本文主要介绍Auto-GPT、BabyAGI 以及 HuggingGPT三种开源的AI自主代理，实现了向AI询问问题的进步。
Auto-GPT
Auto-GPT的主要功能是自动链接多个任务，以实现用户设定的大目标，当用户提出较大的问题时，其会把问题转化成多个小问题，分解成子任务，并自我提示。
Auto-GPT采取短期记忆的方式，支持文本和图像作为输入。它可以在网络上搜索，帮助用户科学研究、市场研究、内容创建、销售线索生成、业务计划创建、产品评论、播客大纲制定等。目前它的技术并不完善，如短期记忆。在未来，Auto-GPT有希望实现它与其他AI代理的对话。
Baby AGI
BabyAGI是自主任务驱动AI系统。核心在于，它可以根据设定的目标生成、组织、确定优先级以及执行任务。
BabyAGI尝试使用预定义的目标进行自我驱动，自动化个人任务管理。它不仅可以自动生成和执行任务，而且还可以根据完成的任务结果生成新任务，并且可以实时确定任务的优先级。
BabyAGI和Auto-GPT的不同在与BabyAGI可以实现确定优先顺序，它可以一步一步生成新任务，而Auto-GPT是把一个大任务分成若干个小任务。步骤可以分为以下几部分
1、从任务列表拉取待完成任务项；
2、将任务发给执行Agent（Execution Agent），执行Agent集成调用OpenAI API和任务上下文完成任务；
3、将任务结果进行完善，然后存放到向量DB Chroma或Weaviate中；
4、基于前一个任务的执行结果和初始目标，创建新的任务，插入到任务列表中。
HuggingGPT
HuggingGPT的工作可以分为以下几步：
任务规划：HuggingGPT利用ChatGPT来理解用户的提示，然后将查询分解为小的可操作任务，确定了这些任务的依赖关系，并定义了它们的执行顺序。
2.模型选择：HuggingGPT使用一个上下文中的任务-模型分配机制，为一个特定的任务选择最合适的模型。
3.任务执行：任务被分配给一个特定的模型，它对其进行推理并返回结果。为了提高这个过程的效率，HuggingGPT可以同时运行不同的模型，只要它们不需要相同的资源即可。
4.生成响应：最后一步是生成对用户的响应。它整合了前几个阶段的所有信息和推理结果，让这些信息以一种结构化的格式呈现。
