003Cbr>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n## 它是如何工作的？ 🔨🔩\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n\n\n为了创建一个无需付费 API 或特定硬件的开源版 Autogpt，**我们对 OpenAI 开发的语言模型 ChatGPT 进行了逆向工程**。通过这种方式，我们得以免费使用 LangChain 的智能体和新技术。\n\n随后，我们利用 LangChain 创建了一个自定义的 LLM 封装器，**它可以作为即插即用的解决方案，与任何 LangChain 函数或工具配合使用 💡**。\n\n```python\nfrom FreeLLM import ChatGPTAPI \n\n# 使用您的 token 实例化一个 ChatGPT 对象\nllm = ChatGPTAPI.ChatGPT((token=\"YOURTOKEN\")  #用于开始新对话\n\n# 如果您有 Plus 订阅，可以使用 GPT-4 模型\n llm = ChatGPTAPI.ChatGPT((token=\"YOURTOKEN\", model=\"gpt4\") # 需要 ChatGPT Plus 订阅\n\n# 或者如果您想从现有对话开始\n# llm = ChatGPTAPI.ChatGPT(token = \"YOUR-TOKEN\", conversation = \"Add-XXXX-XXXX-Convesation-ID\")\n\n\n# 根据给定的提示生成回复\nresponse = llm(\"你好，最近怎么样？\")\n\n# 打印回复\nprint(response)\n\n```\n![exixstingchat](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FIntelligenzaArtificiale_Free-Auto-GPT_readme_aceca278c8db.png)\n\n\n以上代码片段展示了如何使用我们自定义的 ChatGPT LLM 类与语言模型进行交互。它需要来自 ChatGPT API 的 token，该 token 可以从 [https:\u002F\u002Fchat.openai.com\u002Fapi\u002Fauth\u002Fsession](https:\u002F\u002Fchat.openai.com\u002Fapi\u002Fauth\u002Fsession) 获取。\n\n请注意，ChatGPT API 对每个账户每小时的请求次数有限制，为 50 次 💣。因此，我们在 ChatGPT 类中实现了一个调用计数器，以防止超出此限制。\n\n\n### 现已支持 HuggingChat LLM \n\n```python\nfrom FreeLLM import HuggingChatAPI \n\n# 使用您的 token 实例化一个 HuggingChat 对象\nllm = HuggingChatAPI.HuggingChat()  #用于开始新对话\n\n# 根据给定的提示生成回复\nresponse = llm(\"你好，最近怎么样？\")\n\n# 打印回复\nprint(response)\n\n```\n\n### 现已支持 Bing CHAT LLM \n\n```python\nfrom FreeLLM import BingChatAPI \n\n# 使用您的 cookie 路径实例化一个 Bing CHAT 对象\nllm=BingChatAPI.BingChat(cookiepath=\"cookie_path\")  #用于开始新对话\n\n# 如果您想设置对话风格\n#llm=BingChatAPI.BingChat(cookiepath=cookie_path, conversation_style=\"creative\") #conversation_style 必须是 precise、creative 或 balanced\n\n# 如果您想启用 Microsoft Bing 的网络访问功能\n#llm = =BingChatAPI.BingChat(cookiepath = \"YOUR-COOKIE\" , conversation_style = \"precise\" , search_result=True) #具有网络访问功能\n\n\n# 根据给定的提示生成回复\nresponse = llm(\"你好，最近怎么样？\")\n\n# 打印回复\nprint(response)\n\n```\n\n### 现已支持 Google BARD CHAT LLM \n\n```python\nfrom FreeLLM import BardChatAPI \n\n# 使用您的 cookie 路径实例化一个 Bard CHAT 对象\nllm=BardChatAPI.BardChat(cookie=\"cookie\") #用于开始新对话\n\n# 根据给定的提示生成回复\nresponse = llm(\"你好，最近怎么样？\")\n\n# 打印回复\nprint(response)\n\n```\n\n我们相信，我们的开源版 Autogpt 将促进公平且多元化的 AI 技术获取途径，并赋能个人和小型企业，在无需大量资金投入的情况下开展创新的 AI 项目。\n\n**这是一个自定义智能体的示例，仅用不到 60 行代码即可实现，完全免费，具备以下功能：**\n- **互联网**访问\n- Python **代码执行**\n- **维基百科**知识\n\n```python\nfrom langchain.agents import initialize_agent #用于创建新智能体\nfrom langchain.agents import Tool\nfrom langchain.tools import BaseTool, DuckDuckGoSearchRun\nfrom langchain.utilities import PythonREPL #用于执行 Python 脚本\nfrom langchain.utilities import WikipediaAPIWrapper #用于获取维基百科信息\nfrom langchain.tools import DuckDuckGoSearchTool #用于获取实时网络信息 (langchain==0.0.150)\n\nfrom FreeLLM import ChatGPTAPI # 免费 ChatGPT API\n#或者\nfrom FreeLLM import HuggingChatAPI \nfrom FreeLLM import BingChatAPI \nfrom FreeLLM import BardChatAPI \n\n\n# 使用您的 token 实例化一个 ChatGPT 对象\nllm = ChatGPTAPI.ChatGPT((token=\"YOURTOKEN\")\n\n# 或者使用 Bing CHAT\n# llm = BingChatAPI.BingChat(cookiepath=\"cookie_path\")\n\n# 或者使用 Google BArd CHAT\n# llm=BardChatAPI.BardChat(cookie=\"cookie\") \n\n# 或者使用 HuggingChatAPI，如果您没有 ChatGPT、BING 或 Google 账户\n# llm = HuggingChatAPI.HuggingChat()\n\n# 定义工具\nwikipedia = WikipediaAPIWrapper()\npython_repl = PythonREPL()\nsearch = DuckDuckGoSearchTool()\n\ntools = [\n    Tool(\n        name = \"python repl\",\n        func=python_repl.run,\n        description=\"在需要使用Python回答问题时很有用。你应该输入Python代码\"\n    )\n]\n\nwikipedia_tool = Tool(\n    name='wikipedia',\n    func= wikipedia.run,\n    description=\"当你需要在维基百科上查找主题、国家或人物时很有用\"\n)\n\nduckduckgo_tool = Tool(\n    name='DuckDuckGo搜索',\n    func= search.run,\n    description=\"当你需要在网络上搜索信息，而其他工具无法找到时很有用。请尽量具体地提供输入内容。\"\n)\n\ntools.append(duckduckgo_tool)\ntools.append(wikipedia_tool)\n\n\n#创建代理\niteration = (int(input(\"请输入迭代次数：\")) if input(\"您是否要设置迭代次数？(y\u002Fn): \") == \"y\" else 3)\n\nzero_shot_agent = initialize_agent(\n    agent=\"zero-shot-react-description\", \n    tools=tools, \n    llm=llm,\n    verbose=True,\n    max_iterations=iteration,\n)\n\n# 循环启动你的自定义代理\nprint(\">> 启动自定义代理\")\nprint(\"> 输入'exit'退出，或输入您的任务或问题开始\\n\\n\")\nprompt = input(\"(输入您的任务或问题) >> \")\nwhile prompt.toLowerCase() != \"exit\":\n    zero_shot_agent.run(prompt)\n    prompt = input(\"(输入您的任务或问题) >> \")\n    \n# 就这么简单 :)\n\n```\n\n![Schermata del 2023-04-30 16-25-11](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FIntelligenzaArtificiale_Free-Auto-GPT_readme_1451908d0d77.png)\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\n-----\n\u003Cbr>\n\n# **🤗 让AI民主化 🤗**\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FIntelligenzaArtificiale_Free-Auto-GPT_readme_81aa8ac6e98e.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#IntelligenzaArtificiale\u002FFree-AUTOGPT-with-NO-API)\n\n\n顺便说一句，非常感谢大家的[![Stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FIntelligenzaArtificiale\u002FFree-AUTOGPT-with-NO-API?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIntelligenzaArtificiale\u002FFree-AUTOGPT-with-NO-API\u002Fstargazers)和支持！！\n\n\n\n-----\n\u003Cbr>\n\n## 待办事项，我需要你的帮助 👥👨‍💻\n\n- [x] 基于[OpenAI反向工程的ChatGPT API](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterry3041\u002FpyChatGPT) 创建免费LLM Langchain封装\n- [x] 基于[HuggingFace反向工程的HUGGING CHAT API](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSoulter\u002Fhugging-chat-api) 创建免费LLM Langchain封装\n- [x] 基于[Microsoft反向工程的Bing CHAT API](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Facheong08\u002FEdgeGPT) 创建免费LLM Langchain封装\n- [x] 基于[Google反向工程的Bard CHAT API](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Facheong08\u002FBard) 创建免费LLM Langchain封装\n- [x] 找到一种方法，用HuggingFace Embeddings推理API替代OpenAIEmbeddings()\n- [x] 基于[Camel理论](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2303.17760.pdf) 创建CAMEL的简化版本\n- [x] 基于[Baby AGI](https:\u002F\u002Falumni.media.mit.edu\u002F~kris\u002Fftp\u002FSafeBabyAGI-J.BiegerEtAl2015.pdf) 创建BABYAGI的简化版本\n- [x] 添加网页搜索工具\n- [x] 添加文件写入工具\n- [x] 添加维基百科工具\n- [x] 添加问答网页工具\n- [x] 最终实现无需付费API的AUTOGPT\n- [x] 制作一个Colab笔记本，使任何人都可以访问这个仓库\n- [x] 使用VSCode中的Dev Container进行本地部署，由[@FlamingFury00](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFlamingFury00)完成\n- [ ] 添加其他免费自定义LLM封装 [添加这个](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxtekky\u002Fgpt4free)\n- [ ] 添加长期记忆功能\n- [ ] 寻找替代PINECONE API的方法\n- [ ] 寻找替代官方Google API的方法\n\n## 我们渴望PR 😋\n  \n-----\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n#### 有用链接 👥\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n\n- [视频演示](https:\u002F\u002Fwatch.screencastify.com\u002Fv\u002FvSDUBdhfvh9yEwclHUyw)\n- [免费AUTOGPT仓库](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIntelligenzaArtificiale\u002FFree-AUTOGPT-with-NO-API)\n- [Camel项目](https:\u002F\u002Fwww.camel-ai.org\u002F)\n- [BABY AGI](https:\u002F\u002Fpython.langchain.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fuse_cases\u002Fagents\u002Fbaby_agi_with_agent.html)\n- [AutoGPT](https:\u002F\u002Fpython.langchain.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fuse_cases\u002Fautonomous_agents\u002Fautogpt.html?highlight=autogpt#setup-model-and-autogpt)\n- [用于自定义LLM封装的Langchain](https:\u002F\u002Fpython.langchain.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fmodules\u002Fmodels\u002Fllms\u002Fexamples\u002Fcustom_llm.html)\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n-----\n\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n### 灵感与致谢 🤗\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n\n- [https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhwchase17\u002Flangchain](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhwchase17\u002Flangchain)\n- [https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterry3041\u002FpyChatGPT](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterry3041\u002FpyChatGPT)\n- [https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSoulter\u002Fhugging-chat-api](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSoulter\u002Fhugging-chat-api)\n- [https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSignificant-Gravitas\u002FAuto-GPT](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSignificant-Gravitas\u002FAuto-GPT)\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\n\n### 法律声明 🧑‍⚖️ \u003Ca name=\"legal-notice\">\u003C\u002Fa>\n\n  \u003C\u002Fsummary>\n\n本仓库与本GitHub仓库中所包含的API提供商无任何关联，亦未获得其认可。本项目仅**用于教育目的**。这仅仅是一个个人项目。\n请注意以下几点：\n\n1. **免责声明**：本仓库中提及的API、服务及商标均属于其各自的所有者。本项目并未声称对它们拥有任何权利，也未与任何提及的提供商建立关联或获得其认可。\n\n2. **责任**：本仓库的作者对因使用或滥用本仓库或第三方API所提供的内容而产生的任何后果、损害或损失不承担任何责任。用户对其行为及其可能引发的任何后果负全部责任。我们强烈建议用户遵守各网站的服务条款。\n\n3. **仅限教育用途**：本仓库及其内容仅供教育使用。通过使用其中的信息和代码，用户即表示同意自行承担使用这些API和模型的风险，并承诺遵守所有适用的法律和法规。\n\n4. **赔偿责任**：用户同意就因使用或滥用本仓库、其内容或相关第三方API而产生或以任何方式与此相关的任何索赔、责任、损害、损失或费用（包括律师费和诉讼成本）对本仓库的作者进行赔偿、辩护并使其免受损害。\n\n5. **更新与变更**：作者保留随时修改、更新或删除本仓库中任何内容、信息或功能的权利，恕不另行通知。用户有责任定期查看本仓库的内容及其变更。\n\n通过使用本仓库或与其相关的任何代码，即表示您同意这些条款。作者对其他用户制作的任何复制、分叉或重新上传的内容不承担任何责任。这是作者唯一的账号和仓库。为防止冒充或不负责任的行为，您可以遵守本仓库所采用的MIT许可证。\n\n\u003C\u002Fdetails>","# Free-Auto-GPT 快速上手指南\n\nFree-Auto-GPT 是一个开源项目，旨在让你无需支付 OpenAI、Pinecone 或 Google Search 等 API 费用，即可体验 Auto-GPT 和 BabyAGI 等自主 AI 代理。该项目通过逆向工程 ChatGPT 网页版接口，实现了免费的 LLM 调用，并支持 HuggingChat、Bing Chat 和 Google Bard 等多种模型。\n\n## 环境准备\n\n### 系统要求\n- **操作系统**: Windows, macOS, 或 Linux\n- **Python 版本**: Python 3.8+\n- **浏览器**: Chrome 或 Firefox（用于获取 Cookie）\n\n### 前置依赖\n- **Git**: 用于克隆代码仓库\n- **Docker (可选)**: 如果使用 VSCode Dev Container 模式\n- **VSCode (可选)**: 推荐安装 `Dev Containers` 扩展以简化环境配置\n\n## 安装步骤\n\n### 方法一：本地安装\n\n1. **克隆仓库**\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIntelligenzaArtificiale\u002FFree-AUTOGPT-with-NO-API.git\n   cd Free-AUTOGPT-with-NO-API\n   ```\n\n2. **安装依赖**\n   ```bash\n   python3 -m pip install -r requirements.txt\n   ```\n   > **国内加速提示**: 如果下载缓慢，可使用清华源：\n   > ```bash\n   > python3 -m pip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n   > ```\n\n3. **配置环境变量 (.env)**\n   - 在项目根目录创建 `.env` 文件（若不存在，请在文件管理器中开启“显示隐藏文件”）。\n   - 根据你选择的模型，填入对应的 Token 或 Cookie（详见下方“凭证获取”）。\n\n   **示例 `.env` 内容**:\n   ```env\n   # ChatGPT Cookie (必需)\n   CHATGPT_TOKEN=your_session_token_here\n   \n   # 可选：启用 GPT-4 (需 Plus 订阅)\n   USE_GPT4=False\n   \n   # 可选：Bing Chat Cookie 路径\n   BING_COOKIE_PATH=cookiesBing.json\n   \n   # 可选：Google Bard Cookie\n   BARD_COOKIE=your_bard_cookie_here\n   ```\n\n### 方法二：使用 VSCode Dev Container (推荐)\n\n1. 安装 [Docker Desktop](https:\u002F\u002Fdocs.docker.com\u002Fdesktop\u002F) 并启动。\n2. 在 VSCode 中安装 **Dev Containers** 扩展。\n3. 打开项目文件夹，当提示 \"Reopen in Container\" 时点击确认。\n4. 等待容器构建完成，环境即配置就绪。\n\n## 凭证获取 (关键步骤)\n\n本项目核心在于免费获取各大模型的访问凭证。\n\n### 1. 获取 ChatGPT Cookie (推荐，效果最好)\n1. 访问 [https:\u002F\u002Fchat.openai.com\u002Fchat](https:\u002F\u002Fchat.openai.com\u002Fchat) 并登录。\n2. 按 `F12` 打开开发者工具。\n3. 进入 **Application** > **Storage** > **Cookies** > `https:\u002F\u002Fchat.openai.com`。\n4. 找到名为 `__Secure-next-auth.session-token` 的项，复制其 **Value**。\n5. 将该值填入 `.env` 文件的 `CHATGPT_TOKEN` 字段。\n\n### 2. 获取 Bing Chat Cookie (可选)\n1. 安装 Cookie Editor 扩展 (Chrome\u002FFirefox)。\n2. 访问 `bing.com` 并确保能使用 Bing Chat。\n3. 打开扩展，点击 **Export** > **Export as JSON**。\n4. 将复制的内容保存为项目根目录下的 `cookiesBing.json` 文件。\n\n### 3. 获取 Google Bard Cookie (可选)\n1. 访问 [https:\u002F\u002Fbard.google.com\u002F](https:\u002F\u002Fbard.google.com\u002F) 并登录。\n2. 按 `F12` 打开开发者工具，进入 **Application** > **Cookies**。\n3. 找到 `__Secure-1PSID`，复制其 **Value** 填入 `.env` 的 `BARD_COOKIE`。\n\n### 4. 获取 HuggingFace Token (可选)\n- 访问 HuggingFace 官网设置页面生成 Access Token，如需使用 HuggingChat 功能请参考项目详细文档配置。\n\n## 基本使用\n\n配置完成后，你可以运行以下几种模式的 AI 代理：\n\n### 1. 运行 BabyAGI\n最简单的任务驱动型代理。\n```bash\npython BABYAGI.py\n```\n\n### 2. 运行 Auto-GPT\n完整的自主目标执行代理。\n```bash\npython AUTOGPT.py\n```\n\n### 3. 运行 CAMEL (Streamlit 界面)\n提供可视化交互界面。\n```bash\nstreamlit run Camel.py\n```\n\n### 4. 运行自定义代理\n进入 `OtherAgent` 目录，选择或编写你的代理脚本（如 `csvAgent.py`, `pythonAgent.py`）。\n```bash\ncd OtherAgent\u002F\npython YourAgent.py\n```\n\n### 5. 一键体验 (Colab)\n如果不愿本地配置，可直接在 Google Colab 中运行：\n[![Open in Colab](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F14854fi6oO4lXqR3_mt6tc2Lr2IsA12oq?usp=sharing)\n\n> **⚠️ 注意事项**:\n> - 滥用工具可能导致账号被封禁，请合理使用。\n> - ChatGPT 免费账户每小时约有 50 次请求限制，代码已内置计数器以防超限。\n> - 本项目仅供学习和研究使用。","一位独立开发者希望构建一个能自动搜集竞品动态并生成周报的 AI 助手，但受限于预算无法承担高昂的 API 费用。\n\n### 没有 Free-Auto-GPT 时\n- **资金门槛高**：必须预先充值 OpenAI、Pinecone 等付费 API 才能运行自主代理，试错成本极高，小团队难以负担。\n- **环境配置复杂**：需要自行搭建复杂的本地向量数据库和搜索服务，对硬件配置有特定要求，部署耗时耗力。\n- **功能验证受阻**：因担心产生意外的高额账单，不敢让 AI 代理进行大规模的多步任务测试，导致创意无法落地。\n- **技术依赖单一**：被绑定在特定的商业生态中，一旦 API 涨价或服务中断，整个自动化流程即刻瘫痪。\n\n### 使用 Free-Auto-GPT 后\n- **零成本启动**：直接利用 HuggingFace Token 或提取 ChatGPT\u002FBing 的免费 Cookie 即可驱动代理，无需任何预付资金。\n- **开箱即用**：通过 Google Colab 云端笔记本一键运行，无需本地高性能显卡或繁琐的环境配置，几分钟内即可上线。\n- **无顾虑实验**：彻底消除计费焦虑，开发者可自由设定复杂的循环任务（如自动搜索、总结、写入文档），充分验证业务逻辑。\n- **灵活多源支持**：自由切换 ChatGPT、Google Bard 或 Bing Chat 等多种免费模型源，避免单点故障，提升系统鲁棒性。\n\nFree-Auto-GPT 通过消除资金与硬件壁垒，让个人开发者也能零成本拥有强大的自主 AI 代理能力，真正推动了 AI 技术的普惠化。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FIntelligenzaArtificiale_Free-Auto-GPT_6b1a72be.png","IntelligenzaArtificiale","Intelligenza Artificiale Italia","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FIntelligenzaArtificiale_1f04b9ff.jpg","Best AI community in Italy","Milano",null,"https:\u002F\u002Fwww.intelligenzaartificialeitalia.net\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIntelligenzaArtificiale",[85,89,93],{"name":86,"color":87,"percentage":88},"Python","#3572A5",50.8,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",49,{"name":94,"color":95,"percentage":96},"Dockerfile","#384d54",0.2,2540,407,"2026-04-04T18:24:31","MIT","Windows, macOS, Linux","不需要特定 GPU（README 明确指出 'does not need any particular hardware'，主要通过调用外部 API 运行）","未说明",{"notes":105,"python":106,"dependencies":107},"该项目无需付费 API 或专用硬件，核心原理是通过逆向工程获取 ChatGPT、HuggingChat、Bing Chat 和 Google Bard 的 Cookie\u002FToken 来免费调用其服务。支持在 Google Colab 直接运行，也可本地运行（需安装 Docker 和使用 VSCode Dev Container，或直接安装 requirements.txt）。主要依赖是有效的网站登录 Cookie 或 Token，而非本地大模型文件。","3.x (通过 'python3' 命令推断)",[108,109,110,111],"langchain","streamlit","requests","FreeLLM (自定义库)",[14,53,15,13,26],[114,115,116,117,118,119,120,121,122,123,124,125,126,127,128,129,130],"autogpt","autogpt-no-paid-api","democratize-ai","free-autogpt","open-source-auto-gpt","open-source-gpt","chatgpt","chatgpt-api","gpt-4","gpt4","ai","chatgpt-free","gpt-4-api","openai","python","reverse-engineering","auto-gpt","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T05:37:53.216709",[134,139,144,149,153,158],{"id":135,"question_zh":136,"answer_zh":137,"source_url":138},16789,"BabyAgi 停止工作或出现兼容性问题怎么办？","这通常是由于 langchain 库的版本不兼容导致的。尝试将 langchain 降级到特定版本即可解决：\npip install langchain==0.0.161","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIntelligenzaArtificiale\u002FFree-Auto-GPT\u002Fissues\u002F72",{"id":140,"question_zh":141,"answer_zh":142,"source_url":143},16788,"遇到关于 duckduckgo_search 的弃用警告（deprecation warnings）需要担心吗？","这些警告是由于旧版参数（如 time, page, 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