CAMEL-AI.orgは、マルチエージェントシステム（Multi-Agent Systems）の発展と次世代AIの基盤構築を目的に、スケーラブルなエージェント環境の研究を進めてきた。創設2周年を迎えた同組織は、エージェントの「スケーリング則」、環境設計、進化適応という3つの軸を重視し、データ駆動型のインタラクティブな学習空間の開発を新たな方向性として打ち出している。
これまで主流であったプロンプト工学（Prompt Engineering）は、役割演技やFew-Shot、出力形式の制御などによって大規模言語モデル（LLM）を制御する方法だが、複雑なタスクや環境変化には脆弱で、大量の試行錯誤が必要という課題を抱える。CAMEL-AIはこれに代わり、エージェントが環境との継続的な相互作用の中で学習・進化できるよう、エンドツーエンドの強化学習（End-to-End RL）への移行を強調している。
その実例として、OpenAIの「Operator」や「Deep Research」、xAIの「Grok 3」、DeepSeekの「R1-Zero」など、RLベースのエージェントがGUI操作、長期推論、ブラウジング、コード補助といった多様なタスクで成果を上げつつあることが紹介されている。これらは、従来のLLMに不足していた持続的な思考やタスクの文脈把握能力を備えている点で注目される。
CAMEL-AIは、エージェントにとって本質的に必要な「データ」は単なるインターネット情報ではなく、動的で因果関係のある試行錯誤が可能な“環境”そのものであると位置づける。特に報酬関数の設計や出力検証の仕組みの整備が重要であり、そのための「Verifier（検証器）」構築も進行中だ。
この取り組みを加速するため、CAMEL-AIは複数の環境モジュール、データ生成パイプライン、エージェントツール群などを含むオープンソースの基盤整備を行っており、外部開発者による参加も広く呼びかけている。環境構築に関心を持つ開発者は、公式サイトから協力フォームにアクセスし、共同でRLエージェントの新たな地平を切り拓くことができる。
