BabyAGI ist ein innovatives KI-Projekt welches definitere Ziele erfüllen soll. Dabei geht der Agent immer gleich vor: Das Ziel wird interpretiert und verstanden, daraus werden kleine Teilaufgaben erschaffen und diese gelöst. Ist das Ziel damit erreicht worden, schließt der Agent ab. Falls nicht, so werden neue Teilaufgaben definiert und das so lange, bis das Ziel erfüllt wird.
Inhaltsverzeichnis
Die Installation von BabyAGI
Die Installation ist NICHT kompliziert, allerdings sind das viele Schritte die besser von anderen erklärt werden könnten als von mir: BabyAGI Installieren.
Wichtig ist nur, dass ihr die folgenden Voraussetzungen erfüllt, dann steht euch nichts im Weg:
- OpenAI API Schlüssel
- Pinecone API Schlüssel
- Python Editor
- 30 Minuten – 45 Minuten Zeit
Das BabyAGI Template bearbeiten
Die Installation ist fertig, nun machen wir uns kurz an das .env Template ran. Das hört sich komplizierter an als es tatsächlich ist, daher sprechen wir das nun kurz durch.
- Open_API_Key: Ohne Satzzeichen abspeichern
- Pinecone_API_KEY: Ohne Satzzeichen abspeichern
- Pinecone_Enviroment: Steht unter dem Pinecone Api Schlüssel
- Objective: Das Ziel was BabyAGI erfüllen soll
- Initial_Task: Develop a task list (Damit erarbeitet sich der Agent seine eigenen Ziele)
Das war es schon, mehr ist es nicht. Kein coden nötig. Einfach nur die Werte austauschen.
BabyAGI Agent starten
Nun starten wir den Agent, dazu in das Verzeichnis wechseln und folgenden Befehl aufrufen: python babyagi.py
Nachdem die Konfiguration geladen wird, wird das definierte Ziel kontrolliert. Daraus resultieren dann zwischen Schritte:
Werten wir nun den oberen Screenshot aus. Unser Ziel ist es, interessante KI Beiträge für einen Blog zu finden. Daraus erzeugt BabyAGI nun eine Aufgaben Liste. Diese Aufgaben befassen sich damit herauszufinden, welche Themen interessant sein könnten und über die noch relativ wenig geschrieben wurde.
Dadurch das er den Task nun mehrmals wiederholt, bekomme ich nach ca. 3 Durchläufen das folgende Ergebnis:
Based on the previously completed tasks, I suggest researching the following popular AI and machine learning topics to identify gaps in information:
- Natural Language Processing (NLP)
- Deep Learning
- Computer Vision
- Reinforcement Learning
- Generative Adversarial Networks (GANs)
- Transfer Learning
- Explainable AI (XAI)
- AutoML
- Federated Learning
- Quantum Machine Learning
Falls ihr euch nun fragt, „Muss ich das verstehen?“ kann ich euch beruhigen. Ich verstehe die Hälfte davon bestimmt auch nicht wirklich. Es soll nur veranschaulichen, wie stark und präzise BabyAGI die Ergebnisse ausliefert.
Ich habe die Begriffe oben kontrolliert, bis auf Zwei davon, sind die Bereiche tatsächlich relativ schlecht dokumentiert und ich könnte mir somit relativ einfach eine gute Platzierung bei Google sichern.
FAQ zu BabyAGI
Ist BabyAGI teuer?
BabyAGI ist ein kostenloser AI Agent, allerdings wird die OpenAI Api stark beansprucht weswegen ihr euch dort lieber ein Limit setzen solltet. Das kannst du hier machen: OpenAI Limit setzen
Woher erhält BabyAGI seine Infomationen?
Das könnt ihr euch aussuchen. Normalerweise aus dem Webbereich aber ihr könnt auch Dokumente angeben und diese anzapfen als Wissensquelle.
Wo ist der Output von BabyAGI?
Es gibt nur die Ausgabe in der Konsole, es gibt aber einen Trick. Bei Windows wäre dies: python babyagi.py > Outputdatei
Was ist der unterschied zwischen BabyAGI und AutoGPT
Der Hauptunterschied zwischen BabyAGI und AutoGPT liegt in ihrer Herangehensweise an das Erreichen desselben Ziels, nämlich der Schaffung von vollautonomen, selbstkorrigierenden Tasks um das Ziel zu erreichen.. BabyAGI kombiniert GPT-4 mit LangChain und Pinecone, um neue Agenten zu erzeugen, die komplexe Aufgaben effizient erledigen können, während AutoGPT GPT-4 verwendet, um Code zu erzeugen, und GPT-3.5 als virtuellen künstlichen Speicherraum nutzt.
BabyAGI ist ein sehr starker KI Agent der einem schnell und einfach viel Arbeit abnehmen kann. Das GUI ist zwar noch relativ schlecht aufgebaut aber besser als AutoGPT allemal.
