Swarm

Swarm : Framework d’orchestration multi-agents léger

Qu’est-ce que Swarm ?

Swarm est un framework expérimental et pédagogique développé par OpenAI pour explorer l’orchestration multi-agents ergonomique et légère. Il vise à rendre la coordination et l’exécution des agents légères, hautement contrôlables et facilement testables. Swarm y parvient grâce à deux abstractions primitives : les agents et les transferts (handoffs).

Remarque: Swarm a été remplacé par le kit de développement OpenAI Agents SDK, qui est une évolution de Swarm prête pour la production. Il est recommandé de migrer vers le Agents SDK pour les cas d’utilisation en production.

Comment fonctionne Swarm ?

Swarm fonctionne en permettant aux agents d’intégrer des instructions et des outils. À tout moment, un agent peut choisir de transférer une conversation à un autre agent. Ces primitives sont suffisamment puissantes pour exprimer des dynamiques riches entre les outils et les réseaux d’agents, ce qui vous permet de créer des solutions évolutives et réelles.

Les agents Swarm sont alimentés par l’API Chat Completions et sont sans état entre les appels. La fonction client.run() implémente une boucle qui :

1. Obtient une complétion de l’agent actuel.
2. Exécute les appels d’outils et ajoute les résultats.
3. Change d’agent si nécessaire.
4. Met à jour les variables de contexte si nécessaire.
5. Retourne si aucun nouvel appel de fonction n’est effectué.

Pourquoi choisir Swarm ?

Swarm explore des modèles légers, évolutifs et hautement personnalisables par conception. Il est idéal pour les situations impliquant un grand nombre de capacités et d’instructions indépendantes difficiles à encoder dans une seule invite.

Principales caractéristiques et concepts

• Agents: Intègrent des instructions et des outils. Ils peuvent représenter des flux de travail ou des étapes spécifiques définis par des instructions et des fonctions.
• Transferts (Handoffs): Les agents peuvent transférer l’exécution à un autre agent.
• Fonctions: Les agents Swarm peuvent appeler directement des fonctions Python. Les fonctions doivent généralement renvoyer une chaîne (les valeurs seront tentées d’être converties en chaîne).
• Variables de contexte: Les agents peuvent accéder aux variables de contexte et les mettre à jour, ce qui leur permet de conserver l’état et de partager des informations.
• Streaming: Swarm prend en charge les réponses en streaming, fournissant des mises à jour en temps réel.

Comment utiliser Swarm ?

1. Installation:

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

   ou

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

2. Instancier un client Swarm:

   from swarm import Swarm
   
   client = Swarm()
   

3. Définir des agents:

   from swarm import Agent
   
   agent_a = Agent(
       name="Agent A",
       instructions="Vous êtes un agent utile.",
       functions=[transfer_to_agent_b],
   )
   
   agent_b = Agent(
       name="Agent B",
       instructions="Ne parlez qu’en haïkus.",
   )
   
   def transfer_to_agent_b():
       return agent_b
   

4. Exécuter le Swarm:

   response = client.run(
       agent=agent_a,
       messages=[{"role": "user", "content": "Je veux parler à l’agent B."}],
   )
   
   print(response.messages[-1]["content"])
   

À qui s’adresse Swarm ?

Swarm est une ressource pédagogique pour les développeurs curieux d’en savoir plus sur l’orchestration multi-agents. Il convient à ceux qui traitent un grand nombre de capacités et d’instructions indépendantes difficiles à encoder dans une seule invite.

Exemples

• basic: Exemples simples de concepts fondamentaux tels que la configuration, l’appel de fonctions, les transferts et les variables de contexte.
• triage_agent: Exemple simple de configuration d’une étape de triage de base pour transférer à l’agent approprié.
• weather_agent: Exemple simple d’appel de fonctions.
• airline: Configuration multi-agents pour la gestion de différentes demandes de service client dans un contexte de compagnie aérienne.
• support_bot: Un bot de service client qui comprend un agent d’interface utilisateur et un agent de centre d’aide avec plusieurs outils.
• personal_shopper: Un agent de shopping personnel qui peut vous aider à effectuer des ventes et à rembourser des commandes.

Conclusion

Bien que Swarm ait été remplacé par le kit de développement OpenAI Agents SDK, il reste une ressource pédagogique précieuse pour comprendre l’orchestration multi-agents. Il fournit une base pour la création de flux de travail d’IA évolutifs et personnalisables. Le Agents SDK est une solution prête pour la production pour les développeurs à la recherche de gestion et de récupération de la mémoire intégrées, ce qui représente une évolution significative par rapport à Swarm.