探索 OpenAI 的 Swarm:一个用于多代理系统的实验性框架-LMLPHP

OpenAI 最近发布了 Swarm,这是一个轻量级且实验性的框架,旨在支持多代理系统的开发(在其 GitHub 上特别提到这是实验性和教育性的)。

与传统方法依赖于底层的大型语言模型 (LLM) API 不同,Swarm 提供了一个无状态的抽象,用于管理多个代理之间的交互和任务交接。

这一发布引起了开发者社区的兴趣,同时也伴随着兴奋和怀疑,主要是因为它的实验性质,以及现有类似框架的日益增多。

什么是 Swarm?

Swarm 旨在通过提供一个简洁透明的接口简化多代理的协调。其工作原理如下:

  1. Swarm 中的每个代理都有自己的一组指令、指定的角色(例如“销售代理”)以及可用的功能集合。这些功能被转换为 JSON 结构,方便无缝集成和执行。

  2. Swarm 基于会话流程或代理功能中的特定标准,支持代理之间的动态交接。这是通过在函数中返回下一个要调用的代理实现的,从而实现任务的平滑过渡和专业处理。

  3. 为了在代理之间保持状态并共享信息,Swarm 使用了称为上下文变量的东西。这些变量提供初始上下文,并在整个对

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