AutoGPT：构建、部署和运行 AI 代理

   

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AutoGPT 是一个功能强大的平台，可让您创建、部署并管理持续运行的 AI 代理，以自动化复杂的流程。

托管选项

• 下载后自行托管（免费！）
• 加入候补名单，获取云端托管的测试版（封闭测试版——公开发布即将来临！）

如何自行托管 AutoGPT 平台

[!NOTE] 自行设置和托管 AutoGPT 平台是一个技术性较强的过程。 如果您更希望使用开箱即用的服务，建议您 加入候补名单，以获得云端托管的测试版。

系统要求

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

硬件要求

• CPU：建议 4 核以上
• 内存：最低 8GB，推荐 16GB
• 存储：至少 10GB 可用空间

软件要求

• 操作系统：
  • Linux（推荐 Ubuntu 20.04 或更高版本）
  • macOS（10.15 或更高版本）
  • Windows 10/11 配合 WSL2 使用
• 必要软件（最低版本）：
  • Docker Engine（20.10.0 或更高版本）
  • Docker Compose（2.0.0 或更高版本）
  • Git（2.30 或更高版本）
  • Node.js（16.x 或更高版本）
  • npm（8.x 或更高版本）
  • VSCode（1.60 或更高版本）或其他现代代码编辑器

网络要求

• 稳定的互联网连接
• 访问所需端口（将在 Docker 中配置）
• 能够进行出站 HTTPS 连接

更新后的设置说明：

我们已迁移到完全维护且定期更新的文档网站。

👉 请在此处查看官方自托管指南

本教程假定您已安装 Docker、VSCode、Git 和 npm。

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⚡ 一键快速设置脚本（推荐用于本地托管）

跳过手动步骤，使用我们的自动设置脚本，几分钟内即可开始使用。

适用于 macOS/Linux：

curl -fsSL https://setup.agpt.co/install.sh -o install.sh && bash install.sh

适用于 Windows（PowerShell）：

powershell -c "iwr https://setup.agpt.co/install.bat -o install.bat; ./install.bat"

此脚本将一次性安装依赖项、配置 Docker 并启动您的本地实例。

🧱 AutoGPT 前端

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 AI 代理。在这里，您可以将 AI 自动化想法变为现实：

代理构建器： 对于希望自定义的用户，我们直观的低代码界面允许您设计和配置自己的 AI 代理。

工作流管理： 轻松构建、修改和优化您的自动化工作流。您可以通过连接各个模块来构建代理，每个模块执行单一操作。

部署控制： 管理您的代理从测试到生产的整个生命周期。

即用型代理： 不想自己构建？只需从我们的预配置代理库中选择，立即投入使用。

代理交互： 无论您是自己构建的代理还是使用预配置的代理，都可以通过我们友好的界面轻松运行和交互。

监控与分析： 跟踪您的代理性能，并获得洞察，以不断改进您的自动化流程。

阅读本指南，了解如何构建您自己的自定义模块。

💽 AutoGPT 服务器

AutoGPT 服务器是我们平台的核心动力。您的代理就在这里运行。一旦部署，代理可以被外部源触发，并持续运行。它包含使 AutoGPT 顺利运行的所有关键组件。

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： 稳健的系统，确保可靠和可扩展的性能。

市场： 一个全面的市场，您可以在这里找到并部署各种预构建的代理。

🐙 示例代理

以下是使用 AutoGPT 可以实现的两个示例：

1. 根据热门话题生成病毒式传播视频

   • 此代理会读取 Reddit 上的话题。
   • 它会识别热门话题。
   • 然后根据内容自动生成一段短视频。

2. 从视频中提取社交媒体上的热门语录

   • 此代理会订阅您的 YouTube 频道。
   • 当您发布新视频时，它会将其转录。
   • 利用 AI 技术识别最具影响力的语录，生成摘要。
   • 然后撰写帖子，自动发布到您的社交媒体上。

这些示例仅展示了使用 AutoGPT 可以实现的一小部分功能！您可以创建自定义的工作流，为任何应用场景构建代理。

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许可证概述：

🛡️ Polyform Shield 许可证： autogpt_platform 文件夹中的所有代码和内容均采用 Polyform Shield 许可证授权。这个新项目是我们正在开发的用于构建、部署和管理代理的平台。
了解更多关于这项工作的信息

🦉 MIT 许可证： AutoGPT 代码库中的其他部分（即 autogpt_platform 文件夹之外的所有内容）均采用 MIT 许可证授权。这包括最初的独立 AutoGPT 代理，以及诸如 Forge、agbenchmark 和 AutoGPT Classic GUI 等项目。
我们还在其他仓库中以 MIT 许可证发布了额外的工作，例如为 AutoGPT 平台开发并使用的 GravitasML。另请参阅我们采用 MIT 许可证的 Code Ability 项目。

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使命

我们的使命是提供工具，让您专注于真正重要的事情：

• 🏗️ 构建 - 为非凡的事物奠定基础。
• 🧪 测试 - 将您的智能体调优至完美。
• 🤝 委派 - 让 AI 为您工作，让您的想法变为现实。

加入这场革命吧！AutoGPT 将持续引领 AI 创新前沿。

📖 文档  |  🚀 贡献指南

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🤖 AutoGPT 经典版

下文介绍的是 AutoGPT 的经典版本。

🛠️ 快速搭建你的智能体

🏗️ Forge

打造属于你的智能体！ —— Forge 是一个开箱即用的工具包，用于构建你自己的智能体应用。它处理了大部分样板代码，让你可以将全部创造力投入到那些让你的智能体与众不同的地方。所有教程都位于 这里。forge 目录下的组件也可以单独使用，以加速开发并减少智能体项目中的重复代码。

🚀 Forge 入门 —— 本指南将引导你完成创建智能体、使用基准测试和用户界面的过程。

📘 了解更多 关于 Forge 的信息。

🎯 基准测试

衡量你的智能体性能！ agbenchmark 可与任何支持智能体协议的智能体一起使用，而与项目 CLI 的集成则使其在 AutoGPT 和基于 Forge 的智能体中更加易用。基准测试提供了一个严格的测试环境。我们的框架能够进行自主、客观的性能评估，确保你的智能体已准备好应对真实世界的挑战。

📦 PyPI 上的 agbenchmark  |  📘 了解更多 关于基准测试的信息。

💻 用户界面

让智能体更易于使用！ frontend 提供了一个友好的用户界面，用于控制和监控你的智能体。它通过 智能体协议 与智能体连接，确保与我们生态系统内外的多种智能体兼容。

该前端可以直接与仓库中的所有智能体配合使用。只需使用 CLI 运行你选择的智能体即可！

📘 了解更多 关于前端的信息。

⌨️ CLI

为了尽可能简化对仓库中所有工具的使用，我们在仓库根目录下提供了一个 CLI：

$ ./run
用法：cli.py [选项] 命令 [参数]...

选项：
  --help  显示此消息并退出。

命令：
  agent      智能体的创建、启动和停止命令
  benchmark  启动基准测试以及列出测试和类别
  setup      安装系统所需的依赖项。

只需克隆仓库，使用 ./run setup 安装依赖，即可开始使用！

🤔 有问题？遇到困难？有建议？

获取帮助 - Discord 💬

如需报告 bug 或请求功能，请创建一个 GitHub Issue。请确保尚未有人为此主题创建过问题。

🤝 子项目

🔄 智能体协议

为保持统一标准并确保与当前及未来众多应用的无缝兼容，AutoGPT 采用了由 AI Engineer Foundation 制定的 智能体协议 标准。该标准规范了智能体与前端和基准测试之间的通信路径。

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星标统计

⚡ 贡献者

AutoGPT 快速上手指南

AutoGPT 是一个强大的平台，允许用户创建、部署和管理持续运行的 AI 智能体（Agents），以自动化复杂的工作流。本指南将帮助你快速在本地搭建并运行 AutoGPT 平台。

1. 环境准备

在开始安装之前，请确保你的系统满足以下硬件和软件要求。

硬件要求

• CPU: 推荐 4 核及以上
• 内存: 最低 8GB，推荐 16GB
• 存储: 至少 10GB 可用空间

软件要求

• 操作系统:
  • Linux (推荐 Ubuntu 20.04 或更新版本)
  • macOS (10.15 或更新版本)
  • Windows 10/11 (需安装 WSL2)
• 必备软件及最低版本:
  • Docker Engine (20.10.0+)
  • Docker Compose (2.0.0+)
  • Git (2.30+)
  • Node.js (16.x+)
  • npm (8.x+)
  • 代码编辑器 (如 VSCode 1.60+)

网络要求

• 稳定的互联网连接
• 能够发起出站 HTTPS 请求
• Docker 所需端口未被占用

提示：如果你希望跳过繁琐的配置直接体验，可以关注官方云托管版的等待列表，但自建版本完全免费且功能完整。

2. 安装步骤

AutoGPT 提供了一键安装脚本，这是最推荐的本地部署方式，可自动处理依赖安装、Docker 配置及服务启动。

macOS / Linux 用户

在终端中执行以下命令：

curl -fsSL https://setup.agpt.co/install.sh -o install.sh && bash install.sh

Windows 用户 (PowerShell)

以管理员身份打开 PowerShell，执行以下命令：

powershell -c "iwr https://setup.agpt.co/install.bat -o install.bat; ./install.bat"

安装过程说明：

1. 脚本会自动下载并安装必要的依赖项。
2. 自动配置 Docker 环境。
3. 启动本地的 AutoGPT 实例。
4. 安装完成后，通常可以在浏览器中访问 http://localhost:80 (具体端口请参考脚本输出日志) 进入前端界面。

注意：如果一键脚本执行失败，请检查 Docker 是否已正确安装并运行。详细的手动部署文档可参考 官方自托管指南。

3. 基本使用

安装启动后，你可以通过浏览器访问 AutoGPT 前端界面进行交互。以下是核心功能的使用简介：

使用预制智能体 (Ready-to-Use Agents)

如果你不想从头构建，可以直接使用库中预配置的智能体：

1. 登录前端界面。
2. 在 Marketplace 或 Agent Library 中浏览可用的智能体。
3. 选择一个智能体（例如“社交媒体摘要生成器”），点击 Run 即可立即执行。

构建自定义智能体 (Agent Builder)

通过低代码界面设计专属工作流：

1. 进入 Agent Builder 界面。
2. 添加模块 (Blocks)：从左侧面板拖拽功能块（如“读取网页”、“调用 LLM"、“发送通知”）到画布。
3. 连接流程：将各个模块的输出与输入相连，定义执行顺序。
4. 配置参数：点击每个模块设置具体的 API Key 或提示词。
5. 测试与部署：点击 Test 运行调试，确认无误后点击 Deploy 发布为持续运行的服务。

典型应用场景示例

• 热点视频生成：配置智能体监控 Reddit 热门话题 -> 自动提取内容 -> 生成短视频脚本并制作视频。
• 视频金句提取：订阅 YouTube 频道 -> 新视频发布时自动转录 -> AI 提取精彩语录 -> 自动生成社交媒体推文并发布。

监控与管理

在 Monitoring 面板中，你可以查看智能体的运行状态、历史执行记录以及性能分析数据，以便不断优化你的自动化流程。

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更多高级用法（如自定义代码块开发）请参阅 官方文档。