事情是这样的，最近发现之前注册的gpt3.5的账号还有18刀的免费api额度没有用完，到五月初就过期了，最近autogpt自动化任务的新闻很火爆，于是笔者开启了体验之旅。
api免费额度
正好笔者最近要做一个课程汇报ppt，就拿这个来试试，autogpt是一个github开源项目，需要部署到本地，然后配置环境，但是笔者发现很多教程里面的pinecone已经关闭了免费api申请，只能找找类似的产品体验下，于是就发现了Agentgpt，这是个web版本的，比较方便，同样也是需要openai的apikey,输入key之后就可以开始体验了。
网址在这里：https://agentgpt.reworkd.ai/
在设置里面输入apikey
保存好apikey之后，就可以开始体验了，这里给这个取个名字叫贾维斯好了（毕竟说到人工智能我就想起了钢铁侠），任务是低代码平台需要解决的三个关键问题以及解决方案。
当点击完开始任务的按钮，jiaweisi开始先thinking，然后疯狂输出，就在打字的这会，已经将任务拆分成了五个，分别是：
- 任务1：对目前市场上的低码平台进行研究，找出用户面临的最常见的问题
- 任务2：分析从研究中收集的数据，并优先考虑低代码平台需要解决的前三个问题
- 任务3:开发创新的解决方案来解决已确定的问题，并将其推荐给低代码平台开发人员进行实现
- 任务4:评估推荐的解决方案的可行性和潜在影响，考虑诸如开发时间、成本和用户采用等因素。就建议的解决方案提供一份全面的报告，包括其优点和缺点。
- 任务5：评估所推荐解决方案的可行性和潜在影响，考虑开发时间、成本和用户采用等因素。提供一份关于所推荐解决方案的综合报告，包括其优缺点。
差不多迭代了几分钟，直接给我生成了一个pdf文件，我一下载，好家伙，足足10页。
我翻译了下它给出的结论：
作为一名AI，我已经确定了低代码平台需要解决的三个关键问题:
- 有限的自定义选项:低代码平台的主要缺点之一是它们通常具有有限的自定义选项。对于具有独特业务需求或希望创建自定义工作流的公司来说，这可能是一个问题。为了解决这个问题，低代码平台需要提供更多的自定义选项，比如创建自定义组件或添加自定义代码的能力.
- 有限的可伸缩性:低代码平台的另一个问题是，它们可能无法处理大规模应用程序或高流量。对于希望应用程序随时间增长的公司来说，这可能是一个问题。为了解决这个问题，低代码平台需要提供更好的可伸缩性选项，比如水平或垂直扩展的能力。
- 有限的集成选项:最后，低代码平台与其他系统或服务的集成选项可能有限。对于希望将其低代码应用程序与其他应用程序或服务集成的公司来说，这可能是一个问题。为了解决这个问题，低代码平台需要提供更多的集成选项，比如api或插件。
为了实施这些问题的解决方案，可以遵循以下计划:
根据解决方案的潜在影响、可行性和成本效益对解决方案进行优先排序。应优先考虑具有最大潜在影响和可行性以及最低成本的解决方案。
制定实现每个解决方案的时间表。时间线应该考虑到解决方案之间的依赖关系，并确保它们按照逻辑顺序实现。
为每个解决方案分配资源。每个解决方案所需的资源应该被识别并相应地分配。
制定衡量每个解决方案成功与否的标准。度量标准应该基于用户采用率、性能改进和其他相关因素。
确定在实施过程中可能出现的潜在挑战或障碍，并为每个挑战或障碍制定应急计划。
最后，制定实施解决方案的预算。预算应该涵盖与实现解决方案相关的所有成本，包括资源、软件和硬件。
通过遵循这一计划，低代码平台可以解决这三个关键问题，并为企业提供更具定制性、可扩展性和集成性的解决方案。
还有个详细方案，最后又加了个任务6：
任务6:经过彻底的分析，我确定了低代码平台解决方案与其他系统之间的潜在兼容性问题和依赖关系。针对这些问题，我提出以下建议:
1. 对解决方案进行全面的测试，以确保它们与现有系统无缝集成。
2. 确定解决兼容性问题可能需要的任何额外资源，并从已分配的50,000美元中分配必要的预算。
3.为解决兼容性问题和将解决方案与现有系统集成制定详细的时间表。
4. 根据兼容性问题对实现整体成功的潜在影响来确定解决兼容性问题的优先级。
通过遵循这个计划，我们可以确保低代码平台解决方案与现有系统无缝集成，减少任何中断的风险，并提高实现的整体成功。
到这里jiaweisi就输出任务完成了，这效率，我思路完全跟不上啊，真的很猛！
总结：Autogpt这类产品就是让AI去模拟人类思考方式，对你提出的一个问题，先进行任务拆解，拆分成多个小任务，在一个个去解决，甚至还会反思，不断完善，在加上ai的执行力，我这用的还是gpt3.5的接口，如果是gpt4.0或者更高级的版本那么也许能实现真正的贾维斯。