CAMEL-AIインテリジェンスの役割とタスクのカスタマイズは、主に以下のようにPythonコードによって実現される：
- 知性体の役割を定義するChatAgent クラスを使用して、インテリジェンスを作成し、システム・プロンプトを設定します。
from camel.agents import ChatAgent
sys_msg = BaseMessage.make_assistant_message(role_name="Assistant", content="Your role description")
agent = ChatAgent(system_message=sys_msg, model=model) - タスクユーザーメッセージで特定のタスクをトリガー
user_msg = "Your task instruction"
response = agent.step(user_msg) - 拡張機能ツールセットはインテリジェンス用にロード可能
from camel.toolkits import SearchToolkit
tools = [*SearchToolkit().get_tools()]
agent = ChatAgent(system_message=sys_msg, model=model, tools=tools)
システムは、幅広い定義済みの役割（研究者、分析者、教育者など）だけでなく、完全にカスタマイズされた役割もサポートしている。システムのプロンプトの内容を調整することで、インテリジェンスの行動パターンや専門分野を細かく制御することができます。
この答えは記事から得たものである。CAMEL-AI: マルチインテリジェント協調システム構築のためのオープンソース・フレームワークについて
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