UbuntuにAuto-GPTをインストール・設定する完全ステップバイステップガイド

Jayricは法科学（フォレンジック・サイエンス）出身のライターで、5年以上の執筆経験を持ち、リバースエンジニアリングとハードウェアに情熱を注いでいます。

彼のテックとの関わりは子どもの頃、お下がりの古いNokia N91から始まりました。当時はシンビアン版ポケモン青などのJavaゲームをリパッケージして、わざマシンやポケドルを調整していたそうです。高校時代にはカスタムAndroid ROMを焼き、改造ゲームをお昼代と交換。大学ではTI Tiva C LaunchPadを使ってC/C++と電子工学を学び、USBセキュリティキーからスマートホームデバイスまで、さまざまなDIYプロジェクトを制作してきました。

現在はMUOで執筆しながら、技術について共有し学び続けています。テック以外ではCS2やドラゴンネストをプレイし、筋トレ、毎日5kmのランニング、温室での読書を楽しんでいます。

Auto-GPTは、ユーザーのニーズに合わせたAIアシスタントを作成できるオープンソースプロジェクトです。このAIアシスタントは思考や自己批判が可能で、特定の目標を達成するために独自のプロンプトを自動生成できます。使用されているのは、すでに人気を博しているChatGPTと同じGPT言語モデルです。

GPTのパワーをAIアシスタントとして活用したいなら、Auto-GPTを試してみる価値は十分にあります。この記事では、UbuntuにAuto-GPTをインストールしてセットアップする方法を詳しく解説します。

Auto-GPTをインストールするための前提条件

Auto-GPTをインストールするには、まず最新のPython3とGitパッケージをコンピューターに導入しておく必要があります。

PythonはAuto-GPTの中核となる言語です。Ubuntuに最新バージョンのPythonをインストールするには、ターミナルを開き、まず以下のコマンドでパッケージを更新しましょう。

sudo apt update && sudo apt upgrade

次に、deadsnakes PPAを追加します。

sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa

最新バージョンのPythonをインストールします。

sudo apt install python3.11

上記コマンドの「python3.11」は、実行時点での最新のPythonバージョンに置き換えてください。

インストール後、pipがすでに導入されているかどうかを確認します。

pip --version

Python 3.4以上を使用していれば、pipは通常すでにインストールされています。もし見つからない場合は、以下のコマンドでインストールしてください。

sudo apt install python3-pip

最新のPythonとpipの準備ができたら、Gitをインストールし、git cloneコマンドでAuto-GPTのリポジトリをクローンします。

sudo apt install git
sudo git clone https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT.git

cdコマンドで、新しく作成されたAuto-GPTのフォルダに移動します。

cd Auto-GPT

ステップ1：UbuntuでAuto-GPTを設定する

環境構築が完了したら、次はOpenAI APIキーを環境変数として設定します。

OpenAI APIキーを取得するには、platform.openai.comにアクセスしてアカウント登録を行ってください。OpenAIのGPT製品を利用するには、支払い方法の設定も忘れずに行いましょう。

アカウントにログインしたら、画面右上のプロフィール画像をクリックし、「View API Keys」を選択します。

APIキーを生成するには、「Create new secret key」ボタンをクリックし、任意の名前を入力します。その後、Ctrl + Cを押すかコピーアイコンをクリックしてAPIキーをコピーしてください。このキーは、AIアシスタントがOpenAIのGPT技術を利用する際の認証情報となります。

コピーしたら、キーを.envファイル内に貼り付けます。envファイルには、Auto-GPTで使用するすべてのAPIキーが保存されます。Pineconeのようなバックエンドのベクターデータベースが必要ない場合は、OpenAI APIキーだけでAuto-GPTを利用できます。

APIキーを設定するには、nanoで.envファイルを開きます。

nano .env.template

OpenAI APIキーの変数を見つけるには、CTRL + Wを押して「OPEN_API_KEY=」を検索し、Enterを押します。

プレースホルダーを自分のAPIキーに置き換え（Ctrl + V）、Ctrl + Sで保存します。nanoエディターはCtrl + Xで終了できます。

さらに、「.env.template」というファイル名を「.env」のみに変更する必要があります。以下のコマンドを実行してください。

sudo mv .env.template .env

ステップ2：UbuntuにAuto-GPTの依存関係をインストールする

Auto-GPTは多数のPythonライブラリに依存しています。AutoGPTのソースコードに同梱されているrequirements.txtファイルを使い、pipですべてのパッケージをインストールしましょう。

すべてのPython依存関係をインストールするには、以下を実行します。

pip install -r requirements.txt

次に、以下のコマンドでAuto-GPTを起動してみましょう。

python3 -m autogpt

おめでとうございます！UbuntuマシンへのAuto-GPTのインストールとセットアップが完了しました。

UbuntuでAuto-GPTを使う方法

Auto-GPTがインストールできたので、早速オリジナルのAIアシスタントを作成してみましょう。Auto-GPTの利用モードは2つあります。デフォルトモードでは、タスクを指定するだけです。指定されたタスクに基づいて、Auto-GPTが自動的にAIアシスタントの名前、役割、目標を生成してくれます。

一方、手動モードでは、AIアシスタントの名前と役割、そしてタスク実行中に従わせたい最大5つの目標を自分で指定します。このモードを使えば、AIアシスタントの動作を細かくコントロールできます。

手動モードを使用するには、以下のコマンドを入力します。

--manual

この例では、AIアシスタントに名前を付け、「商品のプロモーション情報を探す」という役割と、プロモーションの品質に関するいくつかの目標を与えました。

名前、役割、目標を入力すると、AIアシスタントはすぐに起動し、思考と実行のプロセスを繰り返し始めます。

プロセス全体を通じて、AIアシスタントの思考、推論、計画、自己批判、次のアクションをリアルタイムで確認できます。次のアクションは、あなたが承認した後にのみ実行されます。

「y」（yes）と入力すれば、AIの次のアクションを承認できます。AIに計画を続けさせたくない場合は、「n」（no）と入力して終了しましょう。

AIアシスタントを信頼していて、すべての思考とアクションを監視したくない場合は、「y -(数字)」と入力することもできます。例えば、Auto-GPTに次の5つのアクションを連続で実行させたい場合は「y -5」と入力します。さらに、AIアシスタントにフィードバックを与えたい場合は、自由に入力欄へ指示を書き込めます。

この例では、アシスタントが同じ思考・計画・実行を3回ループしていたため、最初の成果で十分と判断し、停止するようフィードバックを送りました。

AIアシスタントがタスクを完了したら、/Auto-GPT-x.x.x/autogpt/auto_gpt_workspaceディレクトリを開くことで、最終的な出力結果を確認できます。

大成功です！AIアシスタントは、探していたマウスの有効なプロモーションコードのリストを出力してくれました。

Auto-GPTの限界

Auto-GPTはかなり有望な結果を見せてくれましたが、当初の宣伝ほど強力で実用的かと言えば、まだそうではありません。実際のテストでは、少し複雑なタスクになると、AIアシスタントが同じ思考とアクションのパターンを延々とループし、最終的に失敗するケースが頻繁に見られました。

この問題の大きな要因は、AIがウェブサイトの広告、Cookie、ログインページ、ポップアップなどをうまく処理できないことです。これは、Auto-GPTがまだ開発の初期段階にあることに起因すると考えられます。

したがって現時点では、Auto-GPTはAIアシスタントで遊んだり実験したりするためのツールとして活用するのが賢明でしょう。

Auto-GPTは今後も進化を続ける

Auto-GPTは、現在の開発段階とGPT-4へのアクセス制限により、本来のポテンシャルを発揮できていません。しかし、世界中のユーザーから大きな注目とサポートを集めているため、この状況は長くは続かないでしょう。

Auto-GPTの開発は、成熟して安定した状態に達し、多くの有用な機能が実装されるまで継続されると期待されます。Auto-GPTが個人利用から業務、ビジネスアプリケーションまで幅広く使える実用的なツールになるのは、時間の問題と言えるでしょう。