上个周末终于有时间把玩了一下近期大🔥的AutoGPT, 给我带来了非常大的震撼 AI 从助理(Assistant)→代理(Agent)，将 AI和人的边界向前推进了一大步 下面我用几个例子详细解释 - 为什么AutoGPT在【加速】替代人类职位 - 未来需要什么样的组织 - 未来需要什么样的人才 1/19

1️⃣ 简单解释下AutoGPT是什么 AutoGPT是一种可以将目标分解成子任务，并利用互联网和其他工具来实现目标的AI Agent ChatGPT依赖人类prompt定义高质量的问题输入，是一个专业的执行层员工；而AutoGPT可以将模糊的指令变成具体的可执行问题，这至少是一个中层leader ，老板的代理人（Agent） 2/19

2️⃣ AutoGPT在【加速】替代人类职位 基于解决问题的能力，我把人才分为3个等级：Entry/Middle/High ChatGPT 的出现，会让Entry Level急剧减少，对 Middle Level也会有部分替代 AutoGPT 则将人和 AI 的边界向前推进了一大步：AI 开始尝试解决「不明确的问题」，显示出某些High Level人才的能力 3/19

下面我用AgentGPT+2个例子测试其能力，并附上结论 AgentGPT是一个基于浏览器实现的AutoGPT, 省去了在自己电脑上部署AutoGPT的工作，可以说是一个平替版 遗憾的是暂时还没有浏览网页和部署软件的能力，但足够用来测试【模糊指令→拆解→执行】的过程 使用地址： 4/19

例 1: 比较ETH和特斯拉，哪一个值得在未来5年内投资？ 这是一个略模糊的问题，需要比较哪些维度？投资者的风险承受能力如何？最后基于哪些因素来做出决策？ 我同时把这个问题抛给 ChatGPT 和 AgentGPT, ChatGPT 只给了一个模糊的答案，而AgentGPT将其拆解为了13个子任务，输出加起来有4000字 5/19

可以发现，AgentGPT具有任务拆解和自我成长能力，表现出了 High Level人才的能力 • 一开始把问题拆成 3 个简单的子任务 • 比较的维度一开始只有历史表现，随着思考深入增加了更多维度，包括风险分析、新兴技术、公司财务、盈利能力、未来增长能力等，也就是说 AgentGPT 的思考变的越来越全面 6/19

• 在增加比较维度后，AgentGPT 会主动迭代其答案，给出最新建议 - 第一次提供的建议是【分散投资组合】 - 考虑背后公司的财务健康和稳定性后，给出的建议是【特斯拉】 - 再增加相关行业的财务表现、增长潜力和市场份额后，给出的建议仍然是【特斯拉】 作为 ETH 和 Tesla 的投资人，我打 75 分 7/19

当然，我也发现了 1 个明显的 bug：重复 • AgentGPT 反复增加「风险」和「监管」的子任务，甚至都开始了循环，仿佛没有记忆，忘记了已经分析过 例 2: 如何在加密货币世界中进行聪明的投资 这个问题比上一个更模糊，看 AgentGPT 如何处理 • 没有明确的比较标的 • 没有明确的投资期限 8/19

我同样把这个问题抛给 ChatGPT 和 AgentGPT, ChatGPT 仍然输出了一个全面但没有实际结论的答案；而这次 AgentGPT 疯狂拆解和新增子任务，运行的 20 分钟后生成了 53 个子任务，输出超过了 1.5w 字，最终被我手动停止 • 一开始 AgentGPT 还比较正常，仍然把问题拆成 3 个简单子任务 9/19

• 可能因为没有具体的标的，维度发散到了13个并且收不住 • 增加【开发系统】的任务后，AgentGPT陷入循环，可能是因为目前还不具备软件开发能力，触发了某个 bug 其实在第 8 个任务的时候 AgentGPT 就给出了一个初步建议，如果基于此不断迭代可能会产出更好的答案，可惜发散出去回不了头 10/19

另外由于可以调用本地文件、访问网络并部署软件，AutoGPT 可能会以非常意想不到的方式运行 据一位Reddit用户分享，他给AutoGPT 100美元的真实预算，告诉它可以做任何事情。 AutoGPT先创建了一个关于猫的维基页面，然后通过缺陷获得管理员权限接管了它所在的Python环境，把自己「杀死」了, sad 11/19

测试总结 • AutoGPT 具有接收模糊问题、任务拆解和自我成长能力，表现出了 High Level 人才的特征 • AutoGPT 目前有几个明显缺陷：重复（没有记忆）、发散、不可预测，还无法完全自动驾驶（autopilot），需要小心使用，在人类的监督下完成设定问题（需要有个老板定期 check 进展不要走偏） 12/19

尽管还有缺陷，AutoGPT 将AI和人的边界向前推进了一大步 如果说ChatGPT是针对具体指令给出答案的助理(Assistant)，AutoGPT则是可以根据人类模糊意图【独立】完成工作的代理(Agent)，越来越像「人」甚至超越「人」 怪不得大佬们都在聊 AI Alignment, 人类文明和超级智能体如何共存 13/19

3️⃣ AI Agent 会加速组织的小型化和 solopreneur 的涌现 最近有 2 个内容让我印象深刻。第一个是知名 VC @chamath 在播客里面表示，之前 40-50 公司做的事情，现在完全可以由 3-4 个人完成，同时也不需要这么多资金量。他正在计划重组VC，以适应新的投资逻辑 14/19

第二个就是 Chamath 口中「不需要那么多资金量」的公司之一midjouney. 11 位员工，完全没有融资，在不到一年的时间拥有了全球上千万用户，年收入上亿美金。 许多服务个人创作者的工具，都让我看到类似的潜力。如何帮助这样的组织，将是 VC 今年研究的重要课题 15/19

4️⃣ AI Agent 的世界里需要什么样的人才？ 对于模糊的目标，需要有个老板来监督AI Agent的工作，定期 check进展不要走偏 我们的目标是做其老板 • AI Agent已经会拆解问题但过于发散，需要我们有超越其的决策能力 • 决策后需要对「用户」进行宣讲和影响，取得共识，这也是我们常说的沟通能力 16/19

另一方面，大型组织会越来越少，小型组织甚至solopreneur会越来越多，我们需要锻炼自己独当一面的能力，而不只是大厂里的一颗螺丝钉 我们需要「某个纵深的专业能力+会用 AI Agent 补上其他模块的能力」，这样一个人可以是 solopreneur，3-4 个人就可以互补成为一个商业组织，在未来更游刃有余 17/19

最后收尾总结 1. AutoGPT具有接收模糊问题、任务拆解和自我成长能力；但目前还有几个明显缺陷，需要在人类的监督下完成任务 2. 作为个体，我们需要「某个纵深的专业能力+会用AI Agent补上其他模块的能力」，这样一个人可以是 solopreneur，3-4 个人可以互补成为商业组织，在未来更游刃有余 18/19

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