Swarm ——OpenA推出的轻量级多智能体编排框架

254 0 0

AI智库导航-aiguide.cc为您提供最新的AI新闻资讯和最新的AI工具推荐，在这里你可以获得用于营销的AI聊天机器人、AI在商业管理中的应用、用于数据分析的AI工具、机器学习模型、面向企业的AI解决方案、AI在商业客户服务中的应用、AI和自动化工具等。

Swarm的主要介绍

Swarm是由OpenAI推出的一个实验性框架，旨在简化多智能体的管理与协调。它专注于让智能体之间的交互、执行和测试变得更加轻量且高效，帮助开发者更方便地管理多个AI智能体的互动。Swarm通过引入智能体和任务交接两个基本概念，实现了灵活的任务管理与协调。

Swarm的功能特点

智能体与任务交接：Swarm中的智能体结合了具体的指令和可以使用的工具，以完成某项任务。在任务执行过程中，智能体可以随时将任务“交接”给另一个智能体，这样的设计使得各个智能体之间的协调变得无缝而灵活。
轻量级与可控性：Swarm框架设计轻量，易于扩展和定制，适应不同的应用场景。同时，它提供高度的透明度和细粒度的控制，开发者可以完全控制智能体的上下文、步骤和工具调用。
易于测试：Swarm提供易于测试的环境，开发者能快速迭代和优化智能体的行为。
完全在客户端运行：Swarm几乎完全在客户端运行，不保存调用间的状态，每次调用都是独立的，减少复杂性和潜在的错误。

Swarm的优缺点

优点：
- 提供了一种流畅的方式来管理智能体之间的通信，并能够动态转移任务责任。
- 高度可控性，适合那些希望确保AI智能体协调可靠性和效率的研究人员和开发者。
- 易于扩展和定制，适应不同的应用场景。
缺点：
- 作为实验性框架，Swarm可能还存在一些未被发现的问题或漏洞。
- 由于其轻量级设计，可能在处理某些复杂任务时存在一定的局限性。

如何使用Swarm

用户可以通过简单的pip命令快速安装Swarm，例如：

bash

pip install git+ssh://git@github.com/openai/swarm.git

python

from swarm import Swarm, Agent client = Swarm() def transfer_to_agent_b(): return agent_b agent_a = Agent(name="AgentA", instructions="You are a helpful agent.", functions=[transfer_to_agent_b]) agent_b = Agent(name="AgentB", instructions="Only speaking Haikus.") response = client.run(agent=agent_a, messages=[{"role": "user", "content": "I want to talk to agent B."}]) print(response.messages[-1]["content"])