इस प्रोजेक्ट के बारे में

CAMEL एक समुदाय-संचालित, अनुसंधान-उन्मुख फ्रेमवर्क है जो बड़े पैमाने पर LLM एजेंट व्यवहार, क्षमताओं, जोखिमों और स्केलिंग कानूनों का पता लगाने के लिए है। Python पैकेज PyPI से `pip install camel-ai` के साथ स्थापित किया जाता है; वैकल्पिक एक्सट्रा जैसे वेब टूल्स DuckDuckGo खोज जैसी क्षमताएं जोड़ते हैं। क्विक-स्टार्ट उदाहरण ChatAgent को OpenAI मॉडल से जोड़ने, एक खोज टूल संलग्न करने और मल्टी-स्टेप प्रॉम्प्ट भेजने के लिए ModelFactory का उपयोग करता है। इसके मुख्य बिल्डिंग ब्लॉक्स में स्वायत्त एजेंट, रोल-प्लेइंग और वर्कफोर्स-शैली सहयोग के लिए एजेंट समाज, मॉडल बैकएंड, टूल इंटीग्रेशन, स्टेटफुल मेमोरी, स्थायी भंडारण, डेटा लोडर, रिट्रीवर, कोड और कमांड इंटरप्रेटर, रनटाइम प्रबंधन, बेंचमार्क और मानव-इन-द-लूप निगरानी शामिल हैं। दस्तावेजित डिज़ाइन सिद्धांत डेटा और पर्यावरण इंटरैक्शन के माध्यम से विकास, बड़े एजेंट सिस्टम के लिए स्केलेबिलिटी, मल्टी-स्टेप कार्यों के लिए स्टेटफुल मेमोरी और कोड-एज़-प्रॉम्प्ट पठनीयता हैं। README लाखों एजेंटों तक के सिमुलेशन और गतिशील संचार के लिए समर्थन का वर्णन करता है। CAMEL चेन-ऑफ-थॉट जनरेशन, सेल्फ-इंस्ट्रक्ट, Source2Synth और सेल्फ-इम्प्रूविंग CoT डेटा के लिए सिंथेटिक-डेटा वर्कफ़्लो भी प्रदान करता है, साथ ही फाइन-ट्यूनिंग और डेटासेट प्रकाशित करने के लिए गाइड भी प्रदान करता है। यह AI समाज वार्तालाप, कोड, गणित, भौतिकी, रसायन विज्ञान और जीव विज्ञान को कवर करने वाले Hugging Face डेटासेट से लिंक करता है। RAG और Graph RAG कुकबुक एजेंटों को बाहरी ज्ञान प्राप्त करने में मदद करते हैं। दस्तावेजित अनुप्रयोगों में सहयोगी भूमिका निभाना, मल्टी-एजेंट वर्कफोर्स, रिपोर्ट और नॉलेज-ग्राफ जनरेशन, हैकाथॉन जजिंग, ग्राहक सेवा Discord बॉट, वेबसाइट इंजेशन, वीडियो विश्लेषण और OASIS प्रोजेक्ट के माध्यम से विश्व सिमुलेशन शामिल हैं। रिपॉजिटरी में उदाहरण, दस्तावेज़ीकरण, Colab डेमो, अनुसंधान लिंक और सामुदायिक सहायता चैनल शामिल हैं।