AIエージェント「Camel」｜AutoGPTとの違いや導入方法を徹底解説！

AIエージェントその他最強のオープンソースAI 生成AIずかん

2023-07-31

こちらの記事では、AIエージェントCamelについて、AutoGPTとの違いや導入方法を解説していきます。
画像をキャプチャしてわかりやすく解説していますので、ぜひ最後までご覧いただければと思います！

なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。
→無料相談で話を聞いてみる

AIエージェントCamelとAutoGPTの違い

Camelは、2つのAI同士を会話させてタスクを完了させるAIエージェント。
AutoGPTと共通するところは、こちらの2つ。

AIが目的達成のためにタスクの実行手順を考える。
フィードバックをもとに手順を変更し実行する。

ただし、AutoGPTとはフィードバックしてくれる相手が違います。

AutoGPT：ユーザー（人間）
Camel：AI

もし、プログラムに詳しくないユーザが、プログラム自動作成タスクに関わるとどうなるでしょうか？
間違った結果が出たり、余計な手間がかかってしまうことになります。
一方でCamelの場合は、AIがフィードバックします。
「フィードバックする人間の知識に依存せずタスクを実行できる」のは大きなメリットですね。

なお、同じ自立型AIエージェントのAutoGPTについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→AutoGPTとは？インストール方法から使い方まで徹底解説！【Windows・MacOS】

AIエージェントCamelの導入方法

導入する方法は、2種類あります。

Google Colab
ローカルでプログラムを実行する

どちらも簡単なので、安心して導入してみてください。
まずは、どちらの手法でも使うOpenAIのAPIキーを準備しましょう。

OpenAI APIキーの取得

1.OpenAIアカウントをお持ちでない方は、以下の記事参考にしてください！

2.アカウント作成後、以下のページから「Create new secret key」を押してAPIキーを作成できます。
APIキーは後ほど使うので、大切に保存してください。

https://platform.openai.com/account/api-keys

※注意※
ここで忘れてはいけないのは、API利用料の支払い設定をすること！
私はこれをして、過去に別のプログラムでエラーを出てしまいました。
Billing → Overview → Payment methods をクリックして、クレジットカード情報が登録されているか確認しましょう！

APIキーを準備できたので、それぞれの手法で導入していきましょう。
まずはGoogle Colabから！

Google Colabで実行する手順

Google Colabでの導入手順

GitHubにアクセス
Google Colabでファイル開く
開いたファイルをご自身のGoogle Driveにコピー
APIキーや実行したいタスクなどの変更
実行

GitHubにアクセス

こちら↓のGitHubにアクセス
https://github.com/lightaime/camel

Google Colabでファイル開く

ちょっと下にスクロールして「Open in Colab」をクリック。

開いたファイルをご自身のGoogle Driveにコピー

「ファイル」→「ドライブにコピーを保存」で、保存。

APIキーや実行したいタスクなどの変更

「camel_demo.ipynb のコピー」というファイルができていたらOKです。
OPENAI_API_KEYやタスクプロンプトは、適宜変更しましょう。

実行

上から順にプログラムが書かれているセルにカーソルをあわせて、再生ボタンをクリックしプログラムの実行。

このように青文字と緑文字で、会話が始まるとOKです。

※注意※
初めて④のセルを実行したとき、次のようなエラーが出ました。
同様のエラーが出る場合、私が修正したプログラムを使ってみてください。

修正したプログラム↓

from camel.agents import RolePlaying
 task_prompt = "Design a custom game using pygame"
print(Fore.YELLOW + f"Original task prompt:\n{task_prompt}\n")
role_play_session = RolePlaying("Computer Programmer", "Gamer", task_prompt)
print(Fore.CYAN + f"Specified task prompt:\n{role_play_session.task_prompt}\n")
chat_turn_limit, n = 10, 0
assistant_msg, _ = role_play_session.init_chat()
# エラー処理追加し変更
while n < chat_turn_limit:
   n += 1
   (assistant_msg, _, _), (user_msg, _, _) = role_play_session.step(assistant_msg)
   if user_msg is not None:
       print_text_animated(Fore.BLUE + f"AI User:\n\n{user_msg.content}\n\n")
       print_text_animated(Fore.GREEN + f"AI Assistant:\n\n{assistant_msg.content}\n\n")
       if "<CAMEL_TASK_DONE>" in user_msg.content:
           break
   else:
       print("user_msg is None, skipping this iteration.")
# プログラムが修正した旨を明示
print("プログラムが終了しました。")

以上で、Google Colabでの導入から実行手順までの解説が終了です！
次は、ご自身のパソコンで実行する方法にいってみましょう！
（もし、Google Colabだけで良ければ飛ばしてもらって構いません！）

ローカルで実行する手順

Google Colabでの導入手順

Pythonのインストール
VScode のインストール
Camelプログラムのインストール
必要なモジュールやプログラムの準備
実行

Pythonのインストール

1.まずはPythonのダウンロードサイトを開く。

Macの方はこちら

Windowsの方はこちら

2. 赤枠内（Latest Python 3 Release – Python 3.11.3）をクリック。

3. 移動したページをスクロールして、Filesと表示されるところまでいく。
ご自身のOSにあったファイルをクリックしてダウンロードする。
私の場合は、Macなのでこちらをクリック。

4.「python-3.11.3-macos11.pkg」というファイルがダウンロードされるので、クリックするとこんな画面に。
書いている内容を読んでPythonをインストール！

VScodeのインストール

1.こちらから自分のOSに合ったバージョンをダウンロードしてください。
（すでにエディタをインストールしている場合は不要ですが、正直、VScodeしか勝たんです！GitHub Copilotをかけ合わせると便利すぎるので推奨してます！笑）

2.ダウンロードしたZipファイルを開くとインストールされます。

Camelプログラムのインストール

1.Terminalを開き、次のコマンドを実行。Camelのプログラムフォルダをダウンロードします。

git clone https://github.com/lightaime/camel

2.ダウンロードしたフォルダに移動します

cd camel

3. 必要なモジュールをインストール

pip3 install -r requirements.txt

4. touch コマンドで、プログラムファイル(camel.py)を作成。

touch camel.py

5. VS code で camel.py ファイルを開き、以下のコードを貼り付ける。

#貼り付けるコード
import os
import openai
openai.api_key = "YourAPIKEY"
import time
from colorama import Fore
def print_text_animated(text):
   for char in text:
       print(char, end="", flush=True)
       time.sleep(0.02)
from camel.agents import RolePlaying
task_prompt = "Design a tetris game using pygame"
print(Fore.YELLOW + f"Original task prompt:\n{task_prompt}\n")
role_play_session = RolePlaying("Computer Programmer", "Gamer", task_prompt)
print(Fore.CYAN + f"Specified task prompt:\n{role_play_session.task_prompt}\n")
chat_turn_limit, n = 10, 0
assistant_msg, _ = role_play_session.init_chat()
# エラー処理追加し変更
while n < chat_turn_limit:
   n += 1
   (assistant_msg, _, _), (user_msg, _, _) = role_play_session.step(assistant_msg)
   if user_msg is not None:
       print_text_animated(Fore.BLUE + f"AI User:\n\n{user_msg.content}\n\n")
       print_text_animated(Fore.GREEN + f"AI Assistant:\n\n{assistant_msg.content}\n\n")
       if "<CAMEL_TASK_DONE>" in user_msg.content:
           break
   else:
       print("user_msg is None, skipping this iteration.")
# プログラムが修正した旨を明示
print("プログラムが終了しました。")

実行

こちらのコマンドでプログラムを実行します

python3 camel.py

以下のように出力されたらOKです。

なお、AutoGPTの活用事例について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→AutoGPTの達人たちが作り上げた最強すぎる神事例10選

自律型AIエージェント開発実績

弊社では、要件定義・業務フロー作成を80%自動化できる自律型AIエージェントの開発実績がございます。

自律型AIエージェントを活用することで、AIと対話をするだけで業務フロー図の作図や、マニュアル作成、要件定義を半自動で行うことが可能です。

これにより、全体の工数を（この例の場合）50%以上削減することができます。

今後ITエンジニアが不足すると言われる中で、上流工程を担当する人は特に不足していくと思われます。IT業界の方や、社内DXを行う方にとって有用な事例になればと思います。

こちらがGPT-4が生成した業務フロー図（病院システムの例）になります。

自律型AIエージェントの開発に興味がある方には、まずは1時間の無料相談をご用意しております。
こちらからご連絡ください。

最後に

いかがだったでしょうか？

弊社では

・マーケティングやエンジニアリングなどの専門知識を学習させたAI社員の開発
・要件定義・業務フロー作成を80%自動化できる自律型AIエージェントの開発
・生成AIとRPAを組み合わせた業務自動化ツールの開発
・社内人事業務を99%自動化できるAIツールの開発
・ハルシネーション対策AIツールの開発
・自社専用のAIチャットボットの開発

などの開発実績がございます。

まずは、「無料相談」にてご相談を承っておりますので、ご興味がある方はぜひご連絡ください。

➡︎生成AIを使った業務効率化、生成AIツールの開発について相談をしてみる。

生成AIを社内で活用していきたい方へ