这块的思想还是很有趣的，基本上就是我指定一个特定的任务场景，给定一段你想要实现的任务，两个AI用户就通过对话的形式帮你把这个解决任务的具体过程写出来了。但同时值得注意的是，这里的提示模板更像是一种协议，指定的各个内容都非常细，可以借鉴一下这种模板的书写。
CAMEL 交流式代理框架
这里面所谓的CAMEL，实际上来自沟通（也就是交流） 、代理、心智、探索以及 LLM 这五个单词的英文首字母。
核心是“交流式代理”、“角色扮演”、“启示式提示”。
CAMEL框架旨在通过角色扮演来促进交流代理之间的自主合作，并为其“认知”过程提供洞察。这种方法涉及使用启示式提示来指导聊天代理完成任务，同时保持与人类意图的一致性。这个框架为研究多代理系统的合作行为和能力提供了一种可扩展的方法。
股票交易场景设计
1. 场景和角色设置
首先人类用户提供需求：开发一个股票市场的交易机器人；不需要知道具体如何实现这个想法，但要指定可能实现这个想法的角色，如Python Programmer和Stock Trader
任务指定代理（Task Specifier Agent）：根据人类用户提出的需求，具体化这个目标任务，如开发一个具有情感分析能力的交易机器人，该机器人可以监控社交媒体平台上特定股票的正面或负面评论，并根据情感分析结果执行交易。
这个任务指定代理其实是为后续两个AI代理提供一个上下文的环境，换句话说就是提供更多的提示词，便于引导两者完成任务。但其实我们发现，这个任务指定代理已经基本提供了解决问题的思路了，所以说这个任务指定代理还是比较难做的。
两个角色: AI 用户是任务规划者，负责向 AI 助手发出以完成任务为导向的指令。另一方面，AI 助手是任务执行者，被设计为遵循 AI 用户指令并提供具体的解决方案，在这里他将给出设计股票交易系统的具体Python代码。
2. 提示模板的设计
这里的提示模板只在最开始的时候设计,后续就是两个角色之间相互对话了,此即为Inception prompting
每个提示模板包含三类提示:任务明确提示、AI助手提示、AI用户提示。
论文中给出两种模板提示如下：
提示总结：
与之前传统的提示设计不同，这种提示的设计更加复杂和细致，更像是一种交互协议或规范。
易速鲜花营销方案
这里我就不再把小册内容搬过来了，放个链接：易速鲜花营销方案
核心的点和上面差不多，就是设定任务明确提示、两个AI用户的提示，实现的细节包括代理怎么设定的、提示词模板怎么设定的等等后续再详细研究
