Swarm : un projet pédagogique expérimental pour l'apprentissage de systèmes corporels légers et multi-intelligents (exemple OpenAI)

Introduction générale

Swarm est un cadre éducatif expérimental développé par OpenAI pour explorer des interfaces légères, contrôlées et faciles à tester pour les systèmes multi-agents. Swarm n'est pas une bibliothèque autonome, mais est principalement utilisé à des fins éducatives, et convient aux développeurs intéressés par les systèmes multi-agents pour apprendre et expérimenter.Swarm utilise l'API Chat Completions, qui est prise en charge dans Python 3.10 et plus.

Liste des fonctions

• Création d'un agentDéfinir et créer des agents dotés d'instructions et de fonctions spécifiques.
• Transfert d'agentLe système de gestion de l'information (SGI) permet le transfert de tâches entre les agents et améliore la flexibilité du système.
• appel de fonctionLes agents peuvent invoquer des fonctions prédéfinies pour effectuer des tâches spécifiques.
• évaluation en continuLes agents doivent être en mesure d'évaluer et d'adapter leur comportement en temps réel.
• appel sans étatLe système est léger et efficace : aucun état n'est sauvegardé entre chaque appel.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

1. Assurez-vous que Python 3.10 ou une version ultérieure est installé.
2. Utilisez la commande suivante pour installer Swarm :

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

Lignes directrices pour l'utilisation

1. Création d'un proxy: :

   from swarm import Swarm, Agent
def transfer_to_agent_b():
return agent_b
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.",
)

2. Agents d'exécution: :

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

3. Transfert d'agentDans l'exemple ci-dessus.agent_aTransmettra la tâche àagent_bet renvoieagent_bLa réponse.
4. appel de fonctionLe proxy peut appeler des fonctions prédéfinies, comme dans l'exemple ci-dessus.transfer_to_agent_bfonction.
5. évaluation en continuSwarm permet d'évaluer et d'ajuster en temps réel le comportement des agents, ce qui garantit la flexibilité et l'efficacité du système.

Procédure d'utilisation détaillée

1. Définition des agentsLes agents : Créer différents agents en définissant leurs noms, leurs commandes et leurs fonctions.
2. Mise en place de règles de transfertLe transfert de tâches entre agents est réalisé en définissant des fonctions de transfert.
3. Fonctionnement du système d'agentsLes clients Swarm : ils utilisent le client Swarm pour faire fonctionner le système d'agents, traiter les données de l'utilisateur et renvoyer une réponse.
4. Évaluation et ajustement en temps réelLes systèmes d'information et de communication (TIC) : évaluer et ajuster les configurations du système en temps réel en fonction du comportement et de la réponse des agents.

Grâce à ces étapes, les développeurs peuvent facilement commencer à utiliser le cadre Swarm et explorer la mise en œuvre et l'application des systèmes multi-agents.