Swarm

Swarm: Leichtgewichtiges Multi-Agenten-Orchestrierungs-Framework

Was ist Swarm?

Swarm ist ein experimentelles, lehrreiches Framework, das von OpenAI entwickelt wurde, um ergonomische, leichtgewichtige Multi-Agenten-Orchestrierung zu erforschen. Es konzentriert sich darauf, die Agenten-Koordination und -Ausführung leichtgewichtig, hochgradig steuerbar und einfach testbar zu machen. Swarm erreicht dies durch zwei primitive Abstraktionen: Agents und Handoffs.

Hinweis: Swarm wurde durch das OpenAI Agents SDK ersetzt, das eine produktionsreife Weiterentwicklung von Swarm darstellt. Es wird empfohlen, für Produktionsanwendungsfälle zum Agents SDK zu migrieren.

Wie funktioniert Swarm?

Swarm funktioniert, indem es Agents ermöglicht, Anweisungen und Tools zu umfassen. Zu jedem Zeitpunkt kann ein Agent eine Konversation an einen anderen Agenten übergeben. Diese Primitive sind leistungsfähig genug, um reichhaltige Dynamiken zwischen Tools und Netzwerken von Agenten auszudrücken, sodass Sie skalierbare, reale Lösungen erstellen können.

Swarm Agents werden von der Chat Completions API angetrieben und sind zwischen den Aufrufen zustandslos. Die Funktion client.run() implementiert eine Schleife, die Folgendes ausführt:

1. Ruft eine Vervollständigung vom aktuellen Agenten ab.
2. Führt Tool-Aufrufe aus und hängt Ergebnisse an.
3. Wechselt den Agenten bei Bedarf.
4. Aktualisiert Kontextvariablen bei Bedarf.
5. Gibt zurück, wenn keine neuen Funktionsaufrufe erfolgen.

Warum Swarm wählen?

Swarm erforscht Muster, die von Natur aus leichtgewichtig, skalierbar und hochgradig anpassbar sind. Es eignet sich am besten für Situationen, in denen eine große Anzahl unabhängiger Fähigkeiten und Anweisungen erforderlich ist, die sich nur schwer in einen einzigen Prompt codieren lassen.

Hauptmerkmale und Konzepte

• Agents: Umfassen Anweisungen und Tools. Sie können bestimmte Workflows oder Schritte darstellen, die durch Anweisungen und Funktionen definiert sind.
• Handoffs: Agents können die Ausführung an einen anderen Agenten übergeben.
• Funktionen: Swarm Agents können Python-Funktionen direkt aufrufen. Funktionen sollten normalerweise einen String zurückgeben (Werte werden versucht, als String umgewandelt zu werden).
• Kontextvariablen: Agents können auf Kontextvariablen zugreifen und diese aktualisieren, sodass sie den Zustand verwalten und Informationen austauschen können.
• Streaming: Swarm unterstützt Streaming-Antworten und bietet Echtzeit-Updates.

Wie verwendet man Swarm?

1. Installation:

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

   oder

   pip install git+https://github.com/openai/swarm.git
   

2. Instanziieren Sie einen Swarm-Client:

   from swarm import Swarm
   
   client = Swarm()
   

3. Definieren Sie Agents:

   from swarm import Agent
   
   agent_a = Agent(
       name="Agent A",
       instructions="You are a helpful agent.",
       functions=[transfer_to_agent_b],
   )
   
   agent_b = Agent(
       name="Agent B",
       instructions="Only speak in Haikus.",
   )
   
   def transfer_to_agent_b():
       return agent_b
   

4. Führen Sie den Swarm aus:

   response = client.run(
       agent=agent_a,
       messages=[{"role": "user", "content": "I want to talk to agent B."}],
   )
   
   print(response.messages[-1]["content"])
   

Für wen ist Swarm?

Swarm ist eine Bildungsressource für Entwickler, die neugierig sind, mehr über Multi-Agenten-Orchestrierung zu erfahren. Es eignet sich für diejenigen, die mit einer großen Anzahl unabhängiger Fähigkeiten und Anweisungen zu tun haben, die sich nur schwer in einen einzigen Prompt codieren lassen.

Beispiele

• basic: Einfache Beispiele für Grundlagen wie Einrichtung, Funktionsaufrufe, Handoffs und Kontextvariablen.
• triage_agent: Einfaches Beispiel für die Einrichtung eines grundlegenden Triage-Schritts zur Übergabe an den richtigen Agenten.
• weather_agent: Einfaches Beispiel für Funktionsaufrufe.
• airline: Ein Multi-Agenten-Setup zur Bearbeitung verschiedener Kundendienstanfragen im Kontext einer Fluggesellschaft.
• support_bot: Ein Kundendienst-Bot, der einen User-Interface-Agenten und einen Help-Center-Agenten mit verschiedenen Tools enthält.
• personal_shopper: Ein persönlicher Einkaufsagent, der bei Verkäufen und Rückerstattungen helfen kann.

Fazit

Obwohl Swarm vom OpenAI Agents SDK abgelöst wurde, bleibt es eine wertvolle Bildungsressource für das Verständnis der Multi-Agenten-Orchestrierung. Es bietet eine Grundlage für den Aufbau skalierbarer und anpassbarer KI-Workflows. Das Agents SDK ist eine produktionsreife Lösung für Entwickler, die ein integriertes Speicherverwaltungs- und -abrufsystem suchen und eine bedeutende Weiterentwicklung von Swarm darstellt.