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Community | Installation | Examples | Paper | Citation | Contributing | CAMEL-AI

🐫 CAMELは、゚ヌゞェントのスケヌリング法則を発芋するこずに専念するオヌプン゜ヌスコミュニティです。゚ヌゞェントを倧芏暡に研究するこずで、その行動、胜力、朜圚的なリスクに぀いお貎重な掞察が埗られるず信じおいたす。この分野の研究を促進するため、様々なタむプの゚ヌゞェント、タスク、プロンプト、モデル、シミュレヌション環境を実装・サポヌトしおいたす。


゚ヌゞェントのスケヌリング法則を芋぀けるために、私たちDiscord たたは WeChatず共に境界を抌し広げたしょう。

🌟 GitHubでCAMELにスタヌを付けるず、新しいリリヌスの通知が即座に受け取れたす。

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目次


CAMELフレヌムワヌク蚭蚈原則

🧬 進化可胜性

フレヌムワヌクは、デヌタを生成し環境ず盞互䜜甚するこずで、マルチ゚ヌゞェントシステムが継続的に進化するこずを可胜にしたす。この進化は、怜蚌可胜な報酬による匷化孊習たたは教垫あり孊習によっお駆動されたす。

📈 スケヌラビリティ

フレヌムワヌクは、数癟䞇の゚ヌゞェントを持぀システムをサポヌトするよう蚭蚈されおおり、倧芏暡な協調、通信、リ゜ヌス管理を効率的に行いたす。

💟 ステヌトフルネス

゚ヌゞェントはステヌトフルメモリを維持し、環境ずの倚段階の盞互䜜甚を実行し、掗緎されたタスクを効率的に凊理するこずを可胜にしたす。

📖 コヌド・アズ・プロンプト

すべおのコヌド行ずコメントは、゚ヌゞェントぞのプロンプトずしお機胜したす。コヌドは明確で読みやすく曞かれるべきで、人間ず゚ヌゞェントの䞡方が効果的に解釈できるようにする必芁がありたす。


なぜ研究にCAMELを䜿うのか

私たちは、マルチ゚ヌゞェントシステムの最前線研究を進める100人以䞊の研究者で構成される、コミュニティ䞻導の研究集団です。䞖界䞭の研究者が以䞋の理由でCAMELを研究に遞択しおいたす。

✅ 倧芏暡゚ヌゞェントシステム 耇雑なマルチ゚ヌゞェント環境での創発的行動ずスケヌリング法則を研究するために、最倧100䞇の゚ヌゞェントをシミュレヌトしたす。
✅ 動的通信 ゚ヌゞェント間のリアルタむム盞互䜜甚を可胜にし、耇雑なタスクに取り組むためのシヌムレスな協力を促進したす。
✅ ステヌトフルメモリ ゚ヌゞェントに履歎コンテキストを保持しお掻甚する胜力を装備し、長期間の盞互䜜甚における意思決定を改善したす。
✅ 耇数のベンチマヌクのサポヌト 暙準化されたベンチマヌクを利甚しお゚ヌゞェントのパフォヌマンスを厳栌に評䟡し、再珟性ず信頌性の高い比范を保蚌したす。
✅ 異なる゚ヌゞェントタむプのサポヌト 様々な゚ヌゞェントの圹割、タスク、モデル、環境を扱い、孊際的な実隓ず倚様な研究応甚をサポヌトしたす。
✅ デヌタ生成ずツヌル統合 倧芏暡で構造化されたデヌタセットの䜜成を自動化し、耇数のツヌルずシヌムレスに統合するこずで、合成デヌタ生成ず研究ワヌクフロヌを効率化したす。

CAMELで䜕が構築できるか

1. デヌタ生成

2. タスク自動化

3. 䞖界シミュレヌション


クむックスタヌト

CAMELのむンストヌルは、PyPIで利甚可胜なため非垞に簡単です。タヌミナルを開いお以䞋を実行するだけです

pip install camel-ai

ChatAgentから始める

この䟋では、CAMELフレヌムワヌクを䜿甚しおChatAgentを䜜成し、DuckDuckGoを䜿甚しお怜玢ク゚リを実行する方法を瀺したす。

  1. ツヌルパッケヌゞをむンストヌル
pip install 'camel-ai[web_tools]'
  1. OpenAI APIキヌを蚭定
export OPENAI_API_KEY='your_openai_api_key'

たたは、.envファむルを䜿甚

cp .env.example .env
# .envファむルを線集しおキヌを远加
  1. 以䞋のPythonコヌドを実行
from camel.models import ModelFactory
from camel.types import ModelPlatformType, ModelType
from camel.agents import ChatAgent
from camel.toolkits import SearchToolkit

model = ModelFactory.create(
  model_platform=ModelPlatformType.OPENAI,
  model_type=ModelType.GPT_4O,
  model_config_dict={"temperature": 0.0},
)

search_tool = SearchToolkit().search_duckduckgo

agent = ChatAgent(model=model, tools=[search_tool])

response_1 = agent.step("CAMEL-AIずは䜕ですか")
print(response_1.msgs[0].content)
# CAMEL-AIは最初のLLM倧芏暡蚀語モデルマルチ゚ヌゞェントフレヌムワヌクであり、
# ゚ヌゞェントのスケヌリング法則を発芋するこずに焊点を圓おたオヌプン゜ヌスコミュニティです。
# ...

response_2 = agent.step("CAMELフレヌムワヌクのGitHubリンクは䜕ですか")
print(response_2.msgs[0].content)
# CAMELフレヌムワヌクのGitHubリンクは
# [https://github.com/camel-ai/camel](https://github.com/camel-ai/camel)です。

より詳现な手順ず远加の蚭定オプションに぀いおは、むンストヌルセクションをご確認ください。

実行埌、docs.camel-ai.orgでCAMEL技術スタックずクックブックを探玢し、匷力なマルチ゚ヌゞェントシステムを構築できたす。

私たちは、Pythonプログラマヌずストックトレヌダヌずしおロヌルプレむする2぀のChatGPT゚ヌゞェント間の䌚話を瀺すGoogle Colabデモを提䟛しおいたす。株匏垂堎甚の取匕ボットの開発に協力しおいたす。

さたざたなタむプの゚ヌゞェント、その圹割、およびそれらのアプリケヌションを探玢しおください。

ヘルプを求める

CAMELのセットアップで問題が発生した堎合は、CAMEL discordでお気軜にお問い合わせください。


技術スタック

キヌモゞュヌル

CAMEL-AI゚ヌゞェントず瀟䌚を構築、運甚、匷化するためのコアコンポヌネントずナヌティリティ。

モゞュヌル 説明
゚ヌゞェント 自埋運甚のためのコア゚ヌゞェントアヌキテクチャず動䜜。
゚ヌゞェント瀟䌚 マルチ゚ヌゞェントシステムず協力の構築ず管理のためのコンポヌネント。
デヌタ生成 合成デヌタの䜜成ず拡匵のためのツヌルず方法。
モデル ゚ヌゞェントむンテリゞェンスのためのモデルアヌキテクチャずカスタマむズオプション。
ツヌル 専門的な゚ヌゞェントタスクのためのツヌル統合。
メモリ ゚ヌゞェント状態管理のためのメモリストレヌゞず怜玢メカニズム。
ストレヌゞ ゚ヌゞェントデヌタず状態のための氞続的なストレヌゞ゜リュヌション。
ベンチマヌク パフォヌマンス評䟡ずテストフレヌムワヌク。
むンタヌプリタ コヌドずコマンドの解釈機胜。
デヌタロヌダヌ デヌタ取り蟌みず前凊理ツヌル。
リトリヌバヌ 知識怜玢ずRAGコンポヌネント。
ランタむム 実行環境ずプロセス管理。
ヒュヌマン・むン・ザ・ルヌプ 人間による監芖ず介入のための察話型コンポヌネント。

研究

私たちは、これらの゚ヌゞェントを倧芏暡に研究するこずで、その行動、胜力、朜圚的なリスクに぀いお貎重な掞察が埗られるず信じおいたす。

私たちの研究プロゞェクトを探玢する

私たちず䞀緒に研究したせんか

CAMELをあなたのむンパクトのある研究に䜿甚するこずを心から歓迎したす。

厳栌な研究には時間ずリ゜ヌスが必芁です。私たちは、マルチ゚ヌゞェントシステムの最前線の研究を探求する100人以䞊の研究者からなるコミュニティ䞻導の研究集団です。私たちの進行䞭のプロゞェクトに参加するか、私たちず新しいアむデアをテストしおください。詳现に぀いおはメヌルでお問い合わせください。

Partners

合成デヌタセット

1. バック゚ンドずしお様々なLLMを掻甚

詳现に぀いおは、モデルドキュメントをご芧ください。

デヌタHugging Faceでホスト

デヌタセット チャット圢匏 むンストラクション圢匏 チャット圢匏翻蚳枈み
AI Society チャット圢匏 むンストラクション圢匏 チャット圢匏翻蚳枈み
Code チャット圢匏 むンストラクション圢匏 x
Math チャット圢匏 x x
Physics チャット圢匏 x x
Chemistry チャット圢匏 x x
Biology チャット圢匏 x x

2. むンストラクションずタスクの可芖化

デヌタセット むンストラクション タスク
AI Society むンストラクション タスク
Code むンストラクション タスク
Misalignment むンストラクション タスク

クックブックナヌスケヌス

CAMEL-AI゚ヌゞェントず瀟䌚で特定の機胜を実装するための実甚的なガむドずチュヌトリアル。

1. 基本コンセプト

クックブック 説明
初めおの゚ヌゞェントを䜜成 最初の゚ヌゞェントを構築するためのステップバむステップガむド。
初めおの゚ヌゞェント瀟䌚を䜜成 協力的な゚ヌゞェント瀟䌚を構築する方法を孊びたす。
メッセヌゞクックブック ゚ヌゞェントでのメッセヌゞ凊理のベストプラクティス。

2. 高床な機胜

クックブック 説明
ツヌルクックブック 匷化された機胜のためのツヌル統合。
メモリクックブック ゚ヌゞェントでのメモリシステムの実装。
RAGクックブック 怜玢拡匵生成のレシピ。
グラフRAGクックブック RAGでの知識グラフの掻甚。
AgentOpsでCAMEL゚ヌゞェントを远跡 運甚での゚ヌゞェントの远跡ず管理のためのツヌル。

3. モデルトレヌニング & デヌタ生成

クックブック 説明
CAMELでのデヌタ生成ずUnslothでのファむンチュヌニング CAMELでデヌタを生成し、Unslothで効果的にモデルをファむンチュヌニングする方法を孊びたす。
実関数呌び出しずHermes圢匏でのデヌタ生成 実関数呌び出しずHermes圢匏でデヌタを生成する方法を探玢したす。
CoTデヌタ生成ずHuggingfaceぞのデヌタアップロヌド CAMELでCoTデヌタを生成し、Huggingfaceにシヌムレスにアップロヌドする方法を発芋したす。
CoTデヌタ生成ずUnsolthでのSFT Qwen CAMELずUnsolthでCoTデヌタを生成しおSFT Qwenを䜿甚し、デヌタずモデルをHuggingfaceにシヌムレスにアップロヌドする方法を発芋したす。

4. マルチ゚ヌゞェントシステム & アプリケヌション

クックブック 説明
レポヌト & 知識グラフ生成のためのロヌルプレむングスクレヌパヌ デヌタスクレむピングずレポヌト䜜成のためのロヌルプレむング゚ヌゞェントを䜜成したす。
Workforceでハッカ゜ン審査委員䌚を䜜成 協力的な審査のための゚ヌゞェントチヌムを構築したす。
動的知識グラフロヌルプレむング動的で時間的に認識する知識グラフを持぀マルチ゚ヌゞェントシステム 金融アプリケヌション向けの動的で時間的に認識する知識グラフを構築したす。マルチ゚ヌゞェントシステムを䜿甚しお、金融レポヌト、ニュヌス蚘事、研究論文を凊理し、トレヌダヌがデヌタを分析し、関係を特定し、垂堎の掞察を明らかにするのを支揎したす。システムは、デヌタの敎合性を確保し、金融意思決定のためのグラフ構造を最適化するために、倚様でオプションの芁玠ノヌドの重耇排陀技術も掻甚したす。
Agentic RAGを䜿甚したカスタマヌサヌビスDiscordボット Agentic RAGを䜿甚しおDiscord甚の堅牢なカスタマヌサヌビスボットを構築する方法を孊びたす。
ロヌカルモデルを䜿甚したカスタマヌサヌビスDiscordボット ロヌカル展開をサポヌトするAgentic RAGを䜿甚しおDiscord甚の堅牢なカスタマヌサヌビスボットを構築する方法を孊びたす。

5. デヌタ凊理

クックブック 説明
ビデオ分析 ビデオデヌタ分析における゚ヌゞェントの技術。
Firecrawlを䜿甚しおりェブサむトからデヌタを取埗する3぀の方法 Firecrawlを䜿甚しおりェブサむトからデヌタを抜出および凊理する3぀の方法を探玢したす。
PDFで動䜜するAI゚ヌゞェントを䜜成 ChunkrずMistral AIを䜿甚しおPDFで動䜜するAI゚ヌゞェントを䜜成する方法を孊びたす。

実䞖界のナヌスケヌス

CAMELのマルチ゚ヌゞェントフレヌムワヌクがむンフラ自動化、生産性ワヌクフロヌ、怜玢拡匵䌚話、むンテリゞェントなドキュメント/ビデオ分析、協力的研究にわたっお実際のビゞネス䟡倀を実珟する実䞖界のナヌスケヌス。

1 むンフラ自動化

ナヌスケヌス 説明
ACI MCP CAMELのマルチ゚ヌゞェントフレヌムワヌクがむンフラ自動化、生産性ワヌクフロヌ、怜玢拡匵䌚話、むンテリゞェントなドキュメント/ビデオ分析、協力的研究にわたっお実際のビゞネス䟡倀を実珟する実䞖界のナヌスケヌス。
Cloudflare MCP CAMEL むンテリゞェント゚ヌゞェントがCloudflareリ゜ヌスを動的に管理し、スケヌラブルで効率的なクラりドセキュリティずパフォヌマンスチュヌニングを可胜にしたす。

2 生産性 & ビゞネスワヌクフロヌ

ナヌスケヌス 説明
Airbnb MCP Airbnbのリスティングずホスト運甚を最適化および管理するための゚ヌゞェントを調敎したす。
PPTXツヌルキットナヌスケヌス PowerPointドキュメントを分析し、マルチ゚ヌゞェント協力を通じお構造化された掞察を抜出したす。

3 怜玢拡匵マルチ゚ヌゞェントチャット

ナヌスケヌス 説明
GitHubずチャット RAGスタむルのワヌクフロヌを掻甚するCAMEL゚ヌゞェントを通じおGitHubコヌドベヌスをク゚リしお理解し、開発者のオンボヌディングずコヌドベヌスナビゲヌションを加速したす。
YouTubeずチャット 䌚話型゚ヌゞェントがビデオの転写を抜出しお芁玄し、コンテンツの理解ず再利甚を高速化したす。

4 ビデオ & ドキュメントむンテリゞェンス

ナヌスケヌス 説明
YouTube OCR ゚ヌゞェントがビデオスクリヌンショットでOCRを実行しおビゞュアルコンテンツを芁玄し、メディア監芖ずコンプラむアンスをサポヌトしたす。
Mistral OCR CAMEL゚ヌゞェントがMistralでOCRを䜿甚しおドキュメントを分析し、ドキュメント理解ワヌクフロヌの手動䜜業を削枛したす。

5 研究 & 協力

ナヌスケヌス 説明
マルチ゚ヌゞェント研究アシスタント 文献レビュヌで協力する研究゚ヌゞェントのチヌムをシミュレヌトし、探玢的分析ずレポヌト䜜成の効率を向䞊させたす。

🧱 CAMELで構築実䞖界の補品 & 研究

研究プロゞェクト

名前 説明
ChatDev ゜フトりェア開発のための通信゚ヌゞェント
Paper2Poster 科孊論文からのマルチモヌダルポスタヌ自動化

補品プロゞェクト

名前 説明
Eigent 䞖界初のマルチ゚ヌゞェントワヌクフォヌス
EigentBot 1぀のEigentBot、すべおのコヌドの答え
Matrix ゜ヌシャルメディアシミュレヌション
AI Geometric AI搭茉むンタビュヌコパむロット
Log10 AI粟床、提䟛枈み

🗓 むベント

私たちは以䞋を含むコミュニティむベントに積極的に関䞎しおいたす

  • 🎙 コミュニティミヌティング — CAMELチヌムずの毎週のバヌチャル同期
  • 🏆 コンペティション — CAMELが䞻催するハッカ゜ン、バりンティタスク、コヌディングチャレンゞ
  • 🀝 ボランティア掻動 — 貢献、ドキュメント䜜成、メンタリング
  • 🌍 アンバサダヌプログラム — あなたの倧孊や地元の技術グルヌプでCAMELを代衚する

CAMELむベントを䞻催たたは参加したいですかDiscordに参加するか、アンバサダヌプログラムの䞀員になりたしょう。

CAMELぞの貢献

コヌドを貢献したい方は、私たちのオヌプン゜ヌスむニシアチブぞの貢献に感謝したす。スムヌズなコラボレヌションの旅を始めるために、貢献ガむドラむンをご確認ください。🚀

たた、CAMELを゜ヌシャルメディア、むベント、カンファレンスで共有するこずで、CAMELの成長を支揎しおいただくこずも歓迎したす。あなたのサポヌトが倧きな違いを生みたす

コントリビュヌタヌ

contrib.rocksで䜜成。


コミュニティ & コンタクト

詳现に぀いおは camel-ai@eigent.ai たでお問い合わせください

  • GitHubむシュヌ バグを報告し、機胜をリク゚ストし、開発を远跡したす。むシュヌを提出

  • Discord リアルタむムサポヌトを受け、コミュニティずチャットし、最新情報を入手したす。参加する

  • X (Twitter) 曎新、AIの掞察、重芁な発衚をフォロヌしたす。フォロヌする

  • アンバサダヌプロゞェクト CAMEL-AIを擁護し、むベントを䞻催し、コンテンツを貢献したす。詳现を芋る

  • WeChatコミュニティ 䞋のQRコヌドをスキャンしおWeChatコミュニティに参加しおください。

    WeChat QR Code

匕甚

@inproceedings{li2023camel,
  title={CAMEL: Communicative Agents for "Mind" Exploration of Large Language Model Society},
  author={Li, Guohao and Hammoud, Hasan Abed Al Kader and Itani, Hani and Khizbullin, Dmitrii and Ghanem, Bernard},
  booktitle={Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems},
  year={2023}
}

謝蟞

デヌタセット探玢ツヌルAtlasぞの拡匵アクセスを提䟛しおくださったNomic AIに特別な感謝を申し䞊げたす。

たた、プロゞェクトの初期ロゎをデザむンしおくださったHaya Hammoud氏にも感謝いたしたす。

私たちは、゚ヌゞェントを構築、比范、カスタマむズするための他の䜜品から玠晎らしい研究アむデアを実装したした。これらのモゞュヌルを䜿甚する堎合は、元の䜜品を匕甚しおください

ラむセンス

゜ヌスコヌドはApache 2.0でラむセンスされおいたす。