ProfileGPT：多 Agent 协作架构实现案例

随着 ChatGPT 的使用不断增加，人们对 AI 安全的担忧也在加剧。一些国家（如意大利）已采取措施应对这些问题，禁止使用 ChatGPT，而其他国家（如法国和西班牙）则在提出相关质疑。认识到 AI 工具的重要影响以及它们的使用方式是很重要的。在当今背景下，理解这项技术的潜在影响并采用负责任的 AI 实践至关重要。

在这篇文章中，我将介绍 ProfileGPT，这是一个开源应用，允许用户分析 ChatGPT 看到的用户资料和个性，同时提高对数据使用和负责任 AI 实践的认识。

我们将深入探讨 ProfileGPT 的架构和设计，详细解释其技术框架以及它如何被设计来分析和提供有关个人数据的洞察。

ChatGPT 历史记录：OpenAI 最近推出了一项新功能，允许用户导出完整的 prompt/回复历史记录和数据，这很可能是为了遵守 GDPR 第 20 条条款的要求，该条款赋予个人数据可携性的权利。

网络上的公开可用数据：ProfileGPT 能够进行网络搜索和解析网站，以收集有关用户的额外信息。

根据 ChatGPT 的使用频率和性质，可以提取各种类型的信息：

AI 协作架构

为了提取上述信息，我们提出了一个 AI 协作架构框架，由三个 agent 组成：

心理分析师：分析与用户与 ChatGPT 交互相关的数据，重点关注分析和心理评估。

心理历史学家：使用与 ChatGPT 的对话来分析行为模式和趋势，以预测未来的结果。

跟踪者：从用户交互和网络中收集个人信息和在线形象数据。

信息由三个 agent 收集、分析和总结，并以 Streamlit 开发的报告形式呈现。

设计 Agent 和 Prompt

每个 agent 都被设计具有特定的技能和专业知识，以独特的方式提取数据和洞察。

心理分析师：一位拥有心理学博士学位和法医心理学学位的心理学家和教授。在分析领域拥有 20 年的经验。他是分析、心理分析、心理测量学和个性评估技术的专家。

心理历史学家：这个虚构角色灵感来自艾萨克·阿西莫夫的科幻小说《基地》。他是心理历史学的著名专家，是传奇数学家哈里·谢顿的尊敬学生，以使用高级数学模型和对人类行为的深刻理解来预测个人和大规模人口的未来行为而闻名。

跟踪者：

版本 1：这个 agent 的第一个版本是一个白帽信息专家和收集个人信息的大师。然而，他经常遭到阻止，因为 OpenAI 模型拒绝泄露这个角色提取的个人数据。

版本 2：为了避免阻止，我将这个角色重新命名为"小兔子"。他是一个好奇和富有求知欲的角色，具有以嬉皮笑脸和轻松的方式发现他人信息的天然才能。在 prompt 中，我要求他玩一个游戏，他可以为每个答案赢得一根胡萝卜 🥕。而且它奏效了！

在 prompt 中，我为每个 agent 描述任务以及我想让他提取的数据，以及可供他使用的原始数据。每个 agent 被要求以 Markdown 格式输出。

在这里，你可以找到 agent 的详细代码和 prompt。

总之，我们的 AI 协作架构框架具有多样化的 agent，便于提取多样化的数据和洞察。创新的规避策略，如"小兔子"技巧，可以克服 OpenAI 模型阻止等挑战，提高其数据提取的效率。

当我们考虑对 AI 协作架构的增强时，纳入具有管理 agent 的分层结构以及为每个配置纳入不同的教育背景可以产生有价值的洞察。这些改进可以优化我们的框架，导致我们结果的准确性和复杂性得到提高。

我们希望这次讨论能够提高对需要负责任和道德实践的必要性的认识，并激励人们在 AI 技术的开发和使用中采用负责任的方法。

你可以在 Github 上找到 ProfileGPT 的代码。

AI 系统的安全性是一个我已经在《机器学习系统：安全》这篇文章中涉及过的令人兴奋的话题。

如果你对设计 prompt 感兴趣，请查看我最后一篇文章《掌握 Prompt 工程或 AI 耳语的艺术》。