В этом руководстве мы создадим продвинутый, комплексный мультиагентный рабочий процесс исследования с использованием фреймворка CAMEL. Мы разработаем скоординированное сообщество агентов: Планировщик, Исследователь, Писатель, Критик и Финализатор, которые совместно преобразуют тему высокого уровня в тщательно проработанный исследовательский брифинг.
Мы надёжно интегрируем API OpenAI, программно организуем взаимодействие агентов и добавим лёгкую постоянную память для сохранения знаний между запусками. Структурируя систему вокруг чётких ролей, контрактов на основе JSON и итеративного уточнения, мы демонстрируем, как CAMEL можно использовать для построения надёжных, контролируемых и масштабируемых агентских конвейеров.
Этапы работы
1. Настройка среды выполнения и безопасная загрузка ключа API OpenAI с использованием секретов Colab или скрытого запроса.
2. Инициализация конфигурации модели CAMEL и создание общего экземпляра языковой модели с помощью абстракции ModelFactory.
3. Реализация лёгкого уровня постоянной памяти, поддерживаемого файлом JSON. Мы сохраняем артефакты из каждого запуска и извлекаем сводки предыдущих выполнений, что позволяет нам вводить преемственность и исторический контекст между сеансами.
Определение ролей агентов
Мы определяем основные роли агентов и их обязанности в рабочем процессе. Мы создаём специализированных агентов с чёткими целями и выходными контрактами, а также расширяем возможности Исследователя, добавляя инструмент веб-поиска для получения обоснованных ответами из интернета.
Взаимодействие с агентами
Мы абстрагируем шаблоны взаимодействия с агентами в вспомогательные функции, которые обеспечивают структурированный вывод JSON или свободного текста. Мы упрощаем оркестрацию, обрабатывая синтаксический анализ и логику откатов централизованно, что делает конвейер более устойчивым к вариативности форматирования.
Запуск рабочего процесса
Мы запускаем полный мультиагентный рабочий процесс от планирования до финализации. Мы последовательно передаём артефакты между агентами, применяем уточнение, управляемое критикой, сохраняем результаты в памяти и получаем окончательно оформленный исследовательский брифинг, готовый для дальнейшего использования.
В заключение мы реализовали практическую мультиагентную систему на основе CAMEL, которая отражает реальные рабочие процессы исследования и рецензирования. Мы показали, как чётко определённые роли агентов, рассуждения с веб-расширением и уточнение, управляемое критикой, приводят к более качественным результатам при одновременном снижении галлюцинаций и структурных слабостей.
Этот подход позволяет нам выйти за рамки взаимодействия с одним запросом и перейти к созданию надёжных агентских систем, которые можно адаптировать для исследований, анализа, отчётности и задач поддержки принятия решений в масштабе.
1. Какие основные роли агентов определены в рабочем процессе и как они взаимодействуют между собой?
Ответ: в рабочем процессе определены следующие роли агентов: Планировщик, Исследователь, Писатель, Критик и Финализатор. Они взаимодействуют последовательно, передавая артефакты между собой и уточняя результаты с помощью критики.
2. Какие этапы включает в себя создание продвинутого мультиагентного рабочего процесса исследования с использованием фреймворка CAMEL?
Ответ: создание продвинутого мультиагентного рабочего процесса исследования с использованием фреймворка CAMEL включает в себя следующие этапы: настройка среды выполнения и безопасная загрузка ключа API OpenAI, инициализация конфигурации модели CAMEL и создание общего экземпляра языковой модели, реализация лёгкого уровня постоянной памяти, определение ролей агентов и их обязанностей, взаимодействие с агентами через вспомогательные функции, запуск полного мультиагентного рабочего процесса от планирования до финализации.
3. Какие инструменты и технологии используются для создания мультиагентного рабочего процесса?
Ответ: для создания мультиагентного рабочего процесса используются фреймворк CAMEL, API OpenAI, абстракция ModelFactory, файл JSON для постоянной памяти, вспомогательные функции для взаимодействия с агентами.
4. Какие преимущества даёт использование чётко определённых ролей агентов в рабочем процессе?
Ответ: использование чётко определённых ролей агентов в рабочем процессе позволяет создать специализированных агентов с чёткими целями и выходными контрактами. Это приводит к более качественным результатам при одновременном снижении галлюцинаций и структурных слабостей. Также это делает систему более устойчивой к вариативности форматирования и упрощает оркестрацию.
5. Какие методы используются для сохранения знаний между запусками в мультиагентной системе?
Ответ: для сохранения знаний между запусками в мультиагентной системе используется лёгкая постоянная память, поддерживаемая файлом JSON. Артефакты из каждого запуска сохраняются, а сводки предыдущих выполнений извлекаются, что позволяет вводить преемственность и исторический контекст между сеансами.