CAMEL AI agent——多角色互动协作完成任务

这段代码是一个模拟对话系统，使用了OpenAI的模型进行对话。它包括定义了一个CAMELAgent类，用来管理对话消息的存储和更新，以及模拟用户和助手的交互过程。该代码通过系统消息模板和预设任务来创建角色和任务提示，然后根据这些提示生成系统消息。接着创建助手和用户的CAMELAgent实例，并模拟对话交互，直到达到对话轮次上限或任务完成。整个过程旨在模拟用户和助手之间的交互，以完成特定的任务和指令。

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# 设置OpenAI API密钥
import os
os.environ["OpenAI_API_KEY"] = '替换'
 
# 导入所需的库
from typing import List
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts.chat import (
    SystemMessagePromptTemplate,
    HumanMessagePromptTemplate,
)
from langchain.schema import (
    AIMessage,
    HumanMessage,
    SystemMessage,
    BaseMessage,
)
 
# 定义CAMELAgent类
class CAMELAgent:
    def __init__(
        self,
        system_message: SystemMessage,
        model: ChatOpenAI,
    ) -> None:
        self.system_message = system_message
        self.model = model
        self.init_messages()
 
    def reset(self) -> None:
        """重置对话消息"""
        self.init_messages()
        return self.stored_messages
 
    def init_messages(self) -> None:
        """初始化对话消息"""
        self.stored_messages = [self.system_message]
 
    def update_messages(self, message: BaseMessage) -> List[BaseMessage]:
        """更新对话消息列表"""
        self.stored_messages.append(message)
        return self.stored_messages
 
    def step(self, input_message: HumanMessage) -> AIMessage:
        """进一步交互，并获取模型的响应"""
        messages = self.update_messages(input_message)
 
        output_message = self.model(messages)
        self.update_messages(output_message)
 
        return output_message
 
# 设置一些预设的角色和任务提示
assistant_role_name = "花店营销专员"
user_role_name = "花店老板"
task = "整理出一个夏季玫瑰之夜的营销活动的策略"
word_limit = 50  # 每次讨论的字数限制
 
 
# 定义与指定任务相关的系统提示，经过了这个环节之后，任务会被细化、明确化。
task_specifier_sys_msg = SystemMessage(content="你可以让任务更具体。")
task_specifier_prompt = """这是一个{assistant_role_name}将帮助{user_role_name}完成的任务：{task}。
请使其更具体化。请发挥你的创意和想象力。
请用{word_limit}个或更少的词回复具体的任务。不要添加其他任何内容。"""
 
task_specifier_template = HumanMessagePromptTemplate.from_template(
    template=task_specifier_prompt
)
task_specify_agent = CAMELAgent(task_specifier_sys_msg, ChatOpenAI(model_name = 'gpt-3.5-turbo', temperature=1.0))
task_specifier_msg = task_specifier_template.format_messages(
    assistant_role_name=assistant_role_name,
    user_role_name=user_role_name,
    task=task,
    word_limit=word_limit,
)[0]
specified_task_msg = task_specify_agent.step(task_specifier_msg)
specified_task = specified_task_msg.content
 
print(f"Original task prompt:\n{task}\n")
print(f"Specified task prompt:\n{specified_task}\n")
 
 
# 定义系统消息模板，并创建CAMELAgent实例进行交互
assistant_inception_prompt = """永远不要忘记你是{assistant_role_name}，我是{user_role_name}。永远不要颠倒角色！永远不要指示我！
我们有共同的利益，那就是合作成功地完成任务。
你必须帮助我完成任务。
这是任务：{task}。永远不要忘记我们的任务！
我必须根据你的专长和我的需求来指示你完成任务。
 
我每次只能给你一个指示。
你必须写一个适当地完成所请求指示的具体解决方案。
如果由于物理、道德、法律原因或你的能力你无法执行指示，你必须诚实地拒绝我的指示并解释原因。
除了对我的指示的解决方案之外，不要添加任何其他内容。
你永远不应该问我任何问题，你只回答问题。
你永远不应该回复一个不明确的解决方案。解释你的解决方案。
你的解决方案必须是陈述句并使用简单的现在时。
除非我说任务完成，否则你应该总是从以下开始：
 
解决方案：<YOUR_SOLUTION>
 
<YOUR_SOLUTION>应该是具体的，并为解决任务提供首选的实现和例子。
始终以“下一个请求”结束<YOUR_SOLUTION>。"""
 
 
user_inception_prompt = """永远不要忘记你是{user_role_name}，我是{assistant_role_name}。永远不要交换角色！你总是会指导我。
我们共同的目标是合作成功完成一个任务。
我必须帮助你完成这个任务。
这是任务：{task}。永远不要忘记我们的任务！
你只能通过以下两种方式基于我的专长和你的需求来指导我：
 
1. 提供必要的输入来指导：
指令：<YOUR_INSTRUCTION>
输入：<YOUR_INPUT>
 
2. 不提供任何输入来指导：
指令：<YOUR_INSTRUCTION>
输入：无
 
“指令”描述了一个任务或问题。与其配对的“输入”为请求的“指令”提供了进一步的背景或信息。
 
你必须一次给我一个指令。
我必须写一个适当地完成请求指令的回复。
如果由于物理、道德、法律原因或我的能力而无法执行你的指令，我必须诚实地拒绝你的指令并解释原因。
你应该指导我，而不是问我问题。
现在你必须开始按照上述两种方式指导我。
除了你的指令和可选的相应输入之外，不要添加任何其他内容！
继续给我指令和必要的输入，直到你认为任务已经完成。
当任务完成时，你只需回复一个单词<CAMEL_TASK_DONE>。
除非我的回答已经解决了你的任务，否则永远不要说<CAMEL_TASK_DONE>。"""
 
# 根据预设的角色和任务提示生成系统消息
def get_sys_msgs(assistant_role_name: str, user_role_name: str, task: str):
    assistant_sys_template = SystemMessagePromptTemplate.from_template(
        template=assistant_inception_prompt
    )
    assistant_sys_msg = assistant_sys_template.format_messages(
        assistant_role_name=assistant_role_name,
        user_role_name=user_role_name,
        task=task,
    )[0]
 
    user_sys_template = SystemMessagePromptTemplate.from_template(
        template=user_inception_prompt
    )
    user_sys_msg = user_sys_template.format_messages(
        assistant_role_name=assistant_role_name,
        user_role_name=user_role_name,
        task=task,
    )[0]
 
    return assistant_sys_msg, user_sys_msg
 
assistant_sys_msg, user_sys_msg = get_sys_msgs(
    assistant_role_name, user_role_name, specified_task
)
 
# 创建助手和用户的CAMELAgent实例
assistant_agent = CAMELAgent(assistant_sys_msg, ChatOpenAI(temperature=0.2))
user_agent = CAMELAgent(user_sys_msg, ChatOpenAI(temperature=0.2))
 
# 重置两个agent
assistant_agent.reset()
user_agent.reset()
 
# 初始化对话互动
assistant_msg = HumanMessage(
    content=(
        f"{user_sys_msg.content}。"
        "现在开始逐一给我介绍。"
        "只回复指令和输入。"
    )
)
 
user_msg = HumanMessage(content=f"{assistant_sys_msg.content}")
user_msg = assistant_agent.step(user_msg)
 
# 模拟对话交互，直到达到对话轮次上限或任务完成
chat_turn_limit, n = 30, 0
while n < chat_turn_limit:
    n += 1
    user_ai_msg = user_agent.step(assistant_msg)
    user_msg = HumanMessage(content=user_ai_msg.content)
    print(f"AI User ({user_role_name}):\n\n{user_msg.content}\n\n")
 
    assistant_ai_msg = assistant_agent.step(user_msg)
    assistant_msg = HumanMessage(content=assistant_ai_msg.content)
    print(f"AI Assistant ({assistant_role_name}):\n\n{assistant_msg.content}\n\n")
    if "<CAMEL_TASK_DONE>" in user_msg.content:
        break

运行效果：

整理出一个夏季玫瑰之夜的营销活动的策略
 
Specified task prompt:
策划“夏日玫瑰之夜”活动：设置露天花园景观、提供玫瑰品鉴和DIY插花体验，推广社交媒体抽奖活动，搭配特别夏季玫瑰产品套餐销售 。
 
AI User (花店老板):
 
指令：<介绍“夏日玫瑰之夜”活动的露天花园景观设置>
输入：<“夏日玫瑰之夜”活动将在花店外的露天花园举行，我们计划在花园中设置精美的玫瑰装饰，包括彩色灯光、花环和花瓣铺设，营 造浪漫的氛围。花园中将摆放舒适的座位供客人休息和品鉴玫瑰。>
 
指令：<介绍“夏日玫瑰之夜”活动的玫瑰品鉴和DIY插花体验>
输入：<在活动中，我们将提供各种品种的玫瑰供客人品鉴，让他们了解不同玫瑰的香气和特点。此外，我们还将设置DIY插花体验区域，让客人亲自动手制作玫瑰花束，体验花艺乐趣。>
 
指令：<介绍“夏日玫瑰之夜”活动的社交媒体抽奖活动>
输入：<为了推广活动，我们计划在社交媒体平台上举办抽奖活动，邀请粉丝参与。参与者可以通过分享活动海报、标记朋友等方式获得 抽奖资格，奖品可以是免费玫瑰花束或折扣券等。>
 
指令：<介绍“夏日玫瑰之夜”活动的特别夏季玫瑰产品套餐销售>
输入：<在活动当天，我们将推出特别夏季玫瑰产品套餐，包括精美玫瑰花束、玫瑰花瓶、玫瑰花茶等，以优惠价格销售给参与活动的客 人，让他们带着美好的回忆和产品离开。>
 
AI Assistant (花店营销专员):
 
下一个请求
 
AI User (花店老板):
 
指令：<提供“夏日玫瑰之夜”活动的整体宣传策略>
输入：<我们将通过制作精美的活动海报和宣传视频，在社交媒体上定期发布活动信息和亮点，吸引更多人关注。同时，我们还计划邀请 当地媒体和花艺爱好者参与活动，增加曝光度。另外，我们会与合作伙伴合作，共同推广活动，扩大影响力。>
 
AI Assistant (花店营销专员):
 
下一个请求
 
AI User (花店老板):
 
指令：<制定“夏日玫瑰之夜”活动的日程安排>
输入：<活动将于傍晚开始，首先进行玫瑰品鉴和DIY插花体验环节，让客人亲身感受玫瑰的魅力。随后是露天花园晚宴，客人可以在浪漫的花园中享用美食和美酒。晚宴结束后，进行社交媒体抽奖活动，并推广特别夏季玫瑰产品套餐销售。整个活动将持续约3-4小时。>
 
AI Assistant (花店营销专员):
 
任务完成。
 
AI User (花店老板):
 
<CAMEL_TASK_DONE>
 
AI Assistant (花店营销专员):
 
非常感谢您的合作！如果您有任何其他需要帮助的地方，请随时告诉我。