BabyAGI UI：2023 年任务规划界面演示

BabyAGI 有了网页界面，让人们更容易尝试其任务循环。在这期 2023 年 5 月的演示中，我在本地安装 BabyAGI UI，并用一个示例目标展示它的运行过程。这是一份历史教程：[UI 代码仓库](https://github.com/miurla/babyagi-ui)已于 2024 年 10 月归档，目前的模型可用性、依赖和设置可能不同。

最初的 BabyAGI 是一个实验性任务管理智能体：给它一个目标，它就会循环创建、排序和执行任务。它仍然很基础，实际能完成的工作有限。尽管名字中有 AGI，这次演示并不能证明实现了通用人工智能。

Yoshiki Miura 开发的 BabyAGI UI 提供类似 ChatGPT 的界面，使用 Next.js、Tailwind CSS、Pinecone 和 LangChain。它可以通过 Vercel 部署，也可以在本地运行。这个 UI 与 Yohei Nakajima 最初的 BabyAGI 是独立项目；后者此后继续演进，原始版本已移至归档仓库。

在演示的本地安装中，我使用 `git clone https://github.com/miurla/babyagi-ui` 克隆仓库，用 `cd babyagi-ui` 进入目录，安装 Node.js 后运行 `npm install`。我复制环境文件示例，并用 `npm run dev` 启动开发服务器。仓库现在写明的命令是 `cp .env.example .env`；应查阅归档项目的配置说明，不要假定旧演示至今仍适用。

README 提到了环境变量和 Pinecone。在这次特定演示中，我没有填写环境设置，而是通过界面输入 OpenAI API 密钥。这一观察不能证明所有版本或功能都不需要 Pinecone 或其他配置；仓库后来的 README 在设置中要求创建索引。

服务器启动后，我打开终端显示的本地地址，这里是 `http://localhost:3001`。界面允许我从当时提供的模型中选择，并设置有限迭代次数或无限循环。2023 年展示的模型名称、访问权限和价格不应视为当前信息。

我选择 GPT-3.5 Turbo，创建 API 密钥并将其保存在界面设置中。我说会在发布前轮换录制时展示的密钥。API 调用可能产生费用，特别是在循环无限运行时，因此应监控用量并在适当的时候停止。

作为示例目标，我输入“解决世界饥饿”，初始任务是“制定任务清单”。模型生成建议任务，例如研究经济、政治和社会原因，然后排列优先级。这展示的是任务生成，而不是解决世界饥饿问题。

排在首位的任务要求分析气候变化对粮食生产和分配的影响。界面显示生成的文本，然后创建另一份清单并重新排序。后续任务提出建立一个可持续农业和粮食安全项目数据库；视频并未证明系统独立研究了经过核实的来源，也未证明它建立了这样的数据库。

看到循环重复后，我停止运行。任务清单和生成的回答展示了简单智能体界面的潜力，但输出需要核实，现实执行能力也有限。持续运行可能产生大量 API 用量，因此我建议留意循环状态。