Maison >Périphériques technologiques >IA >Construire un système multi-agents avec Camel AI
Le Deep Learning révolutionne l'intelligence des machines, permettant aux systèmes cognitifs de raisonner, de décider et de résoudre les problèmes de manière autonome. Contrairement aux routines programmées de l'IA traditionnelles, ces agents intelligents apprennent et s'adaptent, améliorant l'efficacité de diverses tâches, de la prise de décision banale à la prise de décision complexe. Cette technologie transformatrice promet de remodeler considérablement les industries.
Camel AI propose un cadre révolutionnaire pour les agents autonomes collaboratifs, minimisant l'intervention humaine dans la résolution de problèmes complexes. Son approche de jeu de rôle innovante favorise un travail d'équipe efficace, idéal pour les systèmes conversationnels et multi-agents.
Camel AI («Agents communicatifs pour l'exploration mentale de la société du modèle de langue à grande échelle») est un cadre avancé dédié au développement et à la recherche d'agents autonomes communicatifs. Il se concentre sur les interactions du système d'IA et la collaboration, visant à réduire l'intervention humaine dans l'achèvement des tâches. Cette initiative open source encourage les contributions communautaires et explore les comportements, les capacités et les risques potentiels des systèmes multi-agents.
Le cadre Camel comprend plusieurs modules essentiels pour la construction et la gestion des systèmes multi-agents:
Ce tutoriel montre la construction d'un système multi-agents utilisant une IA de chameau pour automatiser le processus de recherche de cafés dans un domaine spécifique, d'obtenir des prix du café et de créer des campagnes promotionnelles pour chaque magasin.
<code>!pip install 'camel-ai[all]'</code>
Installez le package Camel AI Python.
<code>import os os.environ['OPENAI_API_KEY'] = '' os.environ['GOOGLE_API_KEY'] ='' os.environ['TAVILY_API_KEY']=''</code>
Définissez les clés API pour OpenAI, Google Maps et Tavily.
<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>
Importez les bibliothèques nécessaires, y compris nest_asyncio
pour gérer les opérations asynchrones dans des environnements interactifs.
def main (): # ... (définitions d'agent et de main-d'œuvre comme dans l'entrée d'origine) ...
(Code pour définir les agents, les tâches et les effectifs restent en grande partie les mêmes que dans l'entrée d'origine)
imprimer (main ())
(La sortie reste la même que dans l'entrée d'origine)
Camel AI représente une progression importante dans les agents autonomes et communicatifs, fournissant un cadre puissant pour explorer les systèmes multi-agents. Son accent mis sur l'intervention humaine minimale, l'évolutivité et la collaboration open source le positionne comme un moteur clé de l'innovation dans l'IA. Les modules principaux du cadre sont conçus pour une automatisation des tâches et une collaboration pour les agents efficaces. Le potentiel de Camel AI à transformer diverses industries est substantiel.
Q1. Que sont les systèmes multi-agents dans Camel AI? Les systèmes multi-agents en IA de chameau sont constitués de plusieurs agents d'IA collaborant pour résoudre efficacement des problèmes complexes.
Q2. Quels sont les modules de base de Camel AI? Les modules principaux de Camel AI incluent les modèles, les messages, la mémoire, les outils, les invites, les tâches, la main-d'œuvre et la société, chacune avec une fonction spécifique dans la gestion des systèmes multi-agents.
Q3. Camel AI s'intègre-t-il à d'autres modèles d'IA? Oui, Camel AI s'intègre à plus de 20 plates-formes de modèles avancés (à la fois commerciaux et open-source).
Q4. Comment fonctionne le module "Workforce"? Le module Workforce construit et gère des équipes d'agents pour des tâches collaboratives.
Q5. Quels sont les rôles des «messages» et «outils»? Le module Messages gère la communication inter-agent, tandis que le module d'outils fournit des intégrations pour des tâches spécialisées.
(Remarque: l'image reste dans son format et son emplacement d'origine.)
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!