AutoGPT：构建、部署和管理持续AI代理的自动化平台

Deutsch | Español | français | 日本語 | 한국어 | Português | Русский | 中文AutoGPT是一个强大的平台，允许您创建、部署和管理持续运行的AI代理，以自动化复杂工作流程。

- 下载自托管（免费！）- 加入云托管测试版的等待名单（封闭测试版——公开发布即将到来！）注意自行设置和托管AutoGPT平台是一个技术过程。如果您想要一个开箱即用的方案，我们建议您加入云托管测试版的等待名单。

在继续安装之前，请确保您的系统满足以下要求：- CPU：建议4核以上- 内存：最低8GB，建议16GB- 存储：至少10GB可用空间- 操作系统：

- Linux（推荐Ubuntu 20.04或更新版本） - macOS（10.15或更新版本） - 带有WSL2的Windows 10/11- 所需软件（最低版本）：

- Docker Engine（20.10.0或更新版本） - Docker Compose（2.0.0或更新版本） - Git（2.30或更新版本） - Node.js（16.x或更新版本） - npm（8.x或更新版本） - VSCode（1.60或更新版本）或任何现

代代码编辑器- 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连接我们已迁移到一个全面维护且定期更新的文档网站。👉 在此处遵循官方自托管指南本教程假设您已安装Docker、VSCode、git和npm。

跳过手动步骤，使用我们的自动设置脚本在几分钟内开始。

对于macOS/Linux：curl -fsSL https://setup.agpt.co/install.sh -o install.sh && bash install.sh对于Windows（PowerShell）：

powershell -c "iwr https://setup.agpt.co/install.bat -o install.bat;./install.bat"这将安装依赖项、配置Docker并启动您的本地实例——一次性完成。

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使用和利用我们的AI代理。这是您将AI自动化想法变为现实的界面：- Agent Builder：对于想要定制的人，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。您通过连接块来构建代理，每个块执行一个单一操作。- 部署控制：管理代理的生命周期，从测试到生产。- 即用型代理：不想构建？只需从我们的预配置代理库中选择，即可立即投入使用。

- 代理交互：无论您是构建自己的代理还是使用预配置的代理，都可以通过我们的用户友好界面轻松运行并与它们交互。- 监控与分析：跟踪代理的性能并获得见解，以持续改进自动化流程。阅读本指南以了解如何构建自己的自定义块。

AutoGPT服务器是我们平台的动力核心——这是您的代理运行的地方。部署后，代理可以由外部源触发并持续运行。它包含使AutoGPT顺利运行的所有必要组件。- 源代码：驱动代理和自动化流程的核心逻辑。

- 基础设施：确保可靠和可扩展性能的强大系统。- 市场：一个全面的市场，您可以在其中找到和部署各种预构建的代理。以下是您可以使用AutoGPT实现的两个示例：- 从热门话题生成病毒式视频：该代理读取Reddit上的话题，识别热门话题，然后根据内容自动创建短视频。

- 从视频中识别社交媒体最佳引文：该代理订阅您的YouTube频道，当您发布新视频时，它会转录视频，使用AI识别最有影响力的引文以生成摘要，然后撰写帖子并自动发布到您的社交媒体。这些示例只是您可以使用AutoGPT实现的目标的一瞥！

您可以创建自定义工作流来为任何用例构建代理。🛡️ Polyform Shield许可证：autogpt_platform文件夹内的所有代码和内容均采用Polyform Shield许可证授权。

这个新项目是我们用于构建、部署和管理代理的开发中平台。

阅读有关这项工作的更多信息🦉 MIT许可证：AutoGPT存储库的所有其他部分（即autogpt_platform文件夹之外的所有内容）均采用MIT许可证授权。

这包括原始的独立AutoGPT Agent，以及Forge、agbenchmark和AutoGPT Classic GUI等项目。我们还在其他存储库中根据MIT许可证发布额外作品，例如为AutoGPT平台开发并使用的GravitasML。

另请参阅我们的MIT许可代码能力项目。我们的使命是提供工具，以便您可以专注于重要的事情：- 🏗️ 构建——为令人惊叹的事情奠定基础。- 🧪 测试——将您的代理微调至完美。- 🤝 委托——让AI为您工作，让您的想法变为现实。

成为革命的一部分！AutoGPT将长期存在，处于AI创新的前沿。📖 文档 | 🚀 贡献以下是有关AutoGPT经典版本的信息。🛠️ 构建您自己的代理 - 快速入门打造您自己的代理！——Forge是一个现成的工具包，用于构建您自己的代理应用程序。

它处理了大部分样板代码，让您将所有创造力投入到使代理与众不同的方面。所有教程均位于此处。Forge的组件也可以单独使用，以加速开发并减少代理项目中的样板代码。🚀 Forge入门——本指南将引导您完成创建自己的代理以及使用基准和用户界面的过程。

📘 了解更多关于Forge的信息衡量您代理的性能！agbenchmark可以与任何支持代理协议的代理一起使用，并且与项目的CLI集成使其更容易与AutoGPT和基于Forge的代理一起使用。

基准测试提供了一个严格的测试环境。我们的框架允许自主、客观的性能评估，确保您的代理为现实世界的行动做好准备。📦 agbenchmark on PyPI | 📘 了解更多关于基准测试的信息使代理易于使用！

前端为您提供了一个用户友好的界面来控制和监控您的代理。它通过代理协议连接到代理，确保与我们生态系统内外的许多代理兼容。前端与存储库中的所有代理开箱即用。只需使用CLI运行您选择的代理即可！

📘 了解更多关于前端的信息为了尽可能轻松地使用存储库提供的所有工具，存储库根目录中包含了一个CLI：$ ./run用法：cli.py [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...选项： --help 显示此消息并退出。

命令： agent 创建、启动和停止代理的命令 benchmark 启动基准测试并列出测试和类别的命令 setup 安装系统所需的依赖项。只需克隆存储库，使用./run setup安装依赖项，就可以开始了！

获取帮助 - Discord 💬要报告错误或请求功能，请创建GitHub Issue。

请确保其他人没有为同一主题创建问题。为了保持统一标准并确保与许多当前和未来应用程序的无缝兼容，AutoGPT采用了AI工程师基金会的代理协议标准。该标准规范了从代理到前端和基准测试的通信路径。