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CAMEL AI在Mistral cookbook上新增了一個教程。 主要內(nèi)容為：如何利用 CAMEL 的RAG 與 Firecrawl 相結(jié)合，以實現(xiàn)高效的網(wǎng)絡(luò)爬蟲、multi-agent 角色扮演任務(wù)和知識圖譜構(gòu)建。

示例是介紹一個使用 Mistral 模型對 2024 年巴黎奧運會土耳其射手進行全面研究的示例。

圖可能看不清，Agent ops和output單獨截圖在下方：

2個Agent，一個作為User提出指令，另外一個作為Assistant，執(zhí)行任務(wù)。

ai  user -> instruction ->  ai assistant -> tool / args -> result - > ai user

最后可以生成圖譜以及報告，整個過程需要7分鐘，消耗60k tokens：

代碼地址：??https://github.com/mistralai/cookbook/blob/main/third_party/CAMEL_AI/camel_roleplaying_scraper.ipynb??

本文轉(zhuǎn)載自 ??探索AGI??，作者： 獼猴桃