从ChatGPT到AutoGPT——AI Agent的范式迁移
一、AI Agent的范式迁移
1. ChatGPT的局限性与Agent化需求
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单轮对话的“工具属性” vs. 多轮复杂任务的“自主性”
ChatGPT 作为强大的生成式AI，虽然能够进行连贯对话，但本质上仍然是“工具型”AI，依赖用户提供明确的指令，而无法自主规划和执行任务。 -
人类介入成本过高：提示工程（Prompt Engineering）的瓶颈
当前，大多数复杂任务仍需要精心设计的提示（Prompt）才能引导AI完成。而在实际应用中，过于依赖提示工程会增加人工成本，限制AI的自主性。
2. AutoGPT的定位与核心价值
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首个实现“目标输入-自动执行-结果交付”闭环的通用型Agent
AutoGPT 具备自主拆解任务、调用工具、持续优化执行流程的能力，从而真正形成闭环任务处理。 -
从“工具”到“员工”：AI在任务执行链中的角色升级
相较于 ChatG