深度解析DeepSeek＋Camel多智能体协作框架

AI Agent是一个以大语言模型（LLM）为核心的程序，旨在实现用户设定的一些目标或任务。LLM获取反馈信息，并选择使用预设或新建的工具（函数），以迭代运行方式完成任务。Agent拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，而无需人类在每一部分驱动和交互。想象一下，你和朋友聊天或向小爱同学发出指令时，每句话都是一个“包裹”，里面装着你想传递的信息，被传递给了代理。在AI世界里，Message就是

古希腊的AI岛主

888人浏览 · 2025-04-22 15:15:49

古希腊的AI岛主 · 2025-04-22 15:15:49 发布

本文将深入探讨Camel的Agent设计思想及其完整组成。通过本文，你将全面了解Camel Agent的核心概念、设计理念以及实际应用中的关键点。

一、概论

1. 什么是智能体？

AI Agent是一个以 大语言模型（LLM）为核心的程序，旨在实现用户设定的一些目标或任务。LLM获取反馈信息，并选择使用预设或新建的工具（函数），以迭代运行方式完成任务。Agent拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，而无需人类在每一部分驱动和交互。

2. 智能体的分类

智能体（Agents）作为人工智能领域的重要组成部分，已经在多个行业中展现出其强大的能力。从虚拟助手到复杂的多智能体系统，智能体根据其功能、目的和交互方式可以分为不同的类型。本文将详细介绍四种常见的智能体类型：任务型智能体、学习型智能体、协作型智能体和对话型智能体。

3. 智能体框架发展时间线

4. Agent的设计原则与方法

在构建大型语言模型（LLM）驱动的智能体（Agent）时，遵循一系列设计原则和方法至关重要，以确保系统的有效性和可靠性。我们一般综训下面这个逻辑：

① 设计原则

目标导向性：每个智能体的行为应明确服务于预定目标。在设计时，需要清晰定义智能体的任务和预期结果，确保其所有操作都朝着这些目标前进。
模块化设计：将智能体的功能划分为独立的模块，如感知、决策和执行模块。这种模块化结构不仅提高了代码的可维护性，还增强了系统的灵活性和可扩展性。
迭代开发：采用迭代开发方法，首先实现基本功能，然后通过不断的测试和反馈来完善系统。在此过程中，注重收集和分析性能数据，根据实际运行情况调整设计参数和策略。

② 核心模块

一个典型的智能体包含三个核心部分：

感知模块：处理输入信息，如传感器数据或用户输入。
决策模块：制定行动计划，通常涉及规划和推理。
执行模块：实施具体行动，如控制硬件或调用外部API。

③ 采用设计模式

在LLM Agent的设计中，常用的设计模式包括：

ReAct（Reason and Act）：通过思维链引导LLM将复杂问题拆分，并一步步进行推理和行动。
Plan and Solve：先进行任务规划，然后执行解决方案。
REWOO：结合反思和优化的设计模式。

二、智能体的技术构成

现代智能体的实现通常基于几个核心技术模块，这些技术赋能智能体的认知、规划、记忆和工具使用能力。

1. Agent中LLM的意义

① Agent中的LLM

在AI智能体（Agent）的架构中，模型（Model） 是其核心组件，扮演着“大脑”的角色。它负责处理所有的输入和输出数据，能够根据任务需求执行文本分析、图像识别、复杂推理等操作。而在CAMEL框架中提供了一系列标准化且可定制的接口，并与多种组件无缝集成，用于大语言模型（LLM）的应用程序开发。

下面是Camel框架目前支持的模型:

② 通过 API 调用模型

在 CAMEL 中，模型的调用非常简便。通过 ModelFactory 的 create 方法，各位开发者可以快速创建并配置所需的模型。以下是调用模型的核心参数：

model_platform：指定模型平台（如智谱AI、DeepSeek等）。
model_type：选择具体的模型类型（如 GLM-4、GPT-4 等）。
model_config_dict：配置模型参数（如温度系数 temperature 等）。

2. 任务规划和自我反思

① 任务分解和规划

首先Agents会将用户给定的一个大型任务，根据可行性和现有资源分解为更小的，可实现，可管理的子目标，从而能够有效的处理复杂的任务。

② 自我反思

自我反思和自我优化：Agents可以对过去自己的操作行为或者输出内容进行自我批评和自我反思，然后从错误中总结经验，并在未来的输出和行为中进行优化，从而提高下一次结果的质量。

3. Agent如何使用工具

① 原理

Agent可以通过调用函数或API_获取模型权重和数据库中不存在的信息。常见的Agent工具包括网络检索工具、文件读写工具、API调用工具。例如，让Agent使用Google Search API，以及调用聚合数据来获取常见的天气信息和股票数据等。也可以通过访问高德API来获取位置，调用SD的API来实现图像生成。

工具支持：本质就是将现有的一切功能通过API接口和函数的方式交给Agent使用。

格式化参数提取：通过提示词工程LLM解析用户输入，并提取出结构化参数信息，然后输入到对应的工具API中，得到API反馈的结果。
提示词工程：然后将API或函数返回的结果通过提示词工程与其他信息包装起来输入给LLM，LLM按照要求生成回复，如此循环迭代，直到得到结果。

在 CAMEL 框架中，工具（Tools） 和 多智能体协作（Multiple Agent Collaboration） 是两个核心概念。工具让 LLM 能够与外部世界交互，而多智能体协作则通过角色扮演和任务分解，实现复杂任务的自动化处理。

② 工具使用

在 CAMEL 框架中，工具（Tools） 和 工具包（Toolkits） 是增强 LLM 和 Agent 能力的关键组件。工具允许 LLM 与外部世界交互，而工具包则是为特定任务设计的工具集合。

工具的基础使用

工具是 LLM 与外部世界交互的桥梁。我们可以通过定义工具，让 LLM 执行特定任务，如数学计算、搜索信息等。这里我们定义一个工具，支持以下功能：

列表数据的加减乘除。
统计指标计算：均值、方差、标准差等。
数据可视化：绘制折线图和柱状图。

③ Arivx工具包下载论文

工具包是为特定任务设计的工具集合。CAMEL 提供了多种内置工具包，如 SearchToolkit、MathToolkit 等。CAMEL 提供了多种内置工具包，涵盖从学术搜索到金融数据分析的多种任务。以下是部分工具包的介绍：

4. Agent如何传递信息？

Camel中如何设计消息传递？答案是 Message🖼️ 机制！

① 什么是Message

想象一下，你和朋友聊天或向小爱同学发出指令时，每句话都是一个“包裹”，里面装着你想传递的信息，被传递给了代理。在AI世界里，Message就是这样的“快递小哥”，负责在用户和AI之间传递“包裹”。

这里的“代理”🤖 既可以是AI，也可以是人，也可以是一个能执行指令的智能程序

这里的“信息”📖 则是你传递的指令、问题或数据

为什么需要Message？ 🤔

统一格式：就像快递单一样，Message为所有信息提供了标准格式和处理方式
多模态支持：不仅能传文字，还能传图片、视频，甚至自定义数据
上下文管理：帮助AI记住之前的对话，让聊天更连贯

在Camel框架中，BaseMessage是所有消息对象的基类，其为所有信息(文本，图片，视频)传递提供了统一的结构和标准化的处理方式；这样就可以提高代码的可维护性和可读性，为后续的功能模块（如消息过滤、路由、多轮对话管理）提供一个统一的数据基础；

下面是BaseMessage的参数配置：

role_name：给消息一个容易辨识的名称，如 “User”、“Assistant” 或 “System”。在更复杂的场景中，可能会有多个用户或多个 Agent，通过 role_name 可以帮助追踪消息来源。

role_type：角色类型一般来自 RoleType 枚举，以明确此消息在对话中的身份。例如： RoleType.USER: 表示该消息来自用户。 RoleType.ASSISTANT: 表示该消息来自智能助手。

content：消息的核心载体，一般是文本，也可能是解析指令、问题描述或描述性文字。

meta_dict（可选）：消息的可选元数据字典。

video_bytes（可选）：与消息关联的视频字节数据。

image_list（可选）：与消息关联的 PIL Image 对象列表。

image_detail（可选）：与消息关联的图像的细节级别，默认为 "auto"。

video_detail（可选）：与消息关联的视频的细节级别，默认为 "low"。