Datawhale 3月学习笔记 Coze Course

这份指南全面呈现了 Agent 智能体的理论基础和实战应用。Agent 本质上是自主决策的 AI 实体，通过"LLM + 记忆 + 规划 + 工具"架构实现环境感知和复杂任务执行。在 Coze 平台上，即使无编程基础也可进行智能体开发，从模型选择、提示词设计到插件集成的全流程可视化操作。知识库与长期记忆系统是核心亮点，解决了大模型幻觉问题并实现个性化交互。实战案例"甜心夸夸姬"展示了如何打造情感支

这份指南全面呈现了 Agent 智能体的理论基础和实战应用。Agent 本质上是自主决策的 AI 实体，通过"LLM + 记忆 + 规划 + 工具"架构实现环境感知和复杂任务执行。在 Coze 平台上，即使无编程基础也可进行智能体开发，从模型选择、提示词设计到插件集成的全流程可视化操作。知识库与长期记忆系统是核心亮点，解决了大模型幻觉问题并实现个性化交互。实战案例"甜心夸夸姬"展示了如何打造情感支

CAMEL Multi-Agent是一个开源、灵活的框架，提供完整的工具和库用于构建和模拟多智能体系统。该框架支持多种编程语言和平台，使开发者能够根据自身需求和偏好选择合适的工具。通过本次实验，我们成功配置了CAMEL环境，并使用RolePlaying模块实现了一个简单的交易机器人开发场景。AI User(股票交易员)负责提供领域知识和需求AI Assistant(Python程序员)负责具体的实