一个Agent可以通过在function中返回另一个Agent来交接。 sales_agent = Agent(name="Sales Agent")deftransfer_to_sales():returnsales_agent agent = Agent(functions=[transfer_to_sales]) response = client.run(agent, [{"role":"user","content":"Transfer me to sales."}])print(response.agent.name)...
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.")response=client.run(agent=agent_a,messages=[{"role":"user","content":"I want to talk to agent B."}],)print(r...
3.2 多Agent运行示例 3.3 代码解析 3.4 一个更复杂的示例 参考链接 1. 引言 10 月 11 日,OpenAI 发布了类似 Autogen、Langgraph 和 CrewAI 等多代理系统的 "实验性、教育性 "框架Swarm[1]。所以,Swarm 是一个多智能体框架。OpenAI 声明了这只是探索性的一个框架,并不打算完善上生产,主要目标是为了演示 Ope...
🎉🎉🎉 OpenAI 宣布开源 Swarm,一个全新的多Agent编排框架,标志着Agent时代的开启!Swarm 的核心理念是「Agent」与「交换」,通过这套基础原语,Agent可以根据任务需求将不擅长的工作移交给其他Agent,实现真正的协同工作。🤝🚀 Swarm 的目标是帮助开发者端到端地构建、编排与部署多代理系统,其在开发者生态中的...
Magentic-One 是微软研究院创建的智能代理框架,它建立在他们的 Autogen Agent框架之上。它旨在构建能够完成复杂任务的多智能代理应用程序。它通过链接一组相关的智能代理来实现此目的,每个智能代理在系统中都具有特定的角色——文件浏览者、编码者、执行者、多模态浏览者、用户代理和协调者——以完成智能代理的任务。此...
OpenAI罕见地开源了其多功能协同AI Agent——Swarm，这一举措在开源社区中引起了广泛关注。Swarm与众不同之处在于，它能够创建多个智能体并协同工作，以完成诸如客户服务、销售支持和售后服务等多样化任务。每个智能体都配备了一套专为其设计的工具集，从而显著提高了任务执行的效率。以电商领域为例，当用户向智能体...
dify实战教程补完计划1-通过docker-compose部署AI自动生成流程图、序列图、甘特图等图表的agent 9452 -- 0:59 App o1大模型首功,拯救Github代码编程,网友:直接叛变Cursor 7268 1 0:35 App (附源码)Python爱心代码,轻松简单易上手,给你的男/女朋友绘制一个吧!这还不把他/她给哭洗! 1551 1 2:14 App Sam...
本指南旨在介绍在虚幻引擎 4 中使用 Lightmass 构建静态光照时的一些最佳实践,并解决在执行此操作时 Swarm Agent 可能出现的一些更常见的问题。本指南绝不是全面的,而是一个可以随引擎版本一起更新的动态文档。 Swarm Agent 是一个程序,用于为单个系统处理 Unreal 的 Lightmass 计算,或者它可以通过 Swarm Coordinator...
OpenAI 推出了 Swarm,一个开源的多代理系统构建框架,同时发布了 MLE-bench,一项旨在评估 AI 代理执行机器学习工程任务效率的基准测试。 随着人工智能领域逐渐转向构建代理(Agent)系统,OpenAI 团队决定向全球开发者社区献上一份开源大礼——Swarm。这是一个用于构建、编排和部署多代理系统的框架,由 OpenAI Solutions 团队...
上图可以看出,Swarm是典型的master-slave结构,通过发现服务来选举manager。manager是中心管理节点,各个node上运行agent接受manager的统一管理,集群会自动通过Raft协议分布式选举出manager节点,无需额外的发现服务支持,避免了单点的瓶颈问题,同时也内置了DNS的负载均衡和对外部负载均衡机制的集成支持 ...