CAMEL (Agent Framework): differenze tra le versioni
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|description= | |description=CAMEL è un framework basato sul Role-playing in cui tre agenti AI, basati su Modelli di Linguaggio, comunicano tra loro per il raggiungimento di un obiettivo. Il framework prevede tre agenti: AI User Agent, AI Assistant Agent e Task-Specifier Agent. L'AI User Agent è il conduttore, l'AI Assistant è l'esecutore e il Task-Specifier Agent definisce i task. Un esempio di utilizzo è la creazione di un trading bot che monitora il sentiment sui social media per effettuare operazioni di trading. | ||
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Versione attuale delle 16:26, 17 ago 2024
Data del Paper: 31 Mar 2023
CAMEL è un framework, basato sul Role-playing, in cui tre Agenti AI, basati su Modelli di Linguaggio, comunicano tra di loro per il raggiungimento di un obiettivo o di un task specifico. In questo tipo di frameworks, gli agenti comunicano tra loro autonomamente, in un tipo di brainstorming.
Il framework prevede tre agenti:
- AI User Agent: è il conduttore della conversazione, dè istruzioni all'agente AI Assistant con l'obiettivo finale di completare un task specifico
- AI Assistant Agent: questo agente è l'esecutore, che segue diligentemente le istruzioni dell'AI User Agent e riporta le soluzioni per il task specifico
- Task-Specifier Agent: questo agente è importantissimo per la concertazione, definendo con precisione i task che l'AI User e l'AI Assistant dovranno svolgere. Si assicura che i task siano concreti e ben definiti, risparmiando all'AI User Agent lo sforzo di una specifica dettagliata dei task.
Esempio
Uno scenario in cui un trader umano ha l'idea di creare un trading bot, cioè un programma che faccia trading automaticamente per suo conto. In questo scenario, l'AI User Agent rispecchia l'expertise dell'umano, mentre l'AI Assistant un programmatore Python. E' il Task-Specifier Agent, che, in questo contesto, prende l'iniziativa formulando un primo task specifico con delle istruzioni dettagliate:
"Monitora il sentiment sui social media e effettua i trades basandoti sui risultati della sentiment analysis"
A questo punto:
- L'AI User Agent si trasforma in un task planner, orchestrando il piano generale
- L'AI Assistant diventa l'esecutore dei piani, portandoli a compimento
A questo punto i tre iniziano un loop di interazioni, fino a che delle condizioni predefinite di terminazione non sono raggiunte.
Links
CAMEL: Communicative Agents for "Mind" Exploration of Large Language Model Society