weixin_72250436的博客

用 LLM 角色扮演技术自动串联工程实现的每一步，适合复杂、需要多轮交流的场景（如量化策略、数据管道、AI 系统设计等）。“Prompt template + strict role separation + turn-based protocol” → 实现 LLM 输出行为的可控性与确定性（尤其适合科研、工程自动化）。技术选型。

with_task_specify” = 把 fuzzy idea → concrete brief （自动需求澄清）。：Prompt-layer 角色注入 + Tool calling + Memory + Reasoning hooks。CAMEL 把 LLM 推向“组织体”范式：从独立聊天到可编排、可审计、多角色协同的智能劳动力。层级架构把“大任务 → DAG”。= planning / critic loops → 强化任务完成度。把 LLM 装进“安全链铐”，却保持创造力 —— 输出可控具体。

大模型本身无法实时访问外部世界——不能查天气、不能联网获取数据库等实时数据，也不能做真正的“操作”。