CAMEL: due agenti LLM che cooperano per risolvere task complessi
In una frase KAUST presenta CAMEL, framework role-playing dove un LLM 'AI user' e un LLM 'AI assistant' collaborano autonomamente su task senza intervento umano a ogni step.
Normalmente, per far eseguire a un LLM un compito in più passi, serve un umano che guidi il modello a ogni step. CAMEL prova a eliminare questa dipendenza: invece di uno, usa due modelli linguistici che si parlano tra loro.
Il primo gioca il ruolo di "utente AI" che assegna sotto-task; il secondo è l'"assistente AI" che li esegue e restituisce risultati. I due continuano a dialogare finché il task principale non è completato — tutto senza supervisore umano.
È un esperimento semplice ma illuminante: mostra che i LLM possono coordinare lavori complessi attraverso il linguaggio naturale, aprendo la strada a sistemi multi-agente reali.
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