演示

https://github.com/KillianLucas/open-interpreter/assets/63927363/37152071-680d-4423-9af3-64836a6f7b60

Google Colab 上也提供了交互式演示：

快速开始

pip install open-interpreter

终端

安装后，运行 interpreter：

interpreter

Python

from interpreter import interpreter

interpreter.chat("Plot AAPL and META's normalized stock prices") # 执行单一命令
interpreter.chat() # 开始交互式聊天

与 ChatGPT 的代码解释器比较

OpenAI 发布的 Code Interpreter 和 GPT-4 提供了一个与 ChatGPT 完成实际任务的绝佳机会。

但是，OpenAI 的服务是托管的，闭源的，并且受到严格限制：

• 无法访问互联网。
• 预装软件包数量有限。
• 允许的最大上传为 100 MB，且最大运行时间限制为 120.0 秒
• 当运行环境中途结束时，之前的状态会被清除（包括任何生成的文件或链接）。

Open Interpreter（开放解释器）通过在本地环境中运行克服了这些限制。它可以完全访问互联网，不受运行时间或是文件大小的限制，也可以使用任何软件包或库。

它将 GPT-4 代码解释器的强大功能与本地开发环境的灵活性相结合。

命令

交互式聊天

要在终端中开始交互式聊天，从命令行运行 interpreter：

interpreter

或者从.py 文件中运行 interpreter.chat()：

interpreter.chat()

程序化聊天

为了更精确的控制，您可以通过 .chat(message) 直接传递消息 ：

interpreter.chat("Add subtitles to all videos in /videos.")

# ... Streams output to your terminal, completes task ...

interpreter.chat("These look great but can you make the subtitles bigger?")

# ...

开始新的聊天

在 Python 中，Open Interpreter 会记录历史对话。如果你想从头开始，可以进行重置：

interpreter.messages = []

保存和恢复聊天

messages = interpreter.chat("My name is Killian.") # 保存消息到 'messages'
interpreter.messages = [] # 重置解释器 ("Killian" 将被遗忘)

interpreter.messages = messages # 从 'messages' 恢复聊天 ("Killian" 将被记住)

自定义系统消息

你可以检查和配置 Open Interpreter 的系统信息，以扩展其功能、修改权限或赋予其更多上下文。

interpreter.system_message += """
使用 -y 运行 shell 命令，这样用户就不必确认它们。
"""
print(interpreter.system_message)

更改模型

Open Interpreter 使用LiteLLM连接到语言模型。

您可以通过设置模型参数来更改模型：

interpreter --model gpt-3.5-turbo
interpreter --model claude-2
interpreter --model command-nightly

在 Python 环境下，您需要手动设置模型：

interpreter.llm.model = "gpt-3.5-turbo"

在本地运行 Open Interpreter（开放解释器）

interpreter --local

调试模式

为了帮助贡献者检查和调试 Open Interpreter，--verbose 模式提供了详细的日志。

您可以使用 interpreter --verbose 来激活调试模式，或者直接在终端输入：

$ interpreter
...
> %verbose true <- 开启调试模式

> %verbose false <- 关闭调试模式

安全提示

由于生成的代码是在本地环境中运行的，因此会与文件和系统设置发生交互，从而可能导致本地数据丢失或安全风险等意想不到的结果。

⚠️ 所以在执行任何代码之前，Open Interpreter 都会询问用户是否运行。

您可以运行 interpreter -y 或设置 interpreter.auto_run = True 来绕过此确认，此时：

• 在运行请求修改本地文件或系统设置的命令时要谨慎。
• 请像驾驶自动驾驶汽车一直握着方向盘一样留意 Open Interpreter，并随时做好通过关闭终端来结束进程的准备。
• 考虑在 Google Colab 或 Replit 等受限环境中运行 Open Interpreter 的主要原因是这些环境更加独立，从而降低执行任意代码导致出现问题的风险。

它是如何工作的？

Open Interpreter 为函数调用语言模型配备了 exec() 函数，该函数接受 编程语言（如 "Python "或 "JavaScript"）和要运行的 代码。

然后，它会将模型的信息、代码和系统的输出以 Markdown 的形式流式传输到终端。