大模型驱动的联合国模拟：CAMEL多智能体系统在外交谈判中的应用

面对当今复杂的地缘政治局势，外交途径对于维护世界和平至关重要。联合国作为全球性的讨论平台，在解决国际冲突中扮演着关键角色。本文将介绍如何利用 CAMEL多智能体系统，模拟一场围绕当前以色列/美国与伊朗冲突的联合国会议，通过各成员国代表的发言和协商，探索外交解决方案的可能性。这种 大模型技术 的应用，为理解和预测国际关系提供了新的视角。

联合国与模拟联合国 (MUN)：理解国际关系的基础

联合国（UN）成立于1945年，其宗旨是维护国际和平与安全，发展国家间的友好关系，以及促进社会进步。为了让学生更好地了解外交、国际关系以及联合国的运作方式，模拟联合国（MUN）应运而生。在MUN中，学生扮演不同国家的代表，尝试解决现实世界中的问题。通过模拟联合国，参与者可以深入了解不同国家的立场，学习谈判技巧，以及体会国际合作的重要性。例如，参与者需要了解各国在气候变化、人道主义危机、贸易争端等问题上的不同观点，并尝试在模拟的联合国会议上达成共识。

多智能体系统 (MAS)：解决复杂问题的利器

多智能体系统 (MAS) 是一种计算机化的系统，由多个在环境中相互作用的智能 Agent 组成。这些系统被用于解决单个 Agent 难以甚至无法解决的问题。在MAS中，每个 Agent 都有其自身的目标、知识和能力，并通过通信、协作或竞争与其他 Agent 互动。例如，在智能交通系统中，每个车辆可以被视为一个 Agent，它们通过共享交通信息和协同规划路线，从而提高交通效率和减少拥堵。在供应链管理中，不同的企业可以被视为 Agent，它们通过信息共享和协同决策，优化整个供应链的运作。MAS已被广泛应用于各个领域，包括机器人、经济学、社会科学等。

CAMEL-AI：探索大模型社会行为的框架

CAMEL (Communicative Agents for “Mind” Exploration of Large Language Model Society) 是一个开源库，旨在研究 AI Agent 在 多智能体 环境中的行为和能力。它提供了一系列工具，用于创建、管理和观察具有不同角色和目标的 AI Agent 之间的交互。 CAMEL 的核心思想是利用大型语言模型 (LLM) 的强大能力，模拟人类社会中的复杂互动，从而更好地理解 AI 的行为模式和潜在风险。

CAMEL-AI 特点：

角色扮演: 允许创建具有特定角色和目标的 Agent，例如，扮演医生、律师、教师等。
通信协议: 定义了 Agent 之间进行交流的规则和协议，例如，请求、回复、提问等。
环境模拟: 提供了模拟各种环境的工具，例如，社交网络、市场、游戏等。
行为分析: 提供了分析 Agent 行为的工具，例如，跟踪 Agent 的决策过程、评估 Agent 的性能等。

CAMEL-AI 的应用场景：

社交模拟: 模拟社交网络中的用户行为，研究信息传播、舆论形成等现象。
经济模拟: 模拟市场中的交易行为，研究价格波动、供需关系等现象。
教育模拟: 模拟教学过程，研究学生的学习行为、评估教学效果等。
AI安全: 研究 AI Agent 的潜在风险，例如，欺骗、操纵、恶意攻击等。

使用CAMEL模拟联合国会议的步骤

以下是使用 CAMEL 模拟联合国会议的具体步骤，旨在利用 大模型技术 探索外交谈判的可能性：

步骤1：搭建环境

首先，需要安装必要的Python库，包括camel-ai 和 python-dotenv。同时，需要设置OpenAI API key，以便使用 大模型 的功能。代码如下：

import textwrap
from camel.agents import ChatAgent
from camel.messages import BaseMessage
from camel.models import ModelFactory
from camel.tasks import Task
from camel.toolkits import FunctionTool, SearchToolkit
from camel.types import ModelPlatformType, ModelType
from camel.societies.workforce import Workforce
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()  # Load environment variables (including OpenAI API key)

步骤2：创建国家代表辅助函数

为了简化创建国家代表的过程，可以定义一个辅助函数make_rep。该函数接受国家名称和立场作为输入，并返回一个代表该国家的 ChatAgent。每个 Agent 都被赋予特定的系统消息，指示其扮演的角色和需要遵循的原则。

def make_rep(
    country: str,
    positions: str,
) -> ChatAgent:
    msg_content = textwrap.dedent(
        f"""
        You are the UN representative of {country}
        You must remain rooted to the positions: {positions} of your country.
        You should negotiate in good faith and uphold diplomatic standards.
        """
    )
    sys_msg = BaseMessage.make_assistant_message(
        role_name="Country Representative to the UN",
        content=msg_content,
    )
    model = ModelFactory.create(
        model_platform=ModelPlatformType.OPENAI,
        model_type=ModelType.GPT_4O,
    )
    agent = ChatAgent(
        system_message=sys_msg,
        model=model,
        tools=[FunctionTool(SearchToolkit().search_duckduckgo)],
    )
    return agent

步骤3：定义冲突背景

清晰地定义冲突背景是进行有效模拟的关键。在本文的案例中，冲突背景设定为以色列和美国轰炸了伊朗的核设施和军事设施，伊朗则以导弹袭击以色列设施和美国在卡塔尔的空军基地作为回应。同时，伊朗指责国际原子能机构（IAEA）泄露了其核设施的细节，并开始限制IAEA对核设施的访问。这段背景描述为后续的讨论和谈判奠定了基础。

context = textwrap.dedent(
    """
    Israel and the United States have bombed nuclear and military facilities in Iran.
    Iran has retaliated with missile strikes on Israeli facilities and US airbase in Qatar.
    Iran has further accused IAEA, a UN body, for leaking out details of Iranian nuclear facilities.
    Iran has formally started the process of restricting IAEA access to the nuclear facilities.
    IAEA says that this poses threats to the non-proliferation treaty (NPT).
    Iran expresses security concerns.
    Israel cites security reasons for its attacks.
    Israel, however, is non-party to NPT and is known to possess numerous nuclear warheads.
    """
)

步骤4：定义国家立场

为每个国家（俄罗斯、中国、美国、法国、英国和伊朗）创建详细的立场声明。这些声明应反映每个国家在冲突中的核心利益和观点。例如，俄罗斯可能谴责以色列的袭击违反国际法，并呼吁各方进行对话。而美国可能会为袭击辩护，并呼吁伊朗停止铀浓缩计划。

russian_position = textwrap.dedent(
    """
    1. Israel's attack on Iran violates international law.
    2. Israel's attack on Iran's nuclear facilities violate UN charters.
    3. Israel and Iran should hold talks for a ceasefire.
    4. US bombing violates Iranian sovereignty.
    5. Calls for diplomacy rather than military action.
    """
)
# Similar for other countries...

步骤5：创建联合国协调员Agent

创建一个代表联合国的协调员 Agent，负责主持会议、引导讨论和总结结果。协调员应保持中立和公正，并严格按照预定的议程进行。

persona = "You are the coordinator at the UN forum. You represent the United Nations and are an unbiased and neutral party to any discussion."
procedure = textwrap.dedent(
    f"""
    1. Ask each country representative to present their topics.
    2. Call for moderated discussions for each topic.
    3. Facilitate open discussions between representatives.
    4. Request groups to present their resolutions.
    5. Allow amendments or modifications.
    6. Have representatives vote (Yes/No/Abstain).
    7. Present resolutions and voting results.
    8. Provide summary and outcome.
    9. Present closing remarks.
    """
)
coordinator_msg_content = textwrap.dedent(
    f"""
    {persona}
    As a coordinator, you have to coordinate the session. You have to follow the following stages, one after another, strictly in order:
    {procedure}
    """
)
sys_msg = BaseMessage.make_assistant_message(
    role_name="Session coordinator of the UN",
    content=coordinator_msg_content,
)
model = ModelFactory.create(
    model_platform=ModelPlatformType.OPENAI,
    model_type=ModelType.GPT_4O,
)
coordinator_agent = ChatAgent(
    system_message=sys_msg,
    model=model,
    tools=[FunctionTool(SearchToolkit().search_duckduckgo)],
)

步骤6：创建国家代表Agent

使用之前定义的make_rep函数，为每个国家创建代表 Agent。将每个国家的立场声明传递给make_rep函数，以便 Agent 能够根据其国家的利益进行发言和谈判。

iranian_rep = make_rep(country="Iran", positions=iranian_position)
russian_rep = make_rep(country="Russia", positions=russian_position)
chinese_rep = make_rep(country="China", positions=chinese_position)
american_rep = make_rep(country="US", positions=american_position)
french_rep = make_rep(country="France", positions=french_position)
british_rep = make_rep(country="UK", positions=british_position)

步骤7：设置工作组和任务

创建一个工作组，并将协调员 Agent 和国家代表 Agent 添加到工作组中。然后，定义一个任务，描述会议的目标和需要讨论的问题。将冲突背景和讨论程序添加到任务的附加信息中，以便 Agent 能够更好地理解任务的要求。

additional_info = {
    'event_context': context,
    'discussion procedure': procedure,
}
task = Task(
    content="Address the Israel-Iran conflict in the United Nations in the form of a discussion involving UNSC permanent members and Iran",
    additional_info=additional_info,
    id="0"
)
workforce = Workforce("UN discussion")
workforce.add_single_agent_worker(
    'A veteran UN diplomat with 40 years of experience',
    worker=coordinator_agent,
).add_single_agent_worker(
    'A seasoned Iranian representative to the UN',
    worker=iranian_rep,
).add_single_agent_worker(
    'A Russian veteran diplomat in the UN mission',
    worker=russian_rep,
).add_single_agent_worker(
    'A young Chinese ambassador to the UN',
    worker=chinese_rep,
).add_single_agent_worker(
    'A new appointment of the Trump administration to the UN',
    worker=american_rep,
).add_single_agent_worker(
    'A veteran French delegate to the UN',
    worker=french_rep,
).add_single_agent_worker(
    'A young British diplomat to the UN mission',
    worker=british_rep,
)

步骤8：运行模拟

调用工作组的process_task方法，开始运行模拟。该方法将自动协调 Agent 之间的交互，并按照预定的议程进行讨论和谈判。最后，打印任务的结果，以便查看模拟的输出。

task = workforce.process_task(task)
print(task.result)

模拟结果分析与结论

通过 CAMEL多智能体系统 模拟的联合国会议，可以生成详细的会议记录，包括每个 Agent 的发言、提出的议案、投票结果等。这些数据可以用于分析不同国家的立场、评估外交策略的有效性，以及预测未来的国际关系发展趋势。例如，通过分析投票结果，可以了解哪些议案得到了广泛的支持，哪些议案存在争议，以及哪些国家之间的立场存在分歧。

定制化选项：

增加更多国家：通过创建额外的代表 Agent，可以扩大模拟的范围，使其更具代表性。
改变冲突场景：通过修改context变量，可以模拟不同的冲突场景，例如，贸易战、气候变化谈判等。
调整谈判风格：通过修改 Agent 的系统消息，可以改变其谈判风格，例如，使其更加强硬或更加妥协。
增加观察员：通过添加非投票的观察员 Agent（例如，媒体），可以模拟媒体对外交谈判的影响。

总结：

本文展示了如何使用 CAMEL 的 多智能体系统 来模拟复杂的外交谈判。该框架允许进行逼真的模拟，可用于教育目的、政策分析或 AI 行为研究。通过 大模型技术 的应用，我们可以更好地理解国际关系，并探索外交解决方案的可能性。这种 大模型技术 的应用，为理解和预测国际关系提供了新的视角。

局限性：

需要注意的是，当前的模拟仍然存在一些局限性。例如，AI Agent 的行为可能无法完全模拟人类的复杂心理和情感，大模型 的知识库可能存在偏差，以及模拟结果可能受到任务设置和参数调整的影响。因此，在应用模拟结果时，需要谨慎分析，并结合实际情况进行判断。未来的研究可以探索如何改进 CAMEL 框架，使其能够更好地模拟人类社会中的复杂互动，从而为外交决策提供更有价值的参考。

大模型驱动的联合国模拟：CAMEL多智能体系统在外交谈判中的应用