NeurIPS 2023 | AI Agents先行者CAMEL：首個(gè)基于大模型的多智能體框架
AI Agents 是當(dāng)下大模型領(lǐng)域備受關(guān)注的話題，用戶可以引入多個(gè)扮演不同角色的 LLM Agents 參與到實(shí)際的任務(wù)中，Agents 之間會(huì)進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)和協(xié)作等多種形式的動(dòng)態(tài)交互，進(jìn)而產(chǎn)生驚人的群體智能效果。本文介紹了來(lái)自 KAUST 研究團(tuán)隊(duì)的大模型心智交互 CAMEL 框架（“駱駝”），CAMEL 框架是最早基于 ChatGPT 的 autonomous agents 知名項(xiàng)目，目前已被頂級(jí)人工智能會(huì)議 NeurIPS 2023 錄用。
論文題目：
CAMEL: Communicative Agents for “Mind” Exploration of Large Scale Language Model Society論文鏈接：https://ghli.org/camel.pdf代碼鏈接：
https://github.com/camel-ai/camel項(xiàng)目主頁(yè)：https://www.camel-ai.org/“什么神奇的技巧讓我們變得智能？竅門就是沒(méi)有竅門。智慧的力量源于我們巨大的多樣性，而不是任何單一的、完美的原則?！?/em>
——人工智能先驅(qū) 馬文·明斯基（Marvin Minsky）[1]
目前來(lái)看，在機(jī)器通向高級(jí)智能的道路上，以 ChatGPT 為代表的大模型（LLMs）應(yīng)該是必須經(jīng)過(guò)的里程碑之一，它們以聊天對(duì)話的人機(jī)交互方式在多個(gè)領(lǐng)域的復(fù)雜任務(wù)解決方面取得了非常耀眼的成就。
隨著 LLMs 的發(fā)展，AI Agents（AI 智能體）之間的交互框架也逐漸興起，尤其是在一些復(fù)雜的專業(yè)領(lǐng)域，以角色扮演等模式預(yù)置的智能體完全有能力代替人類用戶在任務(wù)中扮演的角色，同時(shí)，智能體之間通過(guò)以協(xié)作和競(jìng)爭(zhēng)形式的動(dòng)態(tài)交互往往能夠帶來(lái)意想不到的效果，這就是被 OpenAI 人工智能專家 Andrej Karpathy 等人看作是“通向 AGI 最重要的前沿研究方向”的 AI Agents。該領(lǐng)域發(fā)展的時(shí)間線如下 [2]：- “CAMEL”（駱駝：大模型心智交互框架）- 發(fā)布于 2023.3.21
- “AutoGPT” - 發(fā)布于 2023.3.30
- “BabyGPT” - 發(fā)布于 2023.4.3
- “Westworld” simulation（斯坦福西部世界小鎮(zhèn)） — 發(fā)布于 2023.4.7
作為最早基于 ChatGPT 的 autonomous agents 知名項(xiàng)目，CAMEL 重點(diǎn)探索了一種稱為角色扮演（role-playing）的新型合作代理框架，該框架可以有效緩解智能體對(duì)話過(guò)程中出現(xiàn)的錯(cuò)誤現(xiàn)象，從而有效引導(dǎo)智能體完成各種復(fù)雜的任務(wù)，人類用戶只需要輸入一個(gè)初步的想法就可以啟動(dòng)整個(gè)過(guò)程。目前，CAMEL 已經(jīng)被國(guó)際人工智能頂級(jí)會(huì)議 NeurIPS 2023 錄用。
CAMEL框架
下圖展示了 CAMEL 中的 role-playing 框架，人類用戶需要首先制定一個(gè)想要實(shí)現(xiàn)的想法或目標(biāo)，例如：開(kāi)發(fā)一個(gè)用于股票市場(chǎng)的交易機(jī)器人。這項(xiàng)任務(wù)涉及的角色是 AI 助理智能體（使其扮演 Python 程序員角色）和 AI 用戶智能體（使其扮演股票交易員角色）。
作者首先為 CAMEL 設(shè)置了一個(gè)任務(wù)細(xì)化器（Task Specifier），該細(xì)化器會(huì)根據(jù)輸入的想法來(lái)制定一個(gè)較為詳細(xì)的實(shí)現(xiàn)步驟，隨后 AI 助理智能體（AI Assistant）和 AI 用戶智能體（AI User）通過(guò)聊天的方式來(lái)進(jìn)行協(xié)作通信，各自一步步完成指定的任務(wù)。
其中協(xié)作通信通過(guò)系統(tǒng)級(jí)的消息傳遞機(jī)制來(lái)實(shí)現(xiàn)，令為傳遞給 AI 助理智能體的系統(tǒng)消息，為傳遞給 AI 用戶智能體的系統(tǒng)消息。隨后為 AI 助理智能體和 AI 用戶智能體分別實(shí)例化為兩個(gè) ChatGPT 模型和，相應(yīng)得到 AI 助理智能體和 AI 用戶智能體。角色分配完成后，AI 助理智能體和 AI 用戶智能體會(huì)按照指令跟隨的方式協(xié)作完成任務(wù)，令為時(shí)間時(shí)刻獲得的用戶指令消息，為 AI 助理智能體給出的解決方案，因而時(shí)刻得到的對(duì)話消息集為：
CAMEL使用示例
2.1 協(xié)作角色扮演（cooperate role-playing）
CAMEL 內(nèi)置的協(xié)作式 role-playing 框架可以在人類用戶不具備專業(yè)知識(shí)的情況下，通過(guò) Agents 之間的協(xié)作方式完成復(fù)雜任務(wù)，下圖展示了 CAMEL 開(kāi)發(fā)股票市場(chǎng)交易機(jī)器人的例子，其中 AI 助理智能體的扮演的角色是一名 Python 程序員，而 AI 用戶智能體扮演的角色為一名股票交易員。
在 role-playing 框架中，AI 智能體都具有特定領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，此時(shí)我們只需要指定一個(gè)原始想法的 Prompt，隨后兩個(gè)AI智能體就會(huì)圍繞著這一想法展開(kāi)工作，在上圖中，用戶智能體提出交易機(jī)器人需要有對(duì)股票評(píng)論的情緒分析功能，隨后助理智能體直接給出了安裝情緒分析和股票交易所需的 python 庫(kù)的腳本。
上圖展示了 CAMEL 通過(guò)使用 embodied agent 調(diào)用 HuggingFace 提供的 Stable Diffusion 工具鏈生成駱駝科圖像的樣例，在這一過(guò)程中，embodied agent 首先會(huì)推理出駱駝科所包含的所有動(dòng)物，隨后調(diào)用擴(kuò)散模型生成圖像并進(jìn)行保存。
2.3 critic在環(huán)（critic-in-the-loop）
為了增強(qiáng) role-playing 框架的可控性，作者團(tuán)隊(duì)還為 CAMEL 設(shè)計(jì)了一種 critic-in-the-loop，這種機(jī)制受到了蒙特卡洛樹(shù)搜索（MTCS）方法的啟發(fā)，它可以結(jié)合人類偏好實(shí)現(xiàn)樹(shù)搜索的決策邏輯來(lái)解決任務(wù)，CAMEL 可以設(shè)置一個(gè)中間評(píng)價(jià)智能體（critic）來(lái)根據(jù)用戶智能體和助理智能體出的各種觀點(diǎn)進(jìn)行決策來(lái)完成最終任務(wù)，整體流程如下圖所示。
考慮這樣一個(gè)場(chǎng)景，我們讓 CAMEL 主持一場(chǎng)很具體的科研項(xiàng)目討論會(huì)，而科研項(xiàng)目的主題“大型語(yǔ)言模型”，CAMEL 可以將用戶智能體的角色設(shè)置為一個(gè)博士后，將助理智能體的角色設(shè)置為博士生，而中間評(píng)價(jià)智能體的角色設(shè)置為教授。任務(wù)指示博士生來(lái)幫助博士后制定研究計(jì)劃，需要圍繞大模型的倫理展開(kāi)研究。
在接到任務(wù)后，博士后智能體首先拋出了關(guān)于這一項(xiàng)目的三個(gè)觀點(diǎn)，表明項(xiàng)目應(yīng)該首先從調(diào)研大模型倫理方面的相關(guān)工作著手。隨后教授智能體會(huì)根據(jù)這三個(gè)觀點(diǎn)給出自己的看法。并且認(rèn)為觀點(diǎn) 2 最為合理的，即研究大模型歧視性算法。同時(shí)還會(huì)給出另外兩個(gè)觀點(diǎn)的缺陷，例如觀點(diǎn) 1 缺乏更加清晰的結(jié)構(gòu)，觀點(diǎn) 3 的研究范圍太窄等等。
在教授發(fā)言之后，博士生智能體會(huì)進(jìn)行更加具體的項(xiàng)目規(guī)劃，例如直接列出一些大模型倫理安全方向的相關(guān)文獻(xiàn)，并且討論如何開(kāi)展具體的研究。
實(shí)驗(yàn)效果
本文的性能評(píng)估主要從三個(gè)方面進(jìn)行，并且采用兩個(gè) gpt-3.5-turbo 作為實(shí)驗(yàn)智能體，實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)集使用 CAMEL 框架生成的四個(gè) AI 數(shù)據(jù)集，其中 AI Society 和 AI Code 側(cè)重于智能體的對(duì)話效果，而 AI Math 和 AI Science 側(cè)重于智能體的問(wèn)題解決能力。3.1 Agent評(píng)估在這一部分，作者從 AI Society 和 AI Code 數(shù)據(jù)集中分別隨機(jī)選擇 100 個(gè)任務(wù)進(jìn)行評(píng)估，然后使用 CAMEL 框架和單個(gè) gpt-3.5-turbo 進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果評(píng)估方面分為兩部分，一方面由人類受試者對(duì)兩種方法給出的解決方案給出 453 份投票數(shù)據(jù)，來(lái)決定哪種方案更加可行。另一方面，作者提示 GPT4 模型對(duì)兩種方案直接給出評(píng)分，具體的對(duì)比數(shù)據(jù)如下表所示。
作者首先從 AI Society 數(shù)據(jù)集開(kāi)始，讓模型了解人類的互動(dòng)常識(shí)和社會(huì)動(dòng)態(tài)，隨后 AI Code 和其他數(shù)據(jù)集的注入，模型獲得了編程邏輯和語(yǔ)法的知識(shí)，同時(shí)拓寬了模型對(duì)科學(xué)理論、經(jīng)驗(yàn)觀察和實(shí)驗(yàn)方法的理解。
為了進(jìn)一步評(píng)估 CAMEL 框架的代碼編寫任務(wù)解決能力，作者在 HumanEval 和 HumanEval+ 兩個(gè)評(píng)估基準(zhǔn)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下表所示。
參考文獻(xiàn)
?[1]Minsky M. Society of mind[M]. Simon and Schuster, 1988.
[2] https://towardsdatascience.com/4-autonomous-ai-agents-you-need-to-know-d612a643fa92
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