在前面的学习过程中，已经了解到了 AutoGPT 基本的环境安装操作。接下来就可以基于 AutoGPT 完成一些有趣的任务。通过 AutoGPT 实现我们的需求

在 ChatGPT 问世之后，大家很容易就发现其依然具备一些很难解决的问题，比如：

一位读者在看过我的《理解这八大优势，才算精通单元测试》后，问我：知道单元测试有好处，但实在没空写。看完文章后又想重新落实一下，有没有啥写好单元测试的技巧？...

写这篇文章的灵感，来自昨晚饭后在马路上散步时的一些想法，要聊的内容如标题所述：端到端测试。

用JMeter执行压测，1000线程组，最后几个请求卡住了。网上的资料说可能是内存问题，因此将堆内存从2G改为了4G，重新尝试依然会卡住，有没有什么办法调整资源解决这个问题？...

接口自动化测试用例是一个老生常谈的问题，在未引入人工智能之前，也有非常多的生成方案，比如如下所示，通过har生成接口自动化测试用例：

1. 先启动 Chrome，打开任务管理器，找到 chrome.exe，地址栏输入 cmd，然后执行 chrome.exe --remote-debugging-port=12345

1. 浏览器启动时，加参数 args=['--start-maximized']；

大模型具有生成和理解自然语言的强大能力，但在专属领域中，通用模型往往表现不尽如人意。为了解决这一问题，越来越多的人希望能够使用基于专业或行业领域的大语言模型，以提高回答问题的准确性。...

而在前面介绍React 推理提示的时候讲到了，目前的大语言模型本身不具备任何的执行能力，只具备理解自然语言的能力。