需求人群:
"目标受众为开发者、研究人员和对多智能体系统感兴趣的技术爱好者。Swarm框架提供了一个实验性平台,让他们可以探索和学习如何构建、编排和部署多智能体系统。由于其轻量级和高可控性,特别适合需要对系统进行细粒度控制的复杂场景。"
使用场景示例:
在客户服务场景中,使用Swarm框架构建一个能够处理不同请求的多智能体系统
利用Swarm框架开发一个个人购物助手,帮助用户进行销售和退款操作
在教育领域,使用Swarm框架创建一个多智能体系统,模拟和研究智能体之间的交互
产品特色:
构建多智能体系统,实现智能体之间的协调和执行
定义智能体(Agent)和交接(handoffs)的抽象概念
支持Python 3.10+,易于安装和使用
提供丰富的示例,帮助开发者快速理解和应用
支持智能体之间的函数调用和上下文变量管理
支持流式响应,允许逐步处理和响应
提供REPL命令行界面,便于测试和演示
强调教育目的,适用于开发者学习和探索多智能体系统
使用教程:
1. 安装Swarm框架:使用pip安装命令`pip install git+ssh://git@github.com/openai/swarm.git`
2. 导入Swarm模块:在Python代码中导入Swarm和Agent类
3. 定义智能体(Agent):创建包含指令和功能的智能体实例
4. 实例化Swarm客户端:创建Swarm客户端实例,用于运行智能体
5. 运行智能体:使用Swarm客户端的run方法运行智能体,并传递消息
6. 处理响应:获取Swarm运行结果,包括消息、智能体和上下文变量
7. 继续交互:根据需要,使用上一步的结果继续与智能体交互
8. 测试和调试:使用Swarm提供的REPL命令行界面进行测试和调试
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多智能体系统构建、编排和部署框架
Swarm是由OpenAI Solutions团队管理的实验性框架,旨在构建、编排和部署多智能体系统。它通过定义智能体(Agent)和交接(handoffs)的抽象概念,实现了智能体之间的协调和执行。Swarm框架强调轻量级、高可控性和易于测试,适用于需要大量独立功能和指令的场景,允许开发者拥有完全的透明度和对上下文、步骤和工具调用的细粒度控制。Swarm框架目前处于实验阶段,不推荐在生产环境中使用。
开源的 Chrome 扩展程序,用于 AI 驱动的网络自动化,支持多智能体工作流。
Nanobrowser 是一款开源的 Chrome 扩展工具,旨在通过 AI 技术实现高效的网络自动化操作。它支持多智能体系统,用户可以使用自己的 LLM API 密钥运行复杂的网络任务。与 OpenAI Operator 类似,但完全免费且开源,用户可以在本地浏览器中运行任务,确保隐私安全。Nanobrowser 提供了灵活的 LLM 选项,允许用户根据需求选择不同的模型,并为不同的智能体分配不同的模型,从而在性能和成本之间取得平衡。此外,它还具备任务自动化、交互式侧边栏、会话历史等功能,适合需要高效网络操作的用户。
一个用于创建基于LangGraph的分层多智能体系统的Python库。
LangGraph Multi-Agent Supervisor是一个基于LangGraph框架构建的Python库,用于创建分层多智能体系统。它允许开发者通过一个中心化的监督智能体来协调多个专业智能体,实现任务的动态分配和通信管理。该技术的重要性在于其能够高效地组织复杂的多智能体任务,提升系统的灵活性和可扩展性。它适用于需要多智能体协作的场景,如自动化任务处理、复杂问题解决等。该产品定位为高级开发者和企业级应用,目前未明确公开价格,但其开源特性使得用户可以根据自身需求进行定制和扩展。
AI工具集,助力效率释放,更高效的办公学习体验。
Winihelper是一款由大学生团队开发的AI工具集,旨在通过先进的multi-agent系统架构和自研技术,优化工作流程,释放个人的全部潜能。产品依托北京绘感科技有限公司的万亿级专业数据库,提供高质量论文和专业百科词条,以专业写手的语气定制算法生成文本,让AI成为超级打工人。
多智能体系统,解决复杂任务
Magentic-One是由微软研究团队开发的一个通用多智能体系统,旨在解决开放性网络和文件任务。该系统代表了人工智能领域向代理系统发展的重要一步,这些系统能够完成人们在工作和生活中遇到的复杂多步骤任务。Magentic-One采用了一个名为Orchestrator的主智能体,负责规划、跟踪进度和在需要时重新规划,同时指导其他专门智能体执行任务,如操作网络浏览器、导航本地文件或编写和执行Python代码。Magentic-One在多个挑战性的代理基准测试中表现出与最新技术相媲美的性能,且无需对其核心能力或架构进行修改。
构建多智能体系统的JavaScript框架
KaibanJS是一个专为JavaScript开发者设计的框架,用于构建和协调AI智能体。它允许开发者以类似微服务的方式处理AI任务,每个智能体负责不同的任务,如数据处理、处理和输出生成,全部自动协同工作。KaibanJS强调易用性和原生JavaScript支持,使得JavaScript开发者也能享受到构建复杂AI系统的能力。
自动化科学研究的多智能体图推理系统。
SciAgentsDiscovery 是一个利用多智能体系统和大规模本体知识图谱,自动化科学研究的系统。它通过整合大型语言模型、数据检索工具和多智能体学习系统,能够自主生成和完善研究假设,揭示潜在的机制、设计原则和意外材料属性。该系统在生物启发材料领域展示了其跨学科关系的发现能力,超越了传统人类驱动的研究方法。
利用多智能体系统自动化复杂研究流程的AI研究助理。
AI-Driven Research Assistant是一个高级的AI驱动研究助理系统,它利用多个专门化的智能体来协助进行数据分析、可视化和报告生成等任务。该系统采用LangChain、OpenAI的GPT模型和LangGraph来处理复杂的研究流程,整合不同的AI架构以实现最佳性能。
开源记忆层,为自主智能体提供人类式记忆功能
Memary是一个开源的记忆层,专为自主智能体设计,通过模仿人类记忆的方式,提升智能体的推理和学习能力。它使用Neo4j图数据库存储知识,并结合了Llama Index和Perplexity模型来增强知识图谱的查询能力。Memary的主要优点包括自动生成记忆、记忆模块、系统改进和回溯记忆等功能,旨在以最小的开发者实现与现有智能体集成,并通过仪表盘提供记忆分析和系统改进的可视化数据。
开源AI搜索引擎框架,性能媲美Perplexity.ai Pro。
MindSearch是一个基于大型语言模型(LLM)的多智能体网络搜索引擎框架,具有与Perplexity.ai Pro相似的性能。用户可以轻松部署自己的搜索引擎,支持闭源大型语言模型(如GPT、Claude)或开源大型语言模型(如InternLM2.5-7b-chat)。它具备以下特点:能够解决生活中的任何问题,利用网络知识提供深入和广泛的知识库答案;展示详细的解决方案路径,提高最终响应的可信度和可用性;提供优化的UI体验,包括React、Gradio、Streamlit和Terminal等多种接口;动态构建图谱,将用户查询分解为图谱中的原子子问题,并根据WebSearcher的搜索结果逐步扩展图谱。
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