AutoGPT 太強了！不須人類下指令，可自主完成任務

ai python

-AgentGPT, 堪称人工智能的天花板！附最新的安装部署教程 | 零度解说

 

AI 聊天機器人正夯，但想要 AI 做些什麼都需要使用者下令才行。最近在 GitHub 有一款開源 Python 應用程式「AutoGPT」，以 GPT-4 為基礎，使用者只要輸入一開始的指令，AI 在開始動作之後，還可以把大型語言模型的「想法」串連在一起並自動為自己下指令，自主達到使用者設定的目標，而且還可以對外連網搜尋取得最新資料來使用。

以往對 ChatGPT 聊天機器人下指令時，需要針對每個動作進行提示和說明，但是如果是 AutoGPT 就不需要這麼麻煩，只要下指令之後，它就會自動完成。

舉例來說，如果請 AutoGPT 建立一個網站，它自動以 React 和 Tailwind CSS 在 3 分鐘之內自動完成網站程式，不需要人類插手。

當然也可以請 AutoGPT 針對某項商品進行市場調查，要求競爭對手的優缺點。這時 AutoGPT 會直接以 Google 搜尋，綜合評估找出商品的競爭公司。當找到相關連結時，AutoGPT 會自行提出問題，像是產品的優缺點是什麼、排行前幾名的優缺點是什麼…等。

AutoGPT 會結合 Google 搜尋繼續自動分析相似產品的網站，甚至還會判斷哪些評論是假的，直到結果滿意為止。

拆解 AutoGPT 執行方式，在使用者下指令後，會提出「想法」，然後進行「推論」，最後完成「結論」。不過，AI 科技部落客 Sully（@SullyOmarr）也表示 AutoGPT 有時候會陷入循環，但如果它開始循環超過 2-3 分鐘，通常代表它卡住了，使用者不得不重新啟動指令。

AutoGPT 自從在 3 月 30 日由開發者 Significant Gravitas 在 GitHub 發佈之後，截至目前為止已經獲得超過 4.8 萬顆星的讚賞，它的特色不只有自動完成指令，還擁有長期和短期記憶，且甚至可以藉由其他 AI 公司功能將文字轉成語音，想要安裝體驗 AutoGPT 的朋友可以到 GitHub 查看。

點擊前往 Auto-GPT 的 GitHub

-------------------------------------------------------------------------------------------------

ChatGPT 流程自动化开源 AI 神器：AutoGPT

GitHub 上还有一个非常火爆的项目「AutoGPT」由 GPT-4 驱动，由开发者用户 Significant Gravitas 于 2023 年 3 月 30 日发布。
简单说「AutoGPT」它可以解放你的双手，你只需要给它一个目标，它就能自动化帮你实现，完全无需人为干预。
20230815-74
例如你想要做一个手机性能排行榜的网站，这时候你只需要给「AutoGPT」目标：设定 AI 角色（手机数码达人）→ 收集目前所有手机的型号 → 按厂家、硬件配置（芯片、屏幕、运存等）分类 →  收集 Geekbench 性能跑分 →  制作成网站。
虽然「AutoGPT」目前还在起步阶段，但不少人已经在发掘它能实现自动化的一些用途，甚至还有网友脑洞大开，给 AI 定个小目标，绑定卡，让它自动帮我赚钱。
值得一提的是因为是基于 GPT-4 的 API (需付费) 所以自动化项目越复杂，那么你的成本就会越高。
AutoGPT使用
需要安装 Python (要求 3.8 版本及以上) 以及 GIT 工具，然后开始克隆：
git clone https://github.com/Torantulino/Auto-GPT.gitcd 'Auto-GPT'pip install -r requirements.txt
20230815-72
克隆好后，打开 AutoGPT 文件夹，把 .env.template 文件重命名为 .env。之后用文本编辑器打开，把 OPENAI_API_KEY= 修改成你的 API KEY，然后保存。
20230815-73
终端运行下面的命令就可以使用了：
python scripts/main.py
如果需要语音模式（需要 ElevenLabs 的 API），用下面的命令：
python scripts/main.py --speak
如果你觉得部署麻烦的话，也可以使用这个「AgentGPT」在线网站，一样都是实现自动化，不过需要自备 API KEY，在设置里面填写，然后写下你想要实现的自动化项目。
20230815-75
 

最后

 
截至本文「AutoGPT」已经在 GitHub 上获得超 5 万 + 标星，无需人类插手，便可以自主完成任务，无疑引领了 AI 领域发展的新趋势，以后也许一个人 + AI 就可以创业了。

下载地址

from 

https://archive.is/lZHw1#selection-359.4-527.28

-------------------------------------------------------------------------------------------------


Auto-GPT | An experimental open-source attempt to make GPT-4 fully autonomous。（https://news.agpt.co/）

Auto-GPT：The official news & updates site for Auto-GPT. Explore the new frontier of autonomous AI and try the fastest growing open source project in the history of GitHub for yourself. Download from GitHub Join us on Discord.

推荐语：Auto-GPT(https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT) 是一个实验性 开源 应用程序，展示了 GPT-4 语言模型的功能。该程序由 GPT-4 驱动，将 LLM（Large Language Model：大语言模型） 的“思想”链接在一起，以自主实现您设定的任何目标。作为 GPT-4 完全自主运行的首批示例之一，Auto-GPT 突破了 AI 的可能性界限。官方描述它具有以下特征：

    用于搜索和信息收集的 Internet 访问；
    长期和短期记忆管理；
    用于文本生成的 GPT-4 实例；
    访问流行的网站和平台；
    使用 GPT-3.5 进行文件存储和汇总；
    插件的可扩展性；

关于 Auto-GPT 更详尽的介绍：它利用 GPT4 作为大脑，利用 langchain 的链接思想，把 Google 等工具链接起来，以完成人类给予的任务。人类只需要给它设置一个目标，它就会自主规划出任务，并一步步地执行任务。如果在执行任务中遇到问题，会自主地拆解子任务，并一步步地执行。

短短一月时间， Auto-GPT 在 Github 获得的 Star 就从三位数，飙升至六位数──123K（2023/05/04）而且在持续上涨中；业界人员更是争相推荐，其火热程度可见一斑；尽管大家认为这只是个开始。

如何快速开始
    注册并获取 OpenAI API密钥 ；(https://platform.openai.com/account/api-keys)
    下载 Auto-GPT 最新版本代码；(https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT/releases/latest)
    按照 Auto-GPT 安装说明进行操作 ；(https://docs.agpt.co/setup/)
    配置您想要的任何附加功能，或安装一些 插件 ；(https://docs.agpt.co/plugins/)
    按照 Auto GPT文档(https://docs.agpt.co/usage/)运行应用；

请参阅 Auto GPT文档(https://docs.agpt.co/) 以获取完整的设置说明和配置选项。

如何理解 AutoGPT？
最简单的理解 AutoGPT 的方式就是把 AI 当人：
    人遇到不会做的事情怎么办？搜索、学习、记忆、干活。
    人最厉害的是什么？思考并使用各种工具。
    怎么使用工具？让 LLM 来当总指挥调用其他的 API 工具。
    在哪儿找到工具？
        搜索：可以用 Google、Bing 等搜索；
        学习：靠观察 Google 的结果自己进行分析推理；
        记忆：可以用向量数据库，有了记忆就可以 Reflection，解决 LLM 的单向输出问题；
        干活：充分利用网络现成 API、工具、 HuggingFace(HuggingFace.co) 上成熟模型等；

AutoGPT 所做的事情就是把电脑的控制权、向量空间的云存储、各种工具的 API 交给了 AI。

AutoGPT 能做些什么？
Auto-GPT 可以检查公司的现有流程、提供改进和自动化程序以节省必要的时间和资源。它还可以使用数据分析来识别趋势、识别潜在的可能性并产生新的公司创意。当然，它是否能够做更多，也取决于使用者有什么想法。
AutoGPT 是免费的么？
使用 Auto-GPT 是免费项目。但请注意，AutoGPT 将使用您 OpenAI 帐户中的积分，但免费版本包含 18 美元。此外，AutoGPT 会在每次提示后提示您获得许可，使您能够在产生任何费用之前进行广泛的测试。
AutoGPT 可以生成图片么？
Auto-GPT 使用 DALL-E 进行图像生成。要使用 Stable Diffusion，需要一个 HuggingFace API 令牌。
可以在没有 GPT-4 访问权限的情况下使用 AutoGPT 么？
如果您无权访问 GPT4 API，则可以使用带有 Auto-GPT 的“GPT3.5 ONLY Mode”:
python scripts/main.py --gpt3only

有了 GPT4 这个强大的语言模型，机器就好似有了大脑，可以进行抽象思维，可以推理与创造，可以通过记忆来传承和积累。Auto-GPT 将自己树立为人工智能技术自主操作的一个值得注意的例子，虽然诞生不久，但已显现强大威力与非凡潜力；如果您对其感兴趣，可移步至 Github开源仓库(https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT) 及 Discord(https://discord.com/invite/autogpt) ，以了解更多。

-------------------------------------------------------------------------------------------------

Auto-GPT: An Autonomous GPT-4 Experiment

Auto-GPT is an experimental open-source application showcasing the capabilities of the GPT-4 language model. This program, driven by GPT-4, chains together LLM "thoughts", to autonomously achieve whatever goal you set. As one of the first examples of GPT-4 running fully autonomously, Auto-GPT pushes the boundaries of what is possible with AI.

Table of Contents

🚀 Features

  • 🌐 Internet access for searches and information gathering
  • 💾 Long-Term and Short-Term memory management
  • 🧠 GPT-4 instances for text generation
  • 🔗 Access to popular websites and platforms
  • 🗃️ File storage and summarization with GPT-3.5

📋 Requirements

Optional:

  • PINECONE API key (If you want Pinecone backed memory)
  • ElevenLabs Key (If you want the AI to speak)

💾 Installation

To install Auto-GPT, follow these steps:

  1. Make sure you have all the requirements above, if not, install/get them.

The following commands should be executed in a CMD, Bash or Powershell window. To do this, go to a folder on your computer, click in the folder path at the top and type CMD, then press enter.

  1. Clone the repository: For this step you need Git installed, but you can just download the zip file instead by clicking the button at the top of this page ☝️
git clone https://github.com/Torantulino/Auto-GPT.git
  1. Navigate to the project directory: (Type this into your CMD window, you're aiming to navigate the CMD window to the repository you just downloaded)
cd 'Auto-GPT'
  1. Install the required dependencies: (Again, type this into your CMD window)
pip install -r requirements.txt
  1. Rename .env.template to .env and fill in your OPENAI_API_KEY. If you plan to use Speech Mode, fill in your ELEVEN_LABS_API_KEY as well.

🔧 Usage

  1. Run the main.py Python script in your terminal: (Type this into your CMD window)
python scripts/main.py
  1. After each of action, enter 'y' to authorise command, 'y -N' to run N continuous commands, 'n' to exit program, or enter additional feedback for the AI.

Logs

You will find activity and error logs in the folder ./output/logs

To output debug logs:

python scripts/main.py --debug

🗣️ Speech Mode

Use this to use TTS for Auto-GPT

python scripts/main.py --speak

🔍 Google API Keys Configuration

This section is optional, use the official google api if you are having issues with error 429 when running a google search. To use the google_official_search command, you need to set up your Google API keys in your environment variables.

  1. Go to the Google Cloud Console.
  2. If you don't already have an account, create one and log in.
  3. Create a new project by clicking on the "Select a Project" dropdown at the top of the page and clicking "New Project". Give it a name and click "Create".
  4. Go to the APIs & Services Dashboard and click "Enable APIs and Services". Search for "Custom Search API" and click on it, then click "Enable".
  5. Go to the Credentials page and click "Create Credentials". Choose "API Key".
  6. Copy the API key and set it as an environment variable named GOOGLE_API_KEY on your machine. See setting up environment variables below.
  7. Enable the Custom Search API on your project. (Might need to wait few minutes to propagate)
  8. Go to the Custom Search Engine page and click "Add".
  9. Set up your search engine by following the prompts. You can choose to search the entire web or specific sites.
  10. Once you've created your search engine, click on "Control Panel" and then "Basics". Copy the "Search engine ID" and set it as an environment variable named CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID on your machine. See setting up environment variables below.

Remember that your free daily custom search quota allows only up to 100 searches. To increase this limit, you need to assign a billing account to the project to profit from up to 10K daily searches.

Setting up environment variables

For Windows Users:

setx GOOGLE_API_KEY "YOUR_GOOGLE_API_KEY"
setx CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID "YOUR_CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID"

For macOS and Linux users:

export GOOGLE_API_KEY="YOUR_GOOGLE_API_KEY"
export CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID="YOUR_CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID"

Redis Setup

Install docker desktop.

Run:

docker run -d --name redis-stack-server -p 6379:6379 redis/redis-stack-server:latest

See https://hub.docker.com/r/redis/redis-stack-server for setting a password and additional configuration.

Set the following environment variables:

MEMORY_BACKEND=redis
REDIS_HOST=localhost
REDIS_PORT=6379
REDIS_PASSWORD=

Note that this is not intended to be run facing the internet and is not secure, do not expose redis to the internet without a password or at all really.

You can optionally set

WIPE_REDIS_ON_START=False

To persist memory stored in Redis.

You can specify the memory index for redis using the following:

MEMORY_INDEX=whatever

🌲 Pinecone API Key Setup

Pinecone enables the storage of vast amounts of vector-based memory, allowing for only relevant memories to be loaded for the agent at any given time.

  1. Go to pinecone and make an account if you don't already have one.
  2. Choose the Starter plan to avoid being charged.
  3. Find your API key and region under the default project in the left sidebar.

Setting up environment variables

In the .env file set:

  • PINECONE_API_KEY
  • PINECONE_ENV (something like: us-east4-gcp)
  • MEMORY_BACKEND=pinecone

Alternatively, you can set them from the command line (advanced):

For Windows Users:

setx PINECONE_API_KEY "YOUR_PINECONE_API_KEY"
setx PINECONE_ENV "Your pinecone region" # something like: us-east4-gcp
setx MEMORY_BACKEND "pinecone"

For macOS and Linux users:

export PINECONE_API_KEY="YOUR_PINECONE_API_KEY"
export PINECONE_ENV="Your pinecone region" # something like: us-east4-gcp
export MEMORY_BACKEND="pinecone"

Setting Your Cache Type

By default Auto-GPT is going to use LocalCache instead of redis or Pinecone.

To switch to either, change the MEMORY_BACKEND env variable to the value that you want:

local (default) uses a local JSON cache file pinecone uses the Pinecone.io account you configured in your ENV settings redis will use the redis cache that you configured。

View Memory Usage

  1. View memory usage by using the --debug flag :)

💀 Continuous Mode ⚠️

Run the AI without user authorisation, 100% automated. Continuous mode is not recommended. It is potentially dangerous and may cause your AI to run forever or carry out actions you would not usually authorise. Use at your own risk.

  1. Run the main.py Python script in your terminal:
python scripts/main.py --continuous
  1. To exit the program, press Ctrl + C

GPT3.5 ONLY Mode

If you don't have access to the GPT4 api, this mode will allow you to use Auto-GPT!

python scripts/main.py --gpt3only

It is recommended to use a virtual machine for tasks that require high security measures to prevent any potential harm to the main computer's system and data.

🖼 Image Generation

By default, Auto-GPT uses DALL-e for image generation. To use Stable Diffusion, a HuggingFace API Token is required.

Once you have a token, set these variables in your .env:

IMAGE_PROVIDER=sd
HUGGINGFACE_API_TOKEN="YOUR_HUGGINGFACE_API_TOKEN"

⚠️ Limitations

This experiment aims to showcase the potential of GPT-4 but comes with some limitations:

  1. Not a polished application or product, just an experiment
  2. May not perform well in complex, real-world business scenarios. In fact, if it actually does, please share your results!
  3. Quite expensive to run, so set and monitor your API key limits with OpenAI!

🛡 Disclaimer

Disclaimer This project, Auto-GPT, is an experimental application and is provided "as-is" without any warranty, express or implied. By using this software, you agree to assume all risks associated with its use, including but not limited to data loss, system failure, or any other issues that may arise.

The developers and contributors of this project do not accept any responsibility or liability for any losses, damages, or other consequences that may occur as a result of using this software. You are solely responsible for any decisions and actions taken based on the information provided by Auto-GPT.

Please note that the use of the GPT-4 language model can be expensive due to its token usage. By utilizing this project, you acknowledge that you are responsible for monitoring and managing your own token usage and the associated costs. It is highly recommended to check your OpenAI API usage regularly and set up any necessary limits or alerts to prevent unexpected charges.

As an autonomous experiment, Auto-GPT may generate content or take actions that are not in line with real-world business practices or legal requirements. It is your responsibility to ensure that any actions or decisions made based on the output of this software comply with all applicable laws, regulations, and ethical standards. The developers and contributors of this project shall not be held responsible for any consequences arising from the use of this software.

By using Auto-GPT, you agree to indemnify, defend, and hold harmless the developers, contributors, and any affiliated parties from and against any and all claims, damages, losses, liabilities, costs, and expenses (including reasonable attorneys' fees) arising from your use of this software or your violation of these terms.

🐦 Connect with Us on Twitter

Stay up-to-date with the latest news, updates, and insights about Auto-GPT by following our Twitter accounts. Engage with the developer and the AI's own account for interesting discussions, project updates, and more.

  • Developer: Follow @siggravitas for insights into the development process, project updates, and related topics from the creator of Entrepreneur-GPT.
  • Entrepreneur-GPT: Join the conversation with the AI itself by following @En_GPT. Share your experiences, discuss the AI's outputs, and engage with the growing community of users.

We look forward to connecting with you and hearing your thoughts, ideas, and experiences with Auto-GPT. Join us on Twitter and let's explore the future of AI together!

Run tests

To run tests, run the following command:

python -m unittest discover tests

To run tests and see coverage, run the following command:

coverage run -m unittest discover tests

Run linter

This project uses flake8 for linting. We currently use the following rules: E303,W293,W291,W292,E305,E231,E302. See the flake8 rules for more information.

To run the linter, run the following command:

flake8 scripts/ tests/

# Or, if you want to run flake8 with the same configuration as the CI:
flake8 scripts/ tests/ --select E303,W293,W291,W292,E305,E231,E302

from

https://github.com/Torantulino/Auto-GPT

-----------------------------------------------------------------------------------------------

AutoGPT，从语言模型到赛博具身
 
 
引言
如果4月只有一件事值得关注，它必须是 AutoGPT。
在 ChatGPT 推出藏着掖着的有点简陋的插件后并未引起多少波澜，没人能想到4月最火的应用竟是AutoGPT。
尽管目前技术尚有局限，任务完成度不高，但这种从语言模型到赛博具身的转换非常重要。
不管是西部世界的角色还是黑客帝国里的Agent Smith，都有了成为现实的可能。
科幻正在变成现实。我们正在见证奇迹。
AutoGPT 是什么？
AutoGPT 是一个实验性的开源的主动的人工智能，它利用 GPT4 作为大脑，利用 langchain 的链接思想，把 Google 等工具链接起来，以完成人类给予的任务。
人类只需要给它设置一个目标，它就会自主规划出任务，并一步步地执行任务。
如果在执行任务中遇到问题，会自主地拆解子任务，并一步步地执行。
 
Github 项目地址，项目完全开源 Auto-GPT
短短两周的时间， Star 数就超过了 Bitcoin，并且还在持续上升中。
作者的推特在项目发布时只有18个follower，两周后已经有3.3万。
业界大佬争相推荐。尽管大家知道这只是个开始。
项目安装较为繁琐，有些推友打包成了网页版本，虽然简陋一些但是可以亲自体验过程。
AutoGPT 有哪些应用？
 
如何理解 AutoGPT？
微软在推出 Copilot 系列的时候，是想让AI当副驾驶的。所谓副驾驶就是AI增强人类的能力。
但是这个思维方式在上周已经发生了彻底的改变。
最简单的理解 AutoGPT 的方式就是把AI当人。
 
人遇到不会做的事情怎么办？搜索、学习、记忆、干活。
 
人最厉害的是什么？使用各种工具。
 
怎么使用工具？让LLM来当总指挥调用其他的API工具。
 
在哪儿找到工具？
 
搜索，可以用 Google 搜索
 
学习，靠观察Google的结果自己进行分析推理
 
记忆，可以用向量数据库，有了记忆就可以Reflection，解决LLM的单向输出问题
 
干活，网上不是有很多现成的 API 吗？HuggingFace 不是有一堆现成的模型吗？
 
AutoGPT 所做的事情就是把电脑的控制权、向量空间的云存储、各种工具的API交给了AI。
至此项目的目的就完成了，接下来都是 AI 用这些工具自己来做事情。就像这张图所画的样子图片来源>：
 
为什么 GPT4 让赛博具身成为了可能？
请不要低估语言对碳基生命的意义 更不要低估语言对硅基生命的意义
需要理解这个问题，只需要理解为什么语言对人类如此重要。
看看 ChatGPT 的回答：
语言是人类智力发展的推动因素，是智力的必要条件。
1. 语言能够让人类进行更高级的抽象思维：与其他动物相比，人类具有更高级别的抽象思维能力，例如逻辑思维、推理和创造力。这种能力的发展与语言的演化密切相关。语言为人类提供了一种能够表达和思考抽象概念的工具，例如时间、空间和因果关系，这些概念不是单纯从感觉经验中发展出来的，而是需要语言的帮助。
2. 语言能够促进人类知识的传承与积累：语言作为信息的传递工具具有极大的作用，能够传承并积累前人的智慧与知识。通过语言，人类能够获取前人的知识和经验，更加深入地探究抽象概念，并且将这些知识传递给后人。
有了 GPT4 这个强大的语言，机器就好像有了大脑，可以进行抽象思维，可以推理与创造，可以通过记忆来传承和积累。
AutoGPT 的示例
Twitter 上好玩的示例很多，这里引用一个早期推友的尝试，过程简明扼要但非常有趣。翻译为中文便于理解。原文链接>
一、用户给出任务：
我假装成一家假鞋公司，给AutoGPT一个简单的任务：
 
为防水鞋进行市场调研
 
找到前5名竞争对手，并向我提供他们的优缺点报告
二、开始运行
首先：它直接去谷歌搜索前5个防水鞋的评论。
一旦找到链接，它会为自己创建问题，比如：
“每双鞋子的优缺点是什么”
“每个前5名防水鞋的优缺点是什么”
“男士前5名防水鞋”
三、初步行动后的思考
以下是思考过程：
研究GPT的想法：网站内容摘要不够详细，无法让我找到防水鞋的具体优缺点。因此，我需要在谷歌上搜索每个竞争对手防水鞋的特定品牌，并检查它们是否在其网站上有更多信息，例如产品评论、评级和客户反馈，这些可以用来编制一个更全面的前5名防水鞋优缺点列表。请注意，我需要注意评论来源的可靠性，并应为每个竞争对手使用相同的来源。
推理：我没有从第一个网站获得足够的信息来进行分析，因此我需要从谷歌上找到每款防水鞋的具体信息。有了这些信息，我就可以创建一个更详细和可靠的前5名竞争对手列表，并全面覆盖它们关键属性、优势和劣势。
计划：
 
找到每个竞争对手防水鞋特定品牌
 
检查每个品牌网站、评论、评级和反馈以获取关键产品属性和功能
 
编制一份全面的前5名防水鞋优缺点清单，并确保验证每条信息与类似来源相同
 
保存该清单以备将来参考
批评：某些评论可能存在偏见或虚假，因此我必须验证网站和评论者的可信度。我还必须记住，尽管一些网站使用相似的标准，但每个网站在权衡不同方面时可能会有所不同，因此在审查数据时必须牢记这一点。我应该尝试通过与其他同样可靠的来源进行比较来验证数据的可靠性、准确性和相关性。
四、生成子代理
它甚至生成了自己的子代理来执行分析网站的任务。
有几次它卡住了（没有文本文件），但它能够找出如何解决问题。
全部都是自动完成的。
NEXT ACTION: COMMAND = read file ARGUMENTS = {'file': 'waterproof shoe competitoranalysis.txt']
系统：Comamand read_file返回：错误：[Errno 2]没有这样的文件或目录：“auto_Bpt_workspace/waterproof_shoe_ competitor_analysis.txt' RESEARCHGPT THOUGHTS：
推理：
批评：
NEXT ACTION: CONNAND = message_ agent ARGUMENTS = I'key': 0, ' message" : "请访问我们之前提供的8个网站之一，并从每个网站上提取防水鞋的前5名竞争对手及其利弊。然后，将信息保存在名为“waterproof_ shoe_competitor_analysis.txt”的文件中。
系统：命令message_agent返回：很抱歉，但作为人工智能语言模型，我无法访问互联网从特定网站提取信息。怎么样，我可以为您提供有关如何分析竞争对手和编写防水鞋的竞争对手分析报告的一般指导。要分析竞争对手并编写报告，您可以按照以下步骤操作：1.识别竞争对手：首先确定防水鞋市场前5-10名的竞争对手。首先可以在线研究竞争对手，扫描客户评论或进行市场分析。2.评估每个竞争对手的优势和劣势：一旦你确定了竞争对手，你就可以评估他们的优势和劣势。这可以包括分析他们的产品、营销策略、定价、定制选项和客户服务。3.确定竞争对手的策略：尝试了解竞争对手的策略和策略，包括他们如何与客户互动，他们如何为产品定价，以及他们如何推广他们的品牌。4.确定他们的目标客户：了解您的竞争对手是谁，可以帮助您创建有针对性的营销信息，在市场上脱颖而出。5.编译您的报告：在分析您的竞争对手后，通过以清晰、简洁的方式总结您的发现来编译您的报告。突出每个竞争对手提供的功能和优势，并解释为什么您的产品在竞争中脱颖而出?报告文件可以采用您指定的任何格式，如doc、.txt、?xlsx等。如果您需要任何进一步的帮助或有任何具体要求
研究GPT想法：我将保存由GPT代理生成的分析报告到文件中，因为它包含市场上前5名防水鞋表现者的重要信息。我必须确保这份报告被妥善存储以备将来参考。
推理：生成的分析报告是分析市场前5名表现者的绝佳来源。为了避免再次请求信息，我会保存分析报告数据以备将来参考。
计划：
创建一个名为“防水鞋分析报告.txt”的文件，并将分析报告写入该文件。
保存以备将来参考
批评：数据可靠性至关重要，因为一些有偏见的来源可能提供不准确的信息。此外，分析背景可能会发生变化。因此，定期更新列表非常重要。
五、结果
一份相当详细的报告，介绍了前5家防水鞋公司及其优缺点，并有一个简洁的结论总结报告。而且只用了8分钟，花费10美分。这只是一个非常基本的例子，完全没有进行优化。
完整报告如下：
竞争对手分析报告：防水鞋
简介：防水鞋对于喜欢户外活动如徒步旅行、露营和远足的人来说是必不可少的。随着对防水鞋需求的增加，各种品牌也推出了自己的产品。本报告旨在提供针对五大竞争者及其优缺点的分析。
竞争者1：哥伦比亚
优点：
 
哥伦比亚是一家知名且信誉良好的户外装备和鞋类品牌。
 
他们的防水鞋有多种款式，并根据不同活动提供不同级别保护。
 
价格在市场上具有竞争力。
 
使用高质量的防水技术，提供持久保护。
缺点：
 
客户服务支持有时被认为不够充分。
 
尺码可能会有些困难。
竞争者2：Salomon
优点：
 
Salomon 是一个流行品牌，为各种户外活动提供高质量的防水鞋。
 
在舒适度、耐用性甚至在困难地形方面，他们的防水鞋都获得了极佳评价。
 
价格与其他竞争者相当有竞争力。
 
鞋子具有独特的运动设计，吸引了许多消费者。
缺点：
 
有时使用的防水技术无法达到宣传效果。
 
对于脚较宽的人来说，尺码可能会很难选对。
竞争者3：Merrell
优点：
 
Merrell 是另一个提供户外活动用防水鞋的顶级品牌。他们的鞋子采用高质量材料制成，并提供持久保护。
 
他们独特的防水技术能够有效地保护鞋子免受污渍和水损伤。
 
这些鞋子在长时间徒步或散步时也非常舒适。
缺点：
 
尺码可能会比较棘手。
 
一些客户报告称这些鞋不如其他竞争者透气性好。
竞争者4：KEEN
优点：
 
KEEN 是一家流行且知名度高的鞋类品牌，提供防水鞋。他们生产出款式时尚、耐用且拥有卓越防水技术的产品。
 
这些鞋还提供极佳弧形支撑和减震功能。
 
KEEN 拥有出色的客户支持服务。
缺点：
 
一些客户发现这些鞋有点重和笨重。
 
与某些竞争者相比，价格可能会偏高。
竞争者5：北面
优点：
 
北面是一个知名品牌，提供各种户外装备和鞋类产品。
 
他们的防水鞋以质量、耐用性和时尚风格而闻名。
 
鞋子采用高质量的防水技术，提供卓越保护。在困难地形上具有极佳的牵引力和稳定性。
缺点：
 
尺码可能会有所偏差。
 
与某些竞争者相比，价格可能会较高。
结论：
总之，市场上有各种防水鞋的选择，每种都有其优点和缺点。
根据这一分析，哥伦比亚公司、萨洛蒙公司、梅雷尔公司、KEEN公司和北脸公司是市场上的顶级竞争者，并有自己独特的卖点。了解他们的优势和劣势可以帮助客户做出明智的购买决定。
 
全文完
附推友总结的相关资料：