범용 인공지능의 탄생?!(Auto-GPT 설치 및 사용법 포함)

[Auto-GPT 소개]

Auto-GPT가 연일 화제가 되고 있다. Auto-GPT는 자연어로 목표를 부여하고, 이를 여러 작업으로 나눠 인터넷을 사용해 목표를 달성하기 위한 정보를 얻고, 이를 처리하는 신개념 GPT다. 즉, 쉽게 말해 GPT를 부리는 또 다른 GPT다. 스스로 결과물을 수정하는 자율반복(autonomous iterations) 기능을 통해 구현되었다. Auto-GPT는 공개 후에 '#AutoGPT' 태그가 트위터 트렌딩 1위를 차지할 만큼 큰 인기를 보이고 있다.

github에서의 관심도를 보여주는 별을 공개 열흘만에 3만개를, 현재 기준으로 111k개를 받았다..!!

 

 

그럼 일단 이 Auto-GPT가 뭘 할 수 있는지 살펴보자!

1. 코드 개선

https://twitter.com/i/status/1642181498278408193

Auto-GPT 개발자가 쓴 트윗이다. 오토 GPT로 수학 계산 함수의 검증 작업을 Auto-GPT로 수행하는 동영상을 올렸다고 한다..!

 

2. 지식 교육

뒤에서 다루겠지만, 필자는 Auto-GPT를 코딩 교육 내용을 만들기 위해 사용했다. Python 언어에 대해 알려달라고 하면, 설치 방법부터 시작해서 유용한 지식들을 다른 GPT를 사용해서 선별 후 알려준다.

 

3. 전략 구상

이 역시 뒤에서 예제를 통해 다룬다. 100달러로 6개월 내에 10,000달러를 벌 수 있는 방법을 질문하였더니, 각종 인터넷의 데이터베이스를 뒤져 ETF 자료를 찾아왔다. 추론, 전략, 비판 등의 과정을 스스로 진행하며 좋은 질문을 찾아가는 과정이 매우 인상 깊다.

 

이 외에도 무궁무진한 활용 방법들이 있으나, 기본적으로 질문에 대한 답을 찾아준다는 점에서 ChatGPT 활용법 관련 서적들을 읽어보면 어떻게 활용할 수 있을지 감을 잡을 것이다. 아래는 깨알 같은 필자의 자기 PR 시간..!

http://www.yes24.com/Product/Goods/117971215

개발자를 위한 챗GPT 활용법 - YES24

[Auto-GPT 맛보기]

https://agentgpt.reworkd.ai/ko

설치 없이 잠깐 사용해 보려면 위의 사이트에서 AgentGPT를 사용해 보면 된다. 데모이므로 기능이 매우 제한되지만, OpenAI API Key 없이 간단하게 사용해 볼 수 있다.

https://autogpt.thesamur.ai/agi

이 외에도 위의 사이트에서는 API Key를 입력해서, 좀 더 다양한 기능을 사용할 수도 있다. 

그러나, 개발자로서 코드를 로컬에 설치하는 것이 필수인 경우가 있을 것이다. 이때에는 아래의 방법을 따르자.

[Auto-GPT 설치 방법(For windows)]

자, 그럼 이제 본격적으로 Auto-GPT를 설치하고 사용하는 방법을 알아보자! OS별로 모두 다루기는 시간이 많이 소요되니, 윈도를 위주로 다루고, 리눅스/맥은 사이트를 참조하자.

https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT

일단 먼저 github으로 달려가자(주소는 위 그림 주석에 있다). 위 github에는 설치 방법, 사용법에 대한 자세한 설명도 있다.

현재는 https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT/releases/tag/v0.2.2에서 stable 버전을 받는 것이 더욱 안정적이라고 설명하고 있으니 우리도 여기서 받도록 하자.

파일을 받고 압축을 풀면 위와 같은 파일들이 존재한다. 압축을 푸는 위치는 크게 상관없으나, 가급적 폴더명에 한글이 없는 것이 좋을 수 있다. 여기까지 확인하면 다음으로는 Docker를 설치한다. Docker는 간단하게 말해서 개발 환경을 일치시켜 주는 툴이다. 컨테이너를 만들어서 그 안에 개발환경을 넣어둔다고 생각하면 쉽다. 사람마다 다른 하드웨어를 갖고 있기에, 개발환경이 모두 달라지는데, 이럴 때 종속성 문제가 많이 발생한다. Docker를 사용해서 개발환경을 일치시키면, 이런 종속성 문제를 완화할 수 있어서 많이 사용한다.

위의 사이트에 접속해서 윈도용 Docker Desktop을 다운로드한다.

별다른 설정 없이 다음 버튼을 눌러 설치한다. 설치는 금방 쉽게 마무리될 것이다.

 

이번에는 VS Code를 설치하자. VS Code는 Visual Studio Code라는 통합 개발환경이다. 

이번에는 Dev Containers다. 이는 Visual Studio Code의 확장 기능이다. 앞의 VS Code 설치 후 설치한다.

역시 continue 버튼 클릭 한 번이면 설치된다.

VS Code에 Dev Containers가 설치되었다.

아까 다운로드하여 압축을 푼 Auto-GPT 폴더로 다시 돌아가서 파일들을 유심히 보면, '.env.template'라는 파일이 보인다. 파일명을 수정해서 '.env'로 바꿔보자.

위와 같이 바뀌었다. 파일 종류도 기존 Template 파일에서 Env 파일로 바뀌었다.

이제 이 파일을 메모장으로 열어보자. 메모장을 열고 위의 파일을 끌어와도 좋고, 오른쪽 클릭하여 [연결 프로그램]을 [메모장]으로 지정해도 좋다.

위와 같이 OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key가 존재한다. 필자의 책에서와 설명한 내용과 동일하게 API Key를 발급받아 위의 자리에 입력한다.

기억이 나지 않으시는 분들을 위해 리마인드 차 사이트를 가져왔다.

우측 상단에 계정을 클릭하여 [View API Keys]를 보자.

이를 위의 텍스트 파일에 your-openai-api-key 자리에 복사해서 넣는다. 참고로 필자는 기존에 발급한 API Key가 있어서 위의 화면과 같이 표시되었으나, 처음 발급하는 분들이라면 발급 버튼을 눌러서 발급받아 붙여 넣으면 된다. 공백이나 따옴표, 큰따옴표 없이 API Key만 복사해서 붙여 넣자.

이제 Auto-GPT 설정은 끝났다! 이제 Auto-GPT를 실행시키기만 하면 끝이다. 먼저 Auto-GPT 압축 푼 폴더에 다시 돌아가서 우측 클릭 후 [터미널에서 열기]를 선택하여 PowerShell을 열자.

Docker를 설치했기 때문에, 위와 같이 docker-compose build auto-gpt라고 작성하면, docker-compose를 통해 Auto-GPT를 빌드한다.

개발 환경을 일치시키는 과정이 상세하게 표시되는 것을 볼 수 있다.

모두 완성되면 이제 Auto-GPT를 실행시키자. 명령어는 docker-compose run --rm auto-gpt이다.

이제 차근차근 읽으며 지시를 따르면 된다. 예시를 들어가며 친절하게 설명해주기 때문에 딱히 어렵지 않다. 기본적으로 '역할'과 '목표'를 주어주면 해당 역할을 가지고 목표를 이루기 위해 수단과 방법을 가리지 않고 GPT를 일하게 한다.

예시로는 '기업가GPT'로 '순수익을 증가시키는 목적을 갖고 자동으로 사업을 하게 해주는 AI'를 들었다. 목표를 5개까지 설정할 수 있는데, 이 역시 예시를 들어준다. 필자는 '프로그래머 GPT' 역할을 부여했고, 'AI 시스템을 만드는 코드 작성, 버그가 존재하지 않을 때까지 디버그, 스스로 개선하는 코드 작성, 시스템에 안전장치 부여, 인류를 더 나은 미래로 이끌어라'라는 목표를 주었다. 이후에는 해당 목표를 이루기 위해 Auto-GPT가 GPT들을 활용하여 작업한다.

이번에는 코딩을 가르쳐주도록 Auto-GPT를 활용해본 예시다.

Python을 간단한 단어들을 사용해서 쉽고 재밌게 알려달라 했다. 그러자 Python 기초 교육에 앞서 설치 방법부터 알려준다. 필자는 이미 Python이 설치되어 있으므로 생략했다.

프로그래밍 언어를 처음 배우면 가장 먼저 배우는 "Hello World" 출력 코드를 알려줬다. 'Quick Sorting' 알고리즘을 알려달라고 하자 코드를 보여주고, 예시까지 알려준다.

 

이번에는 돈을 벌기 위한 방법을 물어봤다.

100달러를 갖고 6개월 내에 한국에서 10,000달러를 벌 수 있는 현실적인 방법을 쉽게 알려달라고 하였다. 그러자 관련된 정보 탐색을 위해 웹사이트를 찾는 것을 볼 수 있다. '생각', '추론', '계획'뿐만 아니라 '비판'을 통해 전략을 고민해보기도 한다.

데이터를 다운받기도 하면서 다양한 웹사이트에서 방대한 자료를 모아 처리한다. 사용자는 Auto-GPT의 다음 행동을 승인할 수 있다. 만약 Auto-GPT가 이상한 방향으로 전략을 잡아가면 이를 중단할 수도 있다.

 

[Auto-GPT의 한계]

https://openai.com/pricing#language-models

앞서 API Key를 입력한 이유는, 사용이 유료이기 때문이다. 또한 처리 속도도 GPT-4를 사용할 경우 처리 시간이 생각보다 조금 길다. 실시간으로 사용하기보다는, 미리 돌려놓고 나중에 결과를 확인해 보는 것이 좋다.

그러나, 앞으로는 거대 언어 모델들이 더 많이 서비스되고, 경쟁이 붙으면서 가격이 저렴해지고 속도도 증가하게 될 것이니, 미리 활용해보는 연습을 해보는 것도 좋을 것이다.