大模型应用_AutoGPT

基于Docker的AutoGPT企业级部署指南

一、环境准备

1.1 硬件要求

1.2 软件依赖

graph LR
    A[Docker] --> B[20.10.0+]
    C[Git] --> D[2.25.0+]
    E[NVIDIA Container Toolkit] --> F[可选GPU加速]

二、详细部署流程

2.1 镜像构建（含代理配置）

# 克隆官方仓库（国内推荐镜像源）
git clone https://ghproxy.com/https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT.git
cd AutoGPT/autogpts/autogpt

# 环境配置
cp .env.template .env
sed -i 's/^# OPENAI_API_KEY=/OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here/' .env
sed -i 's|^# OPENAI_API_BASE_URL=|OPENAI_API_BASE_URL=https://api.openai.com/v1|' .env

# 构建镜像（国内用户必看👇）
docker build \
  --build-arg HTTP_PROXY=http://host.docker.internal:1080 \
  --build-arg HTTPS_PROXY=http://host.docker.internal:1080 \
  --tag auto-gpt:v1.0 .

2.2 关键环境变量说明

.env文件必须配置项：

# 必填项
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
OPENAI_API_BASE_URL=https://api.openai.com/v1

# 推荐修改（节省API费用）
LLM=azure/gpt-35-turbo  # 使用Azure服务
FAST_LLM=gpt-3.5-turbo  # 快速模型
SMART_LLM=gpt-4-32k     # 复杂任务模型

三、容器化运行方案

3.1 基础运行命令

docker run -d \
  --name auto-gpt-prod \
  --env-file .env \
  -p 8000:8000 \
  -v ${PWD}/data:/app/data \
  -e HTTP_PROXY="http://proxy.example.com:8080" \
  -e HTTPS_PROXY="http://proxy.example.com:8080" \
  auto-gpt:v1.0 \
  run --continuous

3.2 生产环境推荐配置

# docker-compose.prod.yml
version: '3.8'
services:
  auto-gpt:
    image: auto-gpt:v1.0
    env_file: .env
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - ./data:/app/data
      - ./logs:/var/log/autogpt
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '4'
          memory: 8G
    environment:
      HTTPS_PROXY: "http://proxy:8080"
      TZ: "Asia/Shanghai"

四、使用实践技巧

4.1 典型工作流程

# 示例：自动化运维任务
1. 用户输入："请检查服务器集群状态并生成报告"
2. AutoGPT分解步骤：
   - 调用K8s API获取节点状态
   - 分析Prometheus监控数据
   - 生成Markdown格式报告
3. 每步需人工确认（安全模式）

4.2 常用命令参数

五、避坑指南

5.1 常见问题解决

1. **代理连接失败**：
   - 确认`host.docker.internal`在Linux下需要显式声明：
     ```bash
     docker run --add-host=host.docker.internal:host-gateway ...
     ```

2. **API限速问题**：
   - 在.env中添加：
     ```ini
     OPENAI_API_RPM_LIMIT=50
     ```

3. **中文支持不佳**：
   - 修改prompt模板：
     ```bash
     sed -i 's/English/Chinese/g' autogpt/prompts/default_prompt.txt
     ```

5.2 性能监控方案

# 监控容器资源使用
docker stats auto-gpt-prod --format "table {{.Name}}\t{{.CPUPerc}}\t{{.MemUsage}}"

# 查看AI决策日志
docker logs -f auto-gpt-prod | grep "AI Decision"

六、安全建议

1. 网络隔离：

   docker network create --internal ai-net
   docker run --network=ai-net ...

2. 密钥管理：

   # 使用Docker secrets
   echo "sk-xxxxxx" | docker secret create openai_key -

3. 镜像扫描：

   docker scan auto-gpt:v1.0

用户 > 请分析Nginx访问日志中的异常请求
AI > 将执行以下步骤：
1. 使用awk提取HTTP 4xx/5xx状态码
2. 统计TOP 10异常IP
3. 生成防护建议
是否继续? (y/n)

最佳实践建议：对于企业用户，推荐结合HuggingFace的本地模型（如LLaMA-3）替代OpenAI API