上一次测试auto-gpt0.2.2，发现1：不停地重复在网上找和下载文件，结果还是没有能力把指定文件下载下来。
2：我手动下载了文件，让它读取分析，发现读了之后马上报错自动退出了。说是提交给openai的token超字数了。。。
今天我又配置了当前最新的stable 0.3 auto-gpt，还是测试同样的任务，让它整理《红楼梦》中的小说人物关系图谱。
首先，发现下载文件还是下载不了。跟0.2.2很像。
没办法，我手动下载了文件给它。
然后，发现它执行代码一定要在docker运行。我查了代码，修改成直接可以运行了。
又然后，我发现它一直想执行还没保存的代码文件，我通过对话提示它先写好代码文件再执行文件。以后每次要执行代码我发现都要做这样的提示。显然里面有个逻辑问题。也许是execute_python_file命令应该对应一个新的文件，而execute_code应该创建一个新的文件，接的参数是代码内容，而不是文件名。操作的时候让代理先保存代码文件，然后执行。
又又然后，我发现在访问代码时，openai.error.APIConnectionError，不知道是不是网络环境问题，遇到这个问题程序就中止了。我修改了代码，让它遇到问题后重试。
最后，还是发现了tokens遇长的问题，我不知道哪里的代码又不严谨。。。到这里，愉快的一下午就快结束了。
看来这个任务还是很难完成。
目前看来，auto-gpt还十分不成熟，原因是，1里面的代码里的bugs非常多；2系统有几个如google查询，读写文件，执行代码等功能模块，但这几个模块的调动很不协调，操作很不连贯，它们的组合经常十分生疏，如同请一个有理论，但完全没有实践基础的几个技术人员一起完成一个大任务。
显然，在人工智能发展的路上，这些问题都会被解决。但现在而言，从效率角度看，在实际工作中用auto-gpt还是比较早的。auto-gpt在设计的时候，是用来完成通用任务的。我感觉现在来说，还需要很多的调整和磨合。让人工智能做不同的事，本身要学习经验。而让人工智能做重复的事，这可我感觉现阶段应该使用prompt+特定的任务代码+gpt的形式可能更实在一些。