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解決する課題

CAMELは、大規模なマルチエージェントシステムの構築とシミュレーションを可能にすることで、エージェントのスケーリング則を研究するために設計されたフレームワークです。複雑な環境におけるエージェントの創発的行動、能力、および潜在的なリスクを理解するために、数百万のエージェントを調整、通信、管理するという課題に対処します。

仕組み

CAMELは、自律型エージェントおよび「社会」（マルチエージェントシステム）を構築するための包括的な技術スタックを提供します。「Code-as-Prompt」という哲学を採用しており、コードとコメントがプロンプトとして機能します。このフレームワークは、多段階の相互作用のためのステートフルなメモリ、エージェント間の動的なリアルタイム通信、および様々なLLMバックエンドや外部ツールとの統合をサポートしています。また、合成データ生成（CoTやSelf-Instructなど）や、標準化されたベンチマークによる性能評価のための専用モジュールも含まれています。

対象者

主に、マルチエージェントシステム（MAS）、合成データ生成、およびエージェントのスケーリング則の研究に関心のある研究者や開発者を対象としています。

ハイライト

• 大規模なスケーラビリティ: 創発的行動を研究するために、最大100万体のエージェントをシミュレート可能。
• 合成データエンジン: CoT、Self-Instruct、およびSource2Synthデータ生成のための組み込みツール。
• ステートフルメモリ: エージェントは履歴コンテキストを保持し、時間の経過とともに意思決定を改善できます。
• 包括的なエコシステム: メモリ、ストレージ、リトリーバー（RAG）、およびヒューマン・イン・ザ・ループの監視のためのモジュールが含まれています。