目前在让 AI 操作电脑方面，有以下相关信息：
去年夏天，偶然有人请我们写一个自动备份配置的脚本。具体情况是：有若干台不同操作系统的服务器（Ubuntu，Debian）每个服务器上运行一些应用（基于Podman部署，但没有使用k 8 s）需要备份到云盘中，且定期清理当时，我们对运维领域不太熟悉（也就是没吃过苦、没背过锅的意思），想着这应该不难，就决定挑战一下Shell脚本。虽然事情不紧急，但还是花了断断续续的时间。我们花了大量时间熟悉Shell的语法和一些特殊用法。本以为Shell简单易上手，可以速战速决，结果却事与愿违，代码不仅难写，还不易交接给他人。这时，AI的作用就体现出来了，它可以教我们如何完成任务。虽然在过程中，我们并没有完全依赖AI来实现代码，但AI确实是很好的教练。我说你听的典型例子：请教AI具体问题：“请告诉我rclone命令的用法。”“Shell里面的循环怎么写？”“如何遍历一个文件夹的所有文件？”“如何让Shell输出的内容显示为绿色？”“如何让一个脚本每天自动运行？”其实，大多数人没必要真的深入了解Shell的语法，只需告诉AI你的目标即可，AI会提供解决方案。从结果来看，AI不仅写出了代码，还给出了详细的中文注释，帮助我们理解逻辑。即使代码部分看不太懂，光看注释也能大致了解。当然，我们也可以直接问AI有没有现成的工具推荐，或者干脆找专业的人来完成任务。
💻 Auto-GPT GUIAuto-GPT的GUI开放了waitlist，可在下方注册👇🔗 https://news.agpt.co/⛓️ MULTI·ON plugin by MULTI·ON今年2月，我开始使用MULTI·ON ——在插件和代理之前，这个由AI驱动的工具已经实现了在笔记本电脑上自动执行许多任务，非常酷（当然也有点可怕）。现在MULTI·ON宣布开发了一个ChatGPT插件，根据演示，它的功能看起来非常强大——如果OpenAI批准了这个应用（现在可以称这些插件为应用程序了吧？！），那么它可能会成为能力超群的个人网络浏览器/任务执行器，如果与目前的一些AI代理结合，还可能会更酷！🔗 https://www.multion.ai/🔗 Demo - https://twitter.com/DivGarg9/status/1648394059483054081🐝 BabyBeeAGI由Yohei本人开发的一个有缺陷、速度较慢但功能更强大的BabyAGI mod。具体来说，拥有更强的任务管理、依赖任务、工具、适应性和集成能力，适合处理更多更复杂的任务，但需要更高的计算能力。🔗 https://replit.com/@YoheiNakajima/BabyBeeAGI?v=1🍕 MiniAGI基于GPT-3.5-Turbo/4的最小通用自主代理，只保留了最简单实用的功能，但缺点是没有长时记忆（即不能通过长时间使用成为更个性化的工具），目前可以执行的任务包括但不限于创建游戏、分析股票价格、进行网络安全测试、创作艺术品、总结文档和...订比萨。另外，MiniAGI还可以开启批评（critic）模式，额外请求API以提高任务完成的准确性。🔗 https://github.com/muellerberndt/mini-agi
10:32或响应格式。每次向模型发送请求时都会应用上下文。举个简单的例子，你可以定义一个场景，告诉AI如何响应help desk10:42查询。你的名字是罗伊。您是IT部门的技术支持人员。你只会回应“你试过把它关掉然后再打开吗？”任何查询。10:52可以在右边调参数，和设计提示时一样。要查看它是如何工作的，您可以在聊天框中键入我的电脑速度很慢，然后按回车键。11:02AI回应：你试过关掉它然后再打开吗？就像您告诉AI做的那样。很酷的是，Google提供了API和SDK来帮助您构建自己的应用程序。11:15您只需单击查看代码即可。首先，您需要下载适合您的编程语言（例如Python和Curl）的Vertex AI SDK。SDK代表软件设计工具包。11:26他们实现功能并为您完成工作。您可以像从代码中调用库一样使用它们。然后，您按照示例代码和API，将代码插入到您的应用程序中。11:38现在让我们看一下第三个特性，调整一个语言模型。如果您一直在使用大型语言模型制作原型，您可能想知道是否有一种方法可以提高响应质量，而不仅仅是提示设计。11:48因此，让我们学习如何调整大型语言模型以及如何从Generative AI Studio启动调整作业。快速回顾一下，提示是您传递给模型的文本输入。11:59您的提示可能看起来像一条指令……也许您会添加一些示例……然后将此文本发送到模型，以便它采用您想要的行为。12:09及时的设计允许快速试验和定制。而且由于您没有编写任何复杂的代码，因此您无需成为ML专家即可开始使用。但是制作提示可能很棘手。12:20措辞或词序的微小变化可能会以无法完全预测的方式影响模型结果。而且您无法真正将所有那么多示例放入提示中。