camel

CAMEL은 대규모 LLM 에이전트의 행동, 능력, 위험 및 확장 법칙을 탐구하기 위한 커뮤니티 중심의 연구 지향 프레임워크입니다. 파이썬 패키지는 PyPI에서 `pip install camel-ai`로 설치할 수 있으며, 웹 도구와 같은 선택적 확장 기능은 DuckDuckGo 검색과 같은 기능을 추가합니다. 빠른 시작 예제는 ModelFactory를 사용하여 ChatAgent를 OpenAI 모델에 연결하고, 검색 도구를 첨부한 후 다단계 프롬프트를 전송합니다. 주요 구성 요소에는 자율 에이전트, 역할극 및 작업자 스타일 협업을 위한 에이전트 사회, 모델 백엔드, 도구 통합, 상태 저장 메모리, 영구 저장소, 데이터 로더, 검색기, 코드 및 명령 인터프리터, 런타임 관리, 벤치마크 및 인간-루프 감독이 포함됩니다. 문서화된 설계 원칙은 데이터 및 환경 상호작용을 통한 진화 가능성, 대규모 에이전트 시스템을 위한 확장성, 다단계 작업을 위한 상태 저장 메모리, 그리고 코드-프롬프트 가독성입니다. README는 최대 백만 개의 에이전트를 포함하는 동적 통신 및 시뮬레이션 지원을 설명합니다. CAMEL은 또한 사고 사슬 생성, 자체 지시, Source2Synth 및 자체 개선 CoT 데이터를 위한 합성 데이터 워크플로우를 제공하며, 미세 조정 및 데이터셋 게시 가이드를 포함합니다. AI 사회 대화, 코드, 수학, 물리학, 화학 및 생물학을 다루는 Hugging Face 데이터셋을 연결합니다. RAG 및 Graph RAG 쿡북은 에이전트가 외부 지식을 검색하는 데 도움을 줍니다. 문서화된 응용 프로그램에는 협업 역할극, 다중 에이전트 작업 그룹, 보고서 및 지식 그래프 생성, 해커톤 심사, 고객 서비스 Discord 봇, 웹사이트 수집, 비디오 분석 및 OASIS 프로젝트를 통한 세계 시뮬레이션이 포함됩니다. 저장소에는 예제, 문서, Colab 데모, 연구 링크 및 커뮤니티 지원 채널이 포함됩니다.