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探索CAMEL:揭开多智能体系统的神秘面纱

在人工智能领域,多智能体系统(Multi-Agent Systems, MAS)一直是一个充满活力和潜力的研究方向。随着大语言模型(LLM)的快速发展,智能体之间的协作与交互变得更加复杂和智能。今天,我们要介绍的是一个名为CAMEL(Communicative Agents for “Mind” Exploration of Large Language Model Society)的开源框架,它正在引领多智能体系统的研究浪潮,帮助我们探索智能体的扩展规律和协作能力。
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CAMEL是什么?

CAMEL是一个致力于发现智能体扩展规律的开源社区项目。它的目标是通过大规模的智能体模拟和协作,深入理解智能体的行为、能力以及潜在风险。CAMEL提供了一个全面的框架,支持多种类型的智能体、任务、提示、模型和模拟环境,为研究人员和开发者提供了一个强大的工具包。

核心设计原则

CAMEL的设计遵循以下几个关键原则:

  1. 可进化性(Evolvability):支持智能体通过强化学习或监督学习

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