CamelAGI ist ein Open-Source-Framework, das die Erstellung autonomer KI-Agenten vereinfacht. Es verfügt über eine Plugin-Architektur für benutzerdefinierte Werkzeuge, die Integration von Langzeitspeicher für die Kontextpersistenz sowie Unterstützung für mehrere große Sprachmodelle wie GPT-4 und Llama 2. Durch explizite Planungs- und Ausführungs-Module können Agenten Aufgaben zerlegen, externe APIs aufrufen und sich im Laufe der Zeit anpassen. Die Erweiterbarkeit und community-gesteuerte Entwicklung machen CamelAGI geeignet für Forschungsprototypen, Produktionssysteme und Bildungsprojekte.

Virtuelle Wissenschaftler nutzt GPT-basierte Sprachmodelle, um spezialisierte KI-Agenten zu erstellen, die Expertinnen und Experten in verschiedenen Fachgebieten nachbilden. Jeder virtuelle Forscher ist mit maßgeschneidertem Prompt-Engineering ausgestattet, um genaue, kontextbewusste Antworten zu liefern, experimentelle Protokolle vorzuschlagen, wissenschaftliche Daten zu interpretieren und Erkenntnisse zu gewinnen. Nutzer wählen eine wissenschaftliche Persona, geben ihre Fragen oder Projektinformationen ein und erhalten detaillierte, fachdisziplinspezifische Anleitungen mit Referenzen und Begründungen für Bildungs- oder Forschungszwecke. Die Plattform ist auf GitHub Pages gehostet und vollständig Open-Source. Der Code unterstützt eine einfache Anpassung und Erweiterung neuer wissenschaftlicher Personas durch Modifikation der JSON-Konfigurationsdateien. Ideal für kollaborative Forschung, Lehrdemonstrationen oder persönliches Lernen überbrückt Virtuelle Wissenschaftler die Lücke zwischen KI-Sprachmodellen und praktischem wissenschaftlichem Problemlösen, indem er eine dynamische, interaktive Umgebung für komplexe Themen mit fachkundiger Anleitung bietet.