낙타 AI로 다중 에이전트 시스템 구축-일체 포함-php.cn

딥 러닝은 기계 인텔리전스를 혁신하여인지 시스템이 문제를 자율적으로 추론, 결정 및 해결할 수 있도록합니다. 전통적인 AI의 프로그래밍 된 루틴과 달리, 이러한 지능형 에이전트는 학습하고 적응하여 평범한 것에서 복잡한 의사 결정에 이르기까지 다양한 작업의 효율성을 향상시킵니다. 이 혁신적인 기술은 산업을 크게 재구성 할 것을 약속합니다.

Camel AI는 공동 자율적 요원을위한 획기적인 프레임 워크를 제공하여 복잡한 문제 해결에서 인간의 개입을 최소화합니다. 혁신적인 롤 플레잉 접근 방식은 대화식 AI 및 다중 에이전트 시스템에 이상적 인 팀워크를 촉진합니다.

학습 목표

자율적, 의사 소통 에이전트를 촉진 할 때 Camel AI의 개념과 기능을 파악하십시오.
자율 커뮤니케이션 및 다중 에이전트 협업을 포함한 Camel AI의 주요 기능을 이해하십시오.
Camel AI가 작업 자동화를위한 확장 가능하고 적응 가능한 다중 에이전트 시스템을 만드는 방법에 대해 알아보십시오.
Python 및 Camel AI 프레임 워크를 사용하여 다중 에이전트 시스템을 구축하는 실용적인 경험을 얻으십시오.
합성 데이터 생성 및 마케팅 캠페인 생성과 같은 실제 낙타 AI 응용 프로그램을 탐색하십시오.

낙타 AI는 무엇입니까?

Camel AI ( "대규모 언어 모델 사회의 마음 탐색을위한 의사 소통 에이전트")는 의사 소통, 자율적 인 대리인을 개발하고 연구하는 데 전념하는 고급 프레임 워크입니다. AI 시스템 상호 작용 및 협업에 중점을 두어 작업 완료의 인간 개입을 줄입니다. 이 오픈 소스 이니셔티브는 지역 사회 기여를 장려하고 다중 에이전트 시스템의 행동, 기능 및 잠재적 위험을 탐구합니다.

낙타 AI의 주요 특징

자율 커뮤니케이션 : Camel AI 요원은 독립적으로 상호 작용하고 조정하여 인간의 감독을 최소화합니다.
다중 에이전트 시스템 : 프레임 워크는 다양한 AI 에이전트의 시스템을 지원하여 다양한 문제를 해결합니다.
행동 분석 : CAMEL AI를 통해 연구자들은 다양한 상황, 기능 및 잠재적 위험에 걸쳐 에이전트 행동 변화를 연구 할 수 있습니다.
확장 성 : 프레임 워크는 소규모 및 대규모 응용 프로그램에 적응합니다.
오픈 소스 자연 : Camel AI의 오픈 소스 디자인은 커뮤니티 확장과 개선을 장려합니다.
인간 개입 감소 : Camel AI는 의사 결정 및 행동에서 에이전트 자율성을 우선시합니다.
적응성 : 시스템은 시간이 지남에 따라 데이터 구성을 배우고 향상시킵니다.

낙타 AI의 핵심 구성 요소

낙타 프레임 워크는 다중 에이전트 시스템을 구축하고 관리하기위한 몇 가지 필수 모듈로 구성됩니다.

모델 : 에이전트 인텔리전스 아키텍처 및 사용자 정의 옵션.
메시지 : 에이전트 커뮤니케이션 프로토콜.
메모리 : 데이터 저장 및 검색 메커니즘.
도구 : 전문 에이전트 작업을위한 통합 (예 : 웹 검색, Google지도).
프롬프트 : 에이전트 행동을 안내하기위한 신속한 엔지니어링 프레임 워크.
작업 : 에이전트 워크 플로 생성 및 관리 시스템.
인력 : 협업 작업을위한 에이전트 팀을 구축하는 모듈.
사회 : 에이전트 상호 작용 및 협업을 촉진하는 구성 요소.

낙타 AI 응용 프로그램

작업 자동화 : Camel AI는 작업을 자동화하고 데이터를 생성하며 시뮬레이션을 실행합니다.
합성 데이터 생성 : 고객 서비스 봇과 같은 교육 AI를위한 합성 대화 데이터를 만듭니다.
모델 통합 : Camel AI는 20 개가 넘는 고급 모델 플랫폼 (상업 및 오픈 소스)과 통합됩니다.

파이썬 구현 : 낙타 AI가있는 다중 에이전트 시스템

이 튜토리얼은 Camel AI를 사용하여 다중 에이전트 시스템을 구축하여 특정 지역에서 커피 숍을 찾고, 커피 가격을 얻고, 각 상점에 대한 홍보 캠페인을 만드는 과정을 자동화하는 것을 보여줍니다.

낙타 AI로 다중 에이전트 시스템 구축

1 단계 : 파이썬 패키지 설치

 <code>!pip install 'camel-ai[all]'</code>

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Camel AI Python 패키지를 설치하십시오.

2 단계 : API 키 정의

 <code>import os os.environ['OPENAI_API_KEY'] = '' os.environ['GOOGLE_API_KEY'] ='' os.environ['TAVILY_API_KEY']=''</code>

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OpenAI, Google지도 및 Tavily의 API 키를 정의하십시오.

3 단계 : 라이브러리 가져 오기

 <code>from camel.agents.chat_agent import ChatAgent from camel.messages.base import BaseMessage from camel.models import ModelFactory from camel.societies.workforce import Workforce from camel.tasks.task import Task from camel.toolkits import ( FunctionTool, GoogleMapsToolkit, SearchToolkit, ) from camel.types import ModelPlatformType, ModelType import nest_asyncio nest_asyncio.apply()</code>

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대화식 환경에서 비동기 작업을 처리하기 위해 nest_asyncio 포함한 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

4 단계 : 에이전트, 작업 및 인력 구현

 def main () :    
    # ... (원래 입력에서와 같이 에이전트 및 인력 정의) ...

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(에이전트, 작업 및 인력을 정의하기위한 코드는 원래 입력에서와 거의 동일합니다)

5 단계 : 실행 및 출력

 print (main ())

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(출력은 원래 입력에서와 동일하게 유지됩니다)

요약

Camel AI는 자율적, 의사 소통 에이전트의 상당한 발전을 나타내며, 다중 에이전트 시스템을 탐색하기위한 강력한 프레임 워크를 제공합니다. 최소 인간의 개입, 확장 성 및 오픈 소스 협업에 중점을두면 AI의 혁신의 주요 원동력이됩니다. 프레임 워크의 핵심 모듈은 효율적인 작업 자동화 및 에이전트 협업을 위해 설계되었습니다. Camel AI의 다양한 산업을 변화시킬 수있는 잠재력은 상당합니다.