#9

AutoGPT

72/100
Research+Code
Уверенность 85%

Open-source автономный агент для многошагового планирования и выполнения кода

Профиль инструмента
Сравнительная оценка по ключевым критериям
Автономность8.8
Вес 25%
Инструменты8.5
Вес 20%
Проверяемость7.2
Вес 15%
UX-контроль5.0
Вес 10%
Безопасность8.2
Вес 10%
Ценность9.5
Вес 10%
Операционность5.5
Вес 5%
Устойчивость7.8
Вес 5%
Кому подойдёт
  • Техническим пользователям, желающим глубоко настроить агента под свои нужды
  • Если вы разработчик, Data Scientist – AutoGPT позволит самому задать логику, подключить свои инструменты
Когда не подойдёт
  • Большинству конечных пользователей без навыков кода – настройка требует Python, API-ключи, иногда дописывание скриптов
  • Если нужен гарантированный результат – AutoGPT может зациклиться или забуксовать без надзора

Обзор

AutoGPT – открытый проект, запустивший хайп автономных агентов. Это движок агента с гибким набором инструментов, памятью и способностью писать/исполнять код для решения задач.

Ключевые особенности

  • Многошаговое планирование: разбивает цель на подзадачи, итеративно выполняет, проверяет результаты и корректирует план
  • Гибкий набор инструментов: веб-поиск, файлы, код Python. Система плагинов – десятки дополнительных инструментов
  • Память и базы знаний: поддержка векторных баз (Milvus, Weaviate) для долговременной памяти между запусками
  • Guardrails и проверки: встроенный анализ результатов, человеческие проверочные точки после каждого N-го шага
  • Самостоятельное написание и исполнение кода: пишет скрипты на лету, запускает их, отлаживает при ошибках

Цена

Бесплатно (open-source). Оплата только API LLM ~$0.50-1.00 за задачу с GPT-4

Русский

Зависит от модели – с GPT-4 понимает русский отлично. Нет GUI (CLI)

Приватность

Код открыт, данные не уходят разработчикам. Можно локально с локальной LLM

Обновлено

2025-09-30

Стоимость

Бесплатно (open-source). Оплата только API LLM (~$0.50–1.00 за задачу с GPT-4). Можно использовать локальные модели.

Приватность

Код открыт, никакие данные не уходят разработчикам (только к API LLM). Можно развернуть локально с локальной LLM.

#open-source
#кастомизация
#код
#плагины
#память
#локальное
#разработчики
#Python