Multi-GPT（Multiple Collaborating ExpertGPTs）是一个实验性开源项目，旨在让多个“专家GPT”协作执行任务。其核心理念是“个体如一滴水，团结则成海洋”，通过多智能体分工合作来完成单个 GPT 难以独立完成的工作。
主要能力
- 多智能体协作：多个 expertGPT 各自拥有短期与长期记忆，并可互相通信，共同执行一个任务。
- 文本生成：使用 GPT-4 实例进行文本生成（资料同时提到 GPT-3.5 用于文件存储与摘要）。
- 联网搜索：具备互联网访问能力，用于搜索和信息收集。
- 平台访问：可访问流行的网站与平台。
- 记忆管理：支持长期与短期记忆管理，可选择 Local、Redis、Pinecone、Milvus、Weaviate 等记忆后端。
- 语音输出：如果配置 ElevenLabs Key，可让 AI 说话。
使用方式
- 准备 Python 3.10 或更高版本，推荐使用已配置好的 vscode + devcontainer（位于 .devcontainer 文件夹）。
- 克隆仓库并安装所需依赖。
- 将 .env.template 复制为 .env，填入 OPENAI_API_KEY 及其他所需 API 密钥或 Token。使用 OpenAI API Key 需要设置付费账户。
- 如需 Azure 实例，将 USE_AZURE 设为 True，重命名 azure.yaml.template 为 azure.yaml，并提供 azure_api_base、azure_api_version 以及 fast_llm_model_deployment_id、smart_llm_model_deployment_id、embedding_model_deployment_id 等部署 ID（均需用双引号字符串）。
- 在终端运行 multigpt Python 模块。每次动作后，可选择授权命令（输入 y 授权单条，输入 y -N 授权连续 N 条）、退出程序（输入 n）或向 AI 提供反馈。
- 活动与错误日志位于 ./output/logs，可使用 --debug 标志查看详细日志和内存使用。
记忆后端配置 默认使用 LocalCache（本地 JSON 缓存文件）。可通过修改 MEMORY_BACKEND 环境变量切换为 pinecone、redis、milvus 或 weaviate。
- Redis：需安装 Docker Desktop，设置 Redis 环境变量（如密码），可设置缓存类型并指定内存索引。资料警告该方式不适合公开访问且缺乏安全措施，避免将 Redis 无密码暴露于互联网。
- Pinecone：注册账户并选择 Starter 计划以避免扣费，在 .env 中设置 PINECONE_API_KEY、PINECONE_ENV（例如 "us-east4-gcp"）和 MEMORY_BACKEND=pinecone。
- Milvus：开源可扩展向量数据库，需设置 MILVUS_ADDR 为主机:端口，MEMORY_BACKEND=milvus，可选设置 MILVUS_COLLECTION（默认 autogpt）。
- Weaviate：开源向量数据库，支持本地 Docker、Kubernetes 或 Weaviate Cloud Services，也可启用嵌入式 Weaviate（设置 USE_WEAVIATE_EMBEDDED=True 并确保 pip install "weaviate-client>=3.15.4"）。
记忆预填充 可使用 autogpt/data_ingestion.py 脚本将文件或目录内容摄取到记忆中，以便在运行前预填充。例如： python autogpt/data_ingestion.py --dir seed_data --init --overlap 200 --max_length 1000 该脚本将文档内容按指定最大长度和重叠拆分成块，并加入 .env 中设置的记忆后端。预填充有助于 AI 快速访问特定信息，提升回复准确度。注意：使用 Redis 时需将 WIPE_REDIS_ON_START 设为 False；其他后端目前会在启动时强制清空记忆，可在运行期间随时调用该脚本摄取数据，摄取后立即可用。
Google API 密钥配置（可选） 当 Google 搜索遇到 429 错误时，可配置官方 Google API。步骤包括：在 Google Cloud Console 创建项目、启用 Custom Search API、创建 API 密钥并设为 GOOGLE_API_KEY 环境变量，创建可编程搜索引擎并复制搜索引擎 ID 设为 CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID。免费每日自定义搜索配额仅 100 次，绑定计费账户后可提升至每日 10K 次。
适用场景 适合对多智能体协作、自主任务执行感兴趣的开发者和研究者进行实验；也可用于需要多角色分工、记忆管理和联网信息收集的自动化任务探索。
限制 资料明确标注该项目为实验性质，存在局限性；未说明具体功能边界、性能指标或稳定程度。记忆后端如 Redis 缺乏安全措施，不应公开暴露。使用 OpenAI API 需付费账户。其余细节（如具体限制列表）资料中未完整提供。
