camel-ai/camel

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社区 | 安装 | 示例 | 论文 | 引用 | 贡献 | CAMEL-AI

🐫 CAMEL 是一个开源社区，致力于寻找智能体（Agent）的缩放定律（Scaling Laws）。我们相信，在大规模环境下研究这些智能体，能为它们的行为、能力和潜在风险提供宝贵的见解。为了促进该领域的研究，我们实现并支持了多种类型的智能体、任务、提示词（Prompt）、模型和模拟环境。

欢迎加入我们（Discord 或 微信），共同探索智能体缩放定律的边界。

🌟 请在 GitHub 上给 CAMEL 点亮 Star，以即时获取新版本通知。

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目录

• CAMEL 框架设计原则
• 为什么选择 CAMEL 进行研究？
• 可以使用 CAMEL 构建什么？
  • 数据生成
  • 任务自动化
  • 世界模拟
• 快速入门
  • 从 ChatAgent 开始
  • 寻求帮助
• 技术栈
• 研究
• 合成数据集
• 使用指南 (Usecases)
  • 基础概念
  • 高级功能
  • 模型训练与数据生成
  • 多智能体系统与应用
  • 数据处理
• 现实世界用例
• 🧱 基于 CAMEL 构建的项目 (实际产品与研究)
  • 研究项目
  • 产品项目
• 🗓️ 活动
• 贡献 CAMEL
• 社区与联系方式
• 引用
• 致谢
• 许可证

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CAMEL 框架设计原则

🧬 可演化性 (Evolvability)

该框架使多智能体系统能够通过生成数据和与环境交互来持续演化。这种演化可以通过具有可验证奖励的强化学习或监督学习来驱动。

📈 可扩展性 (Scalability)

该框架旨在支持数百万个智能体的系统，确保在大规模下进行高效的协调、通信和资源管理。

💾 状态保持 (Statefulness)

智能体维护有状态的内存，使它们能够与环境进行多步交互，并高效处理复杂的任务。

📖 代码即提示 (Code-as-Prompt)

每一行代码和注释都充当智能体的提示词。代码应编写得清晰易读，确保人类和智能体都能有效地对其进行解读。

为什么选择 CAMEL 进行研究？

我们是一个由 100 多名研究人员组成的社区驱动型研究集体，致力于推动多智能体系统领域的前沿研究。全球研究人员选择 CAMEL 进行研究的原因如下：

特性	描述
✅ 大规模智能体系统	模拟多达 100 万个智能体，以研究复杂多智能体环境中的涌现行为和缩放定律。
✅ 动态通信	实现智能体之间的实时交互，促进协作以处理复杂任务。
✅ 状态保持内存	使智能体具备保留和利用历史背景的能力，提升在长期交互中的决策能力。
✅ 支持多种基准测试	利用标准化基准严格评估智能体性能，确保可复现性和可靠的对比。
✅ 支持多种智能体类型	使用各种智能体角色、任务、模型和环境，支持跨学科实验和多样化的研究应用。
✅ 数据生成与工具集成	自动化创建大规模结构化数据集，并无缝集成工具。