CAMEL学习笔记

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学习小节 📝

今天研究了一下 CAMEL 模型 的交互代理框架,这东西真的很有意思!简单说,它可以通过角色扮演的方式,让两个 AI 代理模拟对话,共同完成一个任务。核心亮点包括:

  1. 角色扮演 🎭:有明确的 “花店营销专员” 和 “花店老板” 两个角色,设定了谁该干嘛、怎么干,超有代入感!
  2. 任务细化 🛠️:用了一个 task_specify_agent 先把任务拆解成更具体的小目标,方便执行,真是想得太周到了!
  3. 对话互动 💬:两边的代理你一句我一句,像是在开“脑暴会议”,任务就这么被一点点推进了,真的很酷!
  4. 灵活扩展 🚀:代码写得很有模块化的感觉,换个场景、改个提示就能复用,轻松适配各种任务需求。

思考题 🤔

1. 哪些场景需要更具体化?

  • 场景1:做需求分析时,PM 需要把用户的模糊需求(比如“提高用户体验”)拆解成开发能做的事,比如“优化注册界面的加载速度”。
  • 场景2:课堂互动设计,比如“让课堂更有趣”可以细化成“设计一套基于答题的奖励机制”。
  • 场景3:合同生成中,律师可以通过 AI 将“起草一份合作协议”细化为“撰写关于知识产权归属的条款”。

2. 交流框架和提示模板的优缺点?

  • 优点

    • 清晰明了:两边角色各司其职,职责分得清清楚楚!
    • 高度通用:提示模板可以用在各种场景,感觉是个万能框架。
    • 简单易用:封装得很好,写几个提示语、一套任务逻辑就能跑起来,丝滑流畅~
  • 缺点

    • 细化不够深入:任务字数限制是 20,太短了,有些复杂任务拆得不够细致。
    • 对话次数太少:默认只跑三轮对话,稍复杂一点的任务还没聊明白对话就结束了……
    • 依赖模型质量:模型性能、参数调优(比如温度)对结果影响很大,发挥不稳定。

3. 怎么改进?

  • 更智能的细化:可以让 AI 多给几种细化任务的版本,然后人工挑选最合适的那个,灵活性大大提升!
  • 动态调整对话:根据任务复杂度动态设置对话轮次上限,避免“对话中断”的尴尬局面。
  • 专业知识库加持:让 AI 在任务细化时参考相关领域的知识库,提升专业度,比如法律条文、营销数据之类的。

总结一下,这套框架就像个“万能脑暴助手”,学会了这个,能在很多场景下开脑洞,简直有种“AI 智囊团”的感觉!继续加油,期待解锁更多新玩法!💪😄