微软也加入GPT自动化调教大军。现在估计还是个试验品，看了半天才明白大概是在咋搞。
下面一步步说明：
核心就是这张两张图。
关键就是Planner和Skills
Planner :用来生成调用Skills的list
Skills:就是一个prompt模版，里面有各种特殊符号，在执行时被替换成文本，替换的方式就是从M(memoary)中获取，或执行Connector（可以理解为API）后取结果然后塞回prompt.
Planner生成的是一个xml，内容如图
Skills就是一个prompt.
Prompt 中的{{$varible}}会被替换。
{{http.getAsync$url}}之类就是函数调用（微软叫他connectors），调用完的结果原地塞回去。
这个和langChain一类的项目，都是解决三个问题：计划，记忆，外部调用。外部调用好解决，记忆用embedding可以凑合，但个人感觉还是要有知识图谱一类的东西，来做检索。而计划是最难做的，难在这个是一个动态的过程，不是简单生成一个树，执行的过程中可能会对树进行动态删除和添加，最终要保证收敛。
LangChain，AutoGPT之类的都只会添加，却不能根据目标删除或推倒重来。人类也会犯类似错误，弄了半天最后忘了自己目标是啥。
BabyAGI对这个问题就部分解决。具体看了下逻辑。BabyAGI确实有两个模块来处理任务更新。一个是任务生成，一个是优先级排序。任务生成从prompt上看，主要还是创建新任务，并尽量不要未完成任务重叠。任务排序也明确不要删除任务。
