第一次見到Auto-GPT是4月1日，一位名叫Significant Gravitas發布的一篇內容，介紹開源應用程序Auto-GPT可以自動執行python腳本，同時具備遞歸調試、開發和自我迭代的自動化能力。（開源地址：https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT）

當時Auto-GPT有個致命的缺點，如果你沒有GPT-4 API（需要申請）密鑰就無法使用該項目。也就是說本質上Auto-GPT只是一個“四肢”，大腦還是GPT-4。由于明顯的局限性，沒有引起太大的反響，不過作者表示，會盡快迭代支持GTP-3.5 API讓更多人的使用。  

在4月7日看到一篇名叫“有人要求AI毀滅人類”的文章。內容挺有噱頭，一個名叫“ChaosGPT”的機器人接到了一個命令，要求它執行“毀滅人類”的計劃（點擊查看）。從計劃設定、執行到后期結果預估全部自動化完成。作者還將ChaosGPT的執行計劃做成了視頻，觀看量超過了10萬，用戶評論超過500條。這個ChaosGPT機器人就是根據Auto-GPT開源項目開發的，并且已經支持GTP-3.5 API。  

隨后，大家都知道了Auto-GPT開源應用傳到了國內引起了很大的共鳴，還沖上了知乎的熱搜榜。從技術層面來說，Auto-GPT所展現出來的效果就是新壺裝老酒，同樣爆火的RPA（機器人流程自動化）+AI+API一樣可以實現，并且不受API密鑰影響，無需專業開發背景也能使用。  

可能RPA在代碼自動生成領域不如Auto-GPT，但在端到端業務流程自動化，跨平臺、系統方面都有穩定的表現，并且已經得到海量業務場景的驗證。下面就和大家說說Auto-GPT的優點與缺點，同時對企業、個人、RPA賽道能帶來哪些好處。  

 Auto-GPT優點   

GPT-4在生成文本、代碼等內容的能力非常強，但是它缺一個“身體”以進一步將生成內容實現深度應用。而Auto-GPT充當了GPT-4的“四肢”，例如，它可以將GPT-4生成的內容錄入到指定系統中；可以跨平臺執行搜索、數據搜集等。  

所以，Auto-GPT最大的優點，是補齊了GPT-4的缺點，這也是Auto-GPT能在短時間內爆火的原因之一。而Open AI也表示，Auto-GPT現在所做的事情，正是ChatGPT下一步要增加的功能。  

強大的代碼開發：Auto-GPT應用最多的業務場景就是代碼開發，不少開發者通過Auto-GPT實現了代碼全自動化開發、審核、迭代等，例如，網上有一位開發者通過Auto-GPT自動創建了一個網站，整個流程完全無需人工干預，全部由機器人獨立完成。  

除了代碼開發之外，端到端數據提取、錄入都是Auto-GPT的強項。有開發者通過Auto-GPT打造了一系列自動化應用。  

抓取數據：可以自動抓取網站的關鍵數據，例如，新聞、評論、標簽、圖片等，并將其錄入到指定系統中。  

內容識別：可以自動識別pdf、bmp，jpg，png，tif，gif，pcx等格式的非結構化數據，并將其轉化為結構化數據。  

自動生成文本并進一步處理：GPT-4具備生成各種文本的能力，例如，營銷文案、創意寫作等，現在通過Auto-GPT可以直接將文案發布在營銷平臺中，實現閉環自動化營銷進一步節省人力和時間。  

Auto-GPT缺點   

需要使用GPT-4、GPT-3.5 API密鑰：想使用Auto-GPT就必須有GPT-4或GPT-3.5的API密鑰。目前，GPT-4的API密鑰需要申請審核使用，GPT-3.5稍微好一些。  

費用高：最新的GPT-4 API費用還是挺高的。如果你的業務流量很大，需要權衡一下節省的時間、費用是否值得支付高額的API費用。  

受眾小：只有專業編程人員才能使用Auto-GPT，如果你不懂編程只能干羨慕了。  

不穩定：Auto-GPT推出的時間不到一個月，在github就突破了8萬顆星成為現象級開源產品。但作者說過由于“大腦”是GPT-4，目前Auto-GPT還處于測試階段，在執行繁瑣、復雜的業務流程上會出現不穩定的情況。  

數據安全：Auto-GPT在執行任務的過程中，將數據傳輸到GPT-4進行處理，企業、個人用戶會面臨敏感數據泄露的問題。所以，如果是金融、銀行、政務等機構在使用Auto-GPT時需要格外小心。  

 Auto-GPT與RPA+AI   

Auto-GPT與“RPA+AI”有太多相似之處，所以，此次爆火的Auto-GPT也為RPA賽道注入了新活力，讓全球更多的用戶知道了自動化的好處。  

1）技術特性：都是通過端到端自動化為用戶提升效率、節省時間。雖然二者在未來可能存在競爭的關系，但是對于整個自動化生態起到了推波助瀾的作用。  

2）技術原理：Auto-GPT的核心是GPT-4。而RPA的核心是AI，這包括NLP、OCR、CV、ML等眾多主流AI，從底層技術來看二者是通用的，可以說是一家人。  

3）自動化場景重疊：很多Auto-GPT支持的端到端自動化業務場景，都是RPA+AI的拿手好戲，并且支持更復雜、冗長的自動化流程。  

4）RPA更易使用：只有專業編程人員才能使用Auto-GPT，而RPA支持無代碼、可視化拖拽的構建方式，沒有編程背景的業務人員也能使用。  

5）RPA更安全：金融、銀行、證劵、政務等是應用RPA最多領域之一，足以看出RPA的安全性。  

總之，Auto-GPT的出圈證明了人們對端到端業務流程自動化的需求是非常旺盛的，這對于RPA市場的增長、用戶感知、生態建設都會起到立竿見影的作用。普通人也可以通過Auto-GPT或RPA+AI執行很多重復、枯燥的業務流程，從而時間降本增效。

可以預見，隨著Auto-GPT更多的變體出現下沉到更深的業務場景中，人們的工作效率將獲得質的提升。

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