使用DeepSeek+CAMEL智能体开发框架零成本构建交易机器人

前言

 大家好，我是青风，GIS开发工程师一枚。目前正在参与DataWhale 2025年2月的智能体开发集训营，本系列笔记将全程记录我的技术探索之路，期待与Agent学习者共同构建避坑指南，让技术成长路径更高效！

1. CAMEL 介绍

CAMEL（Communicative Agents for Multi-Agent Learning）是一个基于多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）的框架，旨在通过多个智能体（Agents）的协作来解决复杂任务。CAMEL 的核心思想是利用大型语言模型（LLM）的能力，结合多智能体的分工与协作，实现更高效、更智能的任务处理。

1.1. CAMEL 的核心概念

CAMEL 的核心是通过多个智能体的协作来完成复杂任务。每个智能体可以扮演不同的角色，专注于特定的功能，例如数据分析、任务规划、代码生成等。CAMEL 的架构设计使其能够灵活适应各种应用场景，尤其是在需要高效决策、复杂数据处理和动态自适应的领域，如量化金融、投资分析、知识图谱构建等。

• 多智能体协作：CAMEL 通过多个智能体的分工与协作，将复杂任务分解为更小的子任务，每个智能体专注于解决特定的问题，最终通过协作完成整体目标。
• 角色扮演：CAMEL 支持智能体之间的角色扮演，例如一个智能体扮演用户（AI User），另一个智能体扮演助手（AI Assistant），通过交互式对话生成高质量的数据集或完成任务。

1.2. CAMEL 的技术特点

CAMEL 的技术架构结合了大型语言模型（LLM）和多智能体系统的优势，具有以下特点：

• 检索增强生成（RAG）：CAMEL 利用 RAG 技术，通过检索外部知识库和向量数据库，增强智能体的知识储备和推理能力，从而减少幻觉（Hallucination）并提高任务完成质量。
• 任务分解与规划：CAMEL 能够将复杂任务分解为多个子任务，并通过智能体之间的协作逐步完成。
• 动态自适应：CAMEL 的智能体能够根据任务需求动态调整角色和功能，形成多层级的协作网络。一个智能体可以作为监督者（Supervisor），负责任务分配和协调，而其他智能体则专注于执行特定任务。

2. 安装CAMEL框架

2.1. python环境配置

CAMEL框架需要用到Python环境，确保系统已经安装了Python 3.10+，推荐使用Python 3.10.x

如果电脑上没有Python环境可自行在网上搜索安装，本文使用Conda创建Python 3.10虚拟环境进行安装

2.2. 使用conda创建虚拟环境进行安装

2.2.1. 创建Conda虚拟环境

conda create --name camel python=3.10

2.2.2. 激活Conda虚拟环境

conda activate camel

安装成功后输入 python --version可看到python版本为 3.10.16

2.2.3. 进入到要安装的目录克隆Github仓库（部分网络需开启全局代理）

git clone -b v0.2.19 https://github.com/camel-ai/camel.git