camel-agent-tutorial

[jjyaoao]

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项目简介

CAMEL 是最早的基于 LLM 的多智能体框架，现在是一个通用框架，用于构建和使用基于 LLM 的智能体来解决实际任务。camel-agent-tutorial 是一套专为那些期望深入了解并实践多智能体系统的开发者设计的实用指南。本教程基于国内领先的多智能体框架 CAMEL-AI（NeruIPS'2023），从最基本的单个Agent开发，逐渐尝试构建复杂的Multi Agent应用。

立项理由

随着技术的进步，智能系统在各个领域的应用越来越广泛。多智能体系统作为这一趋势的重要组成部分，已经成为解决复杂问题的有效工具。CAMEL是一个旨在简化多智能体系统开发的框架，它提供了一套强大的工具和接口，让开发者能够更容易地构建和管理智能体。camel-agent-tutorial 目的是为通过CAMEL框架给学习者提供一种新的多智能体构建角度和思维，尝试体会Role Play在提升大模型能力方面的好处。

项目受众

camel-agent-tutorial 针对的受众主要包括以下几类人群：

1. 研究人员和学术界人士： 对多智能体系统、大模型应用或人工智能领域有研究兴趣的学者和科研人员，希望通过实践了解并探索LLM在多智能体系统中的应用。
2. 开发者和工程师： 想要深入了解并实践多智能体系统的开发者、软件工程师和技术专家，尤其是那些对构建基于LLM的智能体解决方案感兴趣的人。
3. 学生和教育工作者： 在人工智能、计算机科学或相关领域学习的学生，以及希望将多智能体系统和LLM集成到教学课程中的教师和讲师。
4. 创新者和企业家： 寻求在业务中应用先进技术，特别是想要探索多智能体系统在实际应用中潜力的创业者和创新驱动的企业。
5. 技术爱好者和自学者： 对人工智能和多智能体系统有浓厚兴趣，希望通过自学了解和掌握这些技术的个人。

本项目侧重点仍然在实践和动手构建Agent应用的层面，但会提供部分重要理论供研究人员进行学习。

项目亮点

CAMEL社区暂时还没有较为完善的Document，很多学习者反馈会比较难以完全理解其框架的内容，本教程是为了系统的整理出更加通俗顺滑的学习曲线来面向想要学习Agent和CAMEL框架的人群。

通过这个项目，我们希望帮助开发者：

1. 理解基础：掌握CAMEL框架的使用方法，理解Agent的基本概念，为后续的学习使用打下坚实的基础。
2. 提升技能：设置一系列实践项目，涉及(RAG,Memory,Multi Agent)等，逐步提高开发者在构建和管理智能体方面的技能。
3. 应用实践：鼓励开发者将所学知识应用于解决实际问题，培养他们的实践能力和创新思维。

同时后续也会考虑联名策划举办Hackthon，让感兴趣的学习者参与进来，提供对应的奖品等激励措施，并鼓励学习者持续学习和使用框架。

项目规划

目前进度：https://fmhw1n4zpn.feishu.cn/docx/AF4XdOZpIo6TOaxzDK8cxInNnCe

人员：暂时还没有完全确定，预计由Datawhale成员和CAMEL社区成员构成。

CAMEL Agent Tutorial

第一章: 环境配置

1.1 安装准备

通过 PyPI 安装

通过 Conda 和 Pip 从源代码安装

1.2 API 课程

1.2.1 使用 OpenAI API

1.2.1.1 获取OpenAI API

1.2.1.2 适 Unix 系统 (Linux / MacOS)

1.2.1.3 Windows

1.2.2 使用本地模型

1.3 快速开始

第二章: Agent与CAMEL框架简介

2.1 框架概述

2.2 Agent设计原则与方法

2.3 CAMEL框架简介

2.4 Role Playing介绍

第三章: CAMEL框架的构成组件

3.1 Hello CAMEL

3.2 Models

3.3 Data Connection

3.3.1 用户数据的存储，加载，向量化，检索

3.3.2 进阶RAG框架的实现

3.4 Prompts

3.5 Memory

3.6 Callbacks

3.7 Agents

3.7.1 Single-Agent的实现

3.7.2 Multi-Agent的实现

3.8 Advanced Topics

3.8.1 Callbacks

3.8.2 Messages

3.8.3 Responses

第四章: CAMEL框架下的多智能体协同

4.1 创建你的第一个Agent Society

4.2 CAMEL.AI多Agent系统介绍

4.3 模块一：任务驱动

4.4 模块二：动态环境/缓存维护

4.5 多智能体系统中的角色扮演

4.6 用户界面和演示

结语

相关阅读资料

完成以上项目所需时间：预计1-2个月

项目负责人

负责人：jjyaoao

vx：jjyaoao

备注：发起立项申请后DOPMC成员将会在7天内给出审核意见，若7天内无反对意见则默认立项通过~

• 我已知悉上述备注