Wie OpenAI Swarm die Multi-Agenten-Zusammenarbeit verbessert?

Das Swarm-Framework von OpenAI ist darauf ausgelegt, eine benutzerfreundliche und versatile Umgebung für die Koordinierung mehrerer Agenten zu schaffen. Obwohl es in erster Linie für den pädagogischen und experimentellen Einsatz gedacht ist, rät OpenAI von der Verwendung von Swarm in Produktionsumgebungen ab, es handelt sich jedoch um ein Framework, das es wert ist, erkundet zu werden. Sein Hauptzweck besteht darin, die Konzepte „Übergaben“ und „Routinen“ zu demonstrieren, Muster, die Agenten bei der effizienten Zusammenarbeit unterstützen. Swarm ist keine eigenständige Bibliothek, sondern ein Werkzeug zum Erkunden dieser Muster. Sehen wir uns an, was Routinen und Übergaben sind und welche Rolle sie bei der Orchestrierung des Agentenverhaltens spielen.

Überblick

1. OpenAI Swarm ist ein Framework zur Koordination mehrerer Agenten durch Routinen und Übergaben.
2. Es bietet eine benutzerfreundliche Umgebung, die sich very best für Bildungs- und Experimentierzwecke eignet.
3. Swarm ist nicht für den Produktionseinsatz gedacht, sondern dient als Lernwerkzeug für die Orchestrierung mehrerer Agenten.
4. Das Framework hilft Entwicklern, Muster der Agentenzusammenarbeit zu verstehen und verbessert so die Flexibilität und Aufgabenausführung.
5. Swarm legt Wert auf eine nahtlose Agenteninteraktion und macht komplexe Systeme ohne steile Lernkurve beherrschbar.
6. Anhand praktischer Beispiele veranschaulicht Swarm, wie Routinen und Übergaben das Verhalten und die Koordination von Agenten optimieren können.

Was ist OpenAI Swarm?

OpenAI hat diese Ideen in einer Beispielbibliothek namens Swarm gebündelt, die als Proof of Idea konzipiert ist. Obwohl Swarm nicht für den Produktionseinsatz gedacht ist, dient es als guter Ausgangspunkt für Experimente und bietet Ideen und Code, auf denen Sie aufbauen können, um Ihre eigenen Systeme zu erstellen.

Swarm konzentriert sich darauf, die Agentenkoordination und Aufgabenausführung leicht zu gestalten, einfach zu steuern und einfach zu testen. Dies geschieht, indem es sich auf zwei Kernkonzepte stützt: Agenten und Übergaben. Ein Agent stellt eine Reihe von Anweisungen und Instruments dar und kann jederzeit ein Gespräch an einen anderen Agenten übergeben.

Diese Kernabstraktionen sind leistungsstark genug, um komplexe Interaktionen zwischen Instruments und Agentennetzwerken zu modellieren. Dies ermöglicht den Aufbau skalierbarer, realer Systeme ohne eine steile Lernkurve.

Warum OpenAI Swarm verwenden?

OpenAI Swarm erforscht leichte, skalierbare und inhärent anpassbare Muster. Es ist very best für Szenarien mit vielen unabhängigen Aufgaben und Anweisungen, die sich nur schwer in einer einzigen Eingabeaufforderung erfassen lassen.

Die Assistants-API eignet sich möglicherweise besser für Entwickler, die nach vollständig gehosteten Lösungen mit integrierter Speicherverwaltung suchen. Allerdings ist Swarm eine fantastische Bildungsressource für diejenigen, die in die Mechanismen der Multi-Agenten-Orchestrierung eintauchen möchten. Swarm läuft hauptsächlich auf dem Shopper und ähnelt der Chat Completions API und speichert keinen Standing zwischen Aufrufen, was es zu einem effektiven Werkzeug zum Lernen und Experimentieren macht.

Beispiel mit OpenAI Swarm Framework

Dieser Code zeigt, wie Das Swarm-Framework von OpenAI kann die Zusammenarbeit zwischen Agenten unterhaltsam, flexibel und dynamisch gestalten. Tauchen wir ein in das, was hier passiert!

Die Bühne bereiten

Zunächst importieren wir das Wesentliche:

from swarm import Swarm, Agent
consumer = Swarm()

Dadurch wird der Swarm-Shopper erstellt, der die Interaktionen zwischen unseren Agenten orchestriert. Betrachten Sie es als den Mastermind hinter den Kulissen, der sicherstellt, dass die Agenten ihr Ding machen.

Die Agenten betreten die Bühne

Als nächstes definieren wir eine einfache, aber entscheidende Funktion:

def transfer_to_agent_b():
   return agent_b

Diese Funktion ist der Übergabemechanismus. Es ermöglicht Agent A, das Gespräch zum richtigen Zeitpunkt höflich an Agent B weiterzuleiten.

Lernen wir nun die Agenten kennen:

agent_a = Agent(
   identify="Agent A",
   directions="You're a useful agent.",
   capabilities=(transfer_to_agent_b),
)

agent_b = Agent(
   identify="Agent B",
   directions="Solely converse in Haikus.",

)

Agent A ist Ihr freundlicher Helfer – immer bereit zu helfen, aber auch klug genug, um zu wissen, wann es Zeit ist, einen Kollegen hinzuzuziehen. Agent B ist etwas poetischer und mysteriöser und kommuniziert nur in der eleganten Kind von Haikus.

Jetzt bringen wir alles zusammen:

response = consumer.run(
   agent=agent_a,
   messages=({"function": "person", "content material": "I need to speak to agent B."}),
)


print(response.messages(-1)("content material"))

Dadurch wird ein Gespräch mit Agent A gestartet, der Benutzer fordert jedoch einen Chat mit Agent B an. Dank der Funktion transfer_to_agent_b erkennt Agent A, dass es Zeit ist, zur Seite zu treten, und überlässt Agent B die Führung. Agent B antwortet wie gewohnt mit Haikus und verleiht der Interaktion eine kreative Wendung!

Ausgabe

Aufbau eines komplexen Kundenservice-Multiagentensystems

Wir werden dies mit einem Verständnis dafür angehen, wie Routine und Übergaben im Schwarm funktionieren.

Importieren unserer Abhängigkeiten

from openai import OpenAI
from pydantic import BaseModel
from typing import Non-compulsory
import json

consumer = OpenAI()

Routinen

Eine „Routine“ ist nicht starr definiert, sondern erfasst die Idee einer Abfolge von Aktionen. Stellen Sie sich das als eine Reihe von Anweisungen in natürlicher Sprache vor (die über eine Systemeingabeaufforderung bereitgestellt werden) und die Instruments, die zu ihrer Ausführung erforderlich sind.

Lassen Sie es uns anhand eines Beispiels aufschlüsseln:

Stellen Sie sich vor, Sie bauen einen Kundendienstmitarbeiter auf, der Benutzern bei der Lösung ihrer Probleme hilft. Der Agent führt die folgenden Schritte aus:

1. Sammeln Sie Informationen: Zunächst fragt der Agent den Benutzer nach dem Drawback, mit dem er konfrontiert ist.
2. Fragen Sie nach weiteren Particulars (falls erforderlich): Wenn der Agent weitere Informationen benötigt, um das Drawback zu verstehen, stellt er Folgefragen.
3. Bieten Sie eine Lösung an: Basierend auf den Informationen schlägt der Agent eine Lösung zur Behebung des Issues vor.
4. Bieten Sie eine Rückerstattung an (falls erforderlich): Wenn der Benutzer immer noch nicht zufrieden ist, bietet der Agent eine Rückerstattung an.
5. Bearbeiten Sie die Rückerstattung: Wenn die Rückerstattung akzeptiert wird, findet der Agent den entsprechenden Ausweis und schließt den Rückerstattungsprozess ab.

Dieser Schritt-für-Schritt-Prozess hilft dem Agenten, Benutzerprobleme effizient zu lösen und gleichzeitig sicherzustellen, dass der Benutzer zufrieden ist.

Die wahre Stärke von Routinen liegt in ihrer Einfachheit und Anpassungsfähigkeit. Beachten Sie, dass die Aufgaben bedingt sind, ähnlich wie Verzweigungen in einer Zustandsmaschine. Aber Routinen gehen noch einen Schritt weiter. Bei „sanfter“ Adhäsion wird die großes Sprachmodell (LLM) bleibt nicht in einer Schleife stecken; Es leitet das Gespräch gekonnt und macht diese Routinen für kleine und mittlere Aufgaben äußerst effektiv.

Hier ist der GitHub-Hyperlink zu Schwarm.

Routinen ausführen

Beginnen Sie mit einer einfachen Schleife: Sammeln Sie Benutzereingaben, hängen Sie die Nachricht an den Konversationsverlauf an, rufen Sie das Modell auf und hängen Sie dann die Antwort des Modells wieder an den Verlauf an.

def run_full_turn(system_message, messages):
   response = consumer.chat.completions.create(
       mannequin="gpt-4o-mini",
       messages=({"function": "system", "content material": system_message}) + messages,
   )
   message = response.selections(0).message
   messages.append(message)


   if message.content material: print("Assistant:", message.content material)


   return message

messages = ()
whereas True:
   person = enter("Person: ")
   messages.append({"function": "person", "content material": person})


   run_full_turn(system_message, messages)

Da wir noch keine Funktionsaufrufe integriert haben, müssen wir diese als nächstes hinzufügen. Funktionen sollten gemäß den Spezifikationen des Modells als Funktionsschemata formatiert werden. Um dies zu vereinfachen, können wir eine Hilfsfunktion erstellen, die Python-Funktionen in das richtige Schemaformat konvertiert.

import examine

def function_to_schema(func) -> dict:
   type_map = {
       str: "string",
       int: "integer",
       float: "quantity",
       bool: "boolean",
       record: "array",
       dict: "object",
       sort(None): "null",
   }


   attempt:
       signature = examine.signature(func)
   besides ValueError as e:
       increase ValueError(
           f"Did not get signature for operate {func.__name__}: {str(e)}"
       )

   parameters = {}
   for param in signature.parameters.values():
       attempt:
           param_type = type_map.get(param.annotation, "string")
       besides KeyError as e:
           increase KeyError(
               f"Unknown sort annotation {param.annotation} for parameter {param.identify}: {str(e)}"
           )
       parameters(param.identify) = {"sort": param_type}

   required = (
       param.identify
       for param in signature.parameters.values()
       if param.default == examine._empty
   )

   return {
       "sort": "operate",
       "operate": {
           "identify": func.__name__,
           "description": (func.__doc__ or "").strip(),
           "parameters": {
               "sort": "object",
               "properties": parameters,
               "required": required,
           },
       },
   }

1. Wenn das Modell nun ein Werkzeug auslöst, müssen wir die entsprechende Funktion ausführen und das Ergebnis zurückgeben. Dies kann durch Zuordnen von Werkzeugnamen erfolgen Python Funktionen in a
2. In der Praxis sollten wir zulassen, dass das Modell je nach Ergebnis des Software-Aufrufs unterschiedlich reagiert. Dieser Vorgang kann sich wiederholen, solange es weitere Werkzeugaufrufe gibt, da die Antwort des Modells möglicherweise einen weiteren Aufruf auslöst. So sieht die Schleife aus, wenn wir alles zusammenbringen:

# Buyer Service Routine

system_message = (
   "You're a buyer assist agent for ACME Inc."
   "At all times reply in a sentence or much less."
   "Observe the next routine with the person:"
   "1. First, ask probing questions and perceive the person's drawback deeper.n"
   " - until the person has already offered a motive.n"
   "2. Suggest a repair (make one up).n"
   "3. ONLY if not satesfied, provide a refund.n"
   "4. If accepted, seek for the ID after which execute refund."
   ""
)

def look_up_item(search_query):
   """Use to seek out merchandise ID.
   Search question is usually a description or key phrases."""

   # return hard-coded merchandise ID - in actuality could be a lookup
   return "item_132612938"

def execute_refund(item_id, motive="not offered"):

   print("Abstract:", item_id, motive) # lazy abstract
   return "success"

instruments = (execute_refund, look_up_item)

def run_full_turn(system_message, instruments, messages):

   num_init_messages = len(messages)
   messages = messages.copy()

   whereas True:

       # flip python capabilities into instruments and save a reverse map
       tool_schemas = (function_to_schema(software) for software in instruments)
       tools_map = {software.__name__: software for software in instruments}

       # === 1. get openai completion ===
       response = consumer.chat.completions.create(
           mannequin="gpt-4o-mini",
           messages=({"function": "system", "content material": system_message}) + messages,
           instruments=tool_schemas or None,
       )
       message = response.selections(0).message
       messages.append(message)

       if message.content material:  # print assistant response
           print("Assistant:", message.content material)

       if not message.tool_calls:  # if completed dealing with software calls, break
           break

       # === 2. deal with software calls ===

       for tool_call in message.tool_calls:
           end result = execute_tool_call(tool_call, tools_map)

           result_message = {
               "function": "software",
               "tool_call_id": tool_call.id,
               "content material": end result,
           }
           messages.append(result_message)

   # ==== 3. return new messages =====
   return messages(num_init_messages:)

def execute_tool_call(tool_call, tools_map):
   identify = tool_call.operate.identify
   args = json.hundreds(tool_call.operate.arguments)

   print(f"Assistant: {identify}({args})")

   # name corresponding operate with offered arguments
   return tools_map(identify)(**args)

messages = ()
whereas True:
   person = enter("Person: ")
   messages.append({"function": "person", "content material": person})


   new_messages = run_full_turn(system_message, instruments, messages)
   messages.prolong(new_messages)

Sobald die Grundroutine eingerichtet ist und läuft, können wir darüber nachdenken, weitere Schritte und Instruments hinzuzufügen. Durch das Laden der notwendigen Instruments und Prozesse können wir Routinen erweitern, um verschiedene Arten von Benutzeranfragen zu bearbeiten. Wenn wir jedoch versuchen, Routinen auf zu viele Aufgaben auszudehnen, geraten sie möglicherweise ins Wanken.

Hier bietet sich das Konzept mehrerer Routinen an. Wir können mit den richtigen Instruments zur entsprechenden Routine wechseln, um unterschiedliche Benutzeranforderungen zu bearbeiten. Auf den ersten Blick können sich dynamisch ändernde Instruments und Anweisungen komplex anfühlen. Wenn wir uns Routinen jedoch als einzelne „Agenten“ vorstellen, wird dies durch das Konzept der Übergaben einfacher: Ein Agent kann das Gespräch einfach an einen anderen weitergeben, wodurch der Arbeitsablauf nahtlos bleibt.

Lesen Sie auch: Die vier wichtigsten Agenten-KI-Entwurfsmuster für die Architektur von KI-Systemen

Übergaben im OpenAI Swarm Framework

Ähnlich wie bei der Weiterleitung an einen anderen Vertreter während eines Telefongesprächs erfolgt eine „Übergabe“ im Swarm-Framework, wenn ein Agent (oder eine Routine) ein laufendes Gespräch an einen anderen weitergibt. Aber im Gegensatz zu echten Übergaben sind sich diese Agenten Ihrer vorherigen Interaktionen voll bewusst und sorgen so für einen reibungslosen Übergang!

Um Übergaben im Code zu implementieren, müssen wir zunächst eine Klasse für einen Agenten definieren. Dadurch können Agenten Gespräche verwalten und bei Bedarf weiterleiten.

class Agent(BaseModel):
   identify: str = "Agent"
   mannequin: str = "gpt-4o-mini"
   directions: str = "You're a useful Agent"
   instruments: record = ()

Als Nächstes ändern wir den vorhandenen Routinecode, um Agenten zu unterstützen. Anstatt eine system_message und instruments direkt an die run_full_turn-Funktion zu übergeben, akzeptieren wir stattdessen ein Agent-Objekt.

def run_full_turn(agent, messages):


   num_init_messages = len(messages)
   messages = messages.copy()


   whereas True:


       # flip python capabilities into instruments and save a reverse map
       tool_schemas = (function_to_schema(software) for software in agent.instruments)
       tools_map = {software.__name__: software for software in agent.instruments}


       # === 1. get openai completion ===
       response = consumer.chat.completions.create(
           mannequin=agent.mannequin,
           messages=({"function": "system", "content material": agent.directions}) + messages,
           instruments=tool_schemas or None,
       )
       message = response.selections(0).message
       messages.append(message)


       if message.content material:  # print assistant response
           print("Assistant:", message.content material)


       if not message.tool_calls:  # if completed dealing with software calls, break
           break


       # === 2. deal with software calls ===


       for tool_call in message.tool_calls:
           end result = execute_tool_call(tool_call, tools_map)


           result_message = {
               "function": "software",
               "tool_call_id": tool_call.id,
               "content material": end result,
           }
           messages.append(result_message)


   # ==== 3. return new messages =====
   return messages(num_init_messages:)

def execute_tool_call(tool_call, tools_map):
   identify = tool_call.operate.identify
   args = json.hundreds(tool_call.operate.arguments)


   print(f"Assistant: {identify}({args})")


   # name corresponding operate with offered arguments
   return tools_map(identify)(**args)

Mit diesem Setup wird die Ausführung mehrerer Agenten einfacher:

def execute_refund(item_name):
   return "success"


refund_agent = Agent(
   identify="Refund Agent",
   directions="You're a refund agent. Assist the person with refunds.",
   instruments=(execute_refund),
)


def place_order(item_name):
   return "success"


sales_assistant = Agent(
   identify="Gross sales Assistant",
   directions="You're a gross sales assistant. Promote the person a product.",
   instruments=(place_order),
)

messages = ()
user_query = "Place an order for a black boot."
print("Person:", user_query)
messages.append({"function": "person", "content material": user_query})


response = run_full_turn(sales_assistant, messages) # gross sales assistant
messages.prolong(response)

user_query = "Really, I need a refund." # implitly refers back to the final merchandise
print("Person:", user_query)
messages.append({"function": "person", "content material": user_query})
response = run_full_turn(refund_agent, messages) # refund agent

In diesem Beispiel werden Übergaben manuell durchgeführt, aber im Idealfall möchten wir, dass Agenten Aufgaben automatisch untereinander weitergeben. Eine einfache Möglichkeit, dies zu erreichen, ist der Funktionsaufruf. Jeder Agent kann eine bestimmte Übergabefunktion wie transfer_to_xxx aufrufen, um das Gespräch reibungslos an den nächsten Agenten in der Reihe zu übergeben.

Mit dieser Methode können Agenten Gespräche nahtlos und ohne manuelles Eingreifen abwickeln!

Übergabefunktionen

Nachdem unser Agent nun seine Absicht mitteilen kann, eine Aufgabe zu übertragen, müssen wir die eigentliche Übergabe implementieren. Es gibt zwar mehrere Möglichkeiten, dies zu erreichen, aber es gibt einen besonders eleganten Ansatz.

Bisher haben wir Strings von unseren Agent-Funktionen zurückgegeben, etwa „execute_refund“ oder „place_order“. Was aber, wenn wir zum Zeitpunkt der Übertragung ein Agent-Objekt zurückgeben, anstatt nur eine Zeichenfolge zurückzugeben? Zum Beispiel:

refund_agent = Agent(
   identify="Refund Agent",
   directions="You're a refund agent. Assist the person with refunds.",
   instruments=(execute_refund),
)

def transfer_to_refunds():
   return refund_agent

sales_assistant = Agent(
   identify="Gross sales Assistant",
   directions="You're a gross sales assistant. Promote the person a product.",
   instruments=(place_order),
)

Jetzt aktualisieren wir die Funktion run_full_turn, um diese Artwork der Übergabe zu ermöglichen:

def run_full_turn(agent, messages):

   current_agent = agent
   num_init_messages = len(messages)
   messages = messages.copy()

   whereas True:

       # flip python capabilities into instruments and save a reverse map
       tool_schemas = (function_to_schema(software) for software in current_agent.instruments)
       instruments = {software.__name__: software for software in current_agent.instruments}

       # === 1. get openai completion ===
       response = consumer.chat.completions.create(
           mannequin=agent.mannequin,
           messages=({"function": "system", "content material": current_agent.directions})
           + messages,
           instruments=tool_schemas or None,
       )
       message = response.selections(0).message
       messages.append(message)


       if message.content material:  # print agent response
           print(f"{current_agent.identify}:", message.content material)


       if not message.tool_calls:  # if completed dealing with software calls, break
           break


       # === 2. deal with software calls ===


       for tool_call in message.tool_calls:
           end result = execute_tool_call(tool_call, instruments, current_agent.identify)


           if sort(end result) is Agent:  # if agent switch, replace present agent
               current_agent = end result
               end result = (
                   f"Transfered to {current_agent.identify}. Undertake persona instantly."
               )


           result_message = {
               "function": "software",
               "tool_call_id": tool_call.id,
               "content material": end result,
           }
           messages.append(result_message)


   # ==== 3. return final agent used and new messages =====
   return Response(agent=current_agent, messages=messages(num_init_messages:))

def execute_tool_call(tool_call, instruments, agent_name):
   identify = tool_call.operate.identify
   args = json.hundreds(tool_call.operate.arguments)

   print(f"{agent_name}:", f"{identify}({args})")

   return instruments(identify)(**args)  # name corresponding operate with offered arguments

Schauen wir uns ein Beispiel an, bei dem mehrere Agenten beteiligt sind und es ihnen ermöglicht, Aufgaben untereinander zu übertragen:

def escalate_to_human(abstract):
   """Solely name this if explicitly requested to."""
   print("Escalating to human agent...")
   print("n=== Escalation Report ===")
   print(f"Abstract: {abstract}")
   print("=========================n")
   exit()

def transfer_to_sales_agent():
   """Person for something gross sales or shopping for associated."""
   return sales_agent

def transfer_to_issues_and_repairs():
   """Person for points, repairs, or refunds."""
   return issues_and_repairs_agent

def transfer_back_to_triage():
   """Name this if the person brings up a subject exterior of your purview,
   together with escalating to human."""
   return triage_agent

triage_agent = Agent(
   identify="Triage Agent",
   directions=(
       "You're a customer support bot for ACME Inc. "
       "Introduce your self. At all times be very transient. "
       "Collect info to direct the client to the proper division. "
       "However make your questions refined and pure."
   ),
   instruments=(transfer_to_sales_agent, transfer_to_issues_and_repairs, escalate_to_human),
)

def execute_order(product, worth: int):
   """Worth needs to be in USD."""
   print("nn=== Order Abstract ===")
   print(f"Product: {product}")
   print(f"Worth: ${worth}")
   print("=================n")
   affirm = enter("Verify order? y/n: ").strip().decrease()
   if affirm == "y":
       print("Order execution profitable!")
       return "Success"
   else:
       print("Order cancelled!")
       return "Person cancelled order."

sales_agent = Agent(
   identify="Gross sales Agent",
   directions=(
       "You're a gross sales agent for ACME Inc."
       "At all times reply in a sentence or much less."
       "Observe the next routine with the person:"
       "1. Ask them about any issues of their life associated to catching roadrunners.n"
       "2. Casually point out considered one of ACME's loopy made-up merchandise may help.n"
       " - Do not point out worth.n"
       "3. As soon as the person is purchased in, drop a ridiculous worth.n"
       "4. Solely after all the pieces, and if the person says sure, "
       "inform them a loopy caveat and execute their order.n"
       ""
   ),
   instruments=(execute_order, transfer_back_to_triage),
)

def look_up_item(search_query):
   """Use to seek out merchandise ID.
   Search question is usually a description or key phrases."""
   item_id = "item_132612938"
   print("Discovered merchandise:", item_id)
   return item_id

def execute_refund(item_id, motive="not offered"):
   print("nn=== Refund Abstract ===")
   print(f"Merchandise ID: {item_id}")
   print(f"Motive: {motive}")
   print("=================n")
   print("Refund execution profitable!")
   return "success"

issues_and_repairs_agent = Agent(
   identify="Points and Repairs Agent",
   directions=(
       "You're a buyer assist agent for ACME Inc."
       "At all times reply in a sentence or much less."
       "Observe the next routine with the person:"
       "1. First, ask probing questions and perceive the person's drawback deeper.n"
       " - until the person has already offered a motive.n"
       "2. Suggest a repair (make one up).n"
       "3. ONLY if not happy, provide a refund.n"
       "4. If accepted, seek for the ID after which execute refund."
       ""
   ),
   instruments=(execute_refund, look_up_item, transfer_back_to_triage),
)

Schließlich können wir dies in einer Schleife ausführen, um alles in Aktion zu sehen. Da dies in einem Python-Notizbuch nicht direkt funktioniert, versuchen Sie es in einer separaten Python-Datei:

agent = triage_agent
messages = ()

whereas True:
   person = enter("Person: ")
   messages.append({"function": "person", "content material": person})


   response = run_full_turn(agent, messages)
   agent = response.agent
   messages.prolong(response.messages)

Mit dieser Methode können Agenten Aufgaben nahtlos aneinander übergeben und so fließende Übergänge ohne zusätzliche Komplexität ermöglichen!

Um die Agent-KI besser zu verstehen, erkunden Sie außerdem Folgendes: Das Agentic AI Pioneer-Programm

Abschluss

Der OpenAI Das Swarm-Framework bietet einen innovativen Ansatz zur dynamischen und benutzerfreundlichen Koordinierung mehrerer Agenten. Durch die Konzentration auf die Prinzipien von Routinen und Übergaben ermöglicht Swarm eine nahtlose Interaktion zwischen Agenten und ermöglicht ihnen eine kollaborative und anpassungsfähige Zusammenarbeit, um Benutzeranfragen zu erfüllen.

Dieses Framework vereinfacht die Verwaltung des Agentenverhaltens und verbessert das gesamte Benutzererlebnis, indem es reibungslose Übergänge und Kontinuität in Gesprächen gewährleistet. Mit seiner leichten und anpassbaren Architektur dient Swarm als hervorragender Ausgangspunkt für Entwickler, die die Orchestrierung mehrerer Agenten in ihren Anwendungen erkunden möchten.

Obwohl es möglicherweise nicht für den Produktionseinsatz geeignet ist, sticht Swarm als wertvolle Bildungsressource hervor, die Entwickler dazu inspiriert, ihre eigenen Systeme zu erstellen und die Feinheiten der Agentenkoordination zu verstehen. Wenn Sie mit Swarm experimentieren, werden Sie neue Möglichkeiten für die Erstellung ansprechender und reaktionsfähiger Interaktionen in Ihren Projekten entdecken. Ob zum Lernen oder Experimentieren, Swarm veranschaulicht, wie man die Leistungsfähigkeit KI-gesteuerter Agenten nutzt, um komplexe Aufgaben effektiv zu bewältigen.

Häufig gestellte Fragen