TGViewer
Машинное обучение RU Машинное обучение RU @machinelearning_ru · 18.2K subscribers
Post #2084 1.93K

Forwarded from Machinelearning

⚡️ OpenAI Swarm: Экспериментальный фреймворк для оркестрации мультиагентных систем.

Swarm - это экспериментальный фреймворк, разработанный командой OpenAI Solutions, для создания, оркестрации и развертывания многоагентных систем. Фреймворк фокусируется на упрощении координации, запуска, контроля и тестирования агентов.

Основная цель Swarm - продемонстрировать паттерны, описанные в Orchestrating Agents: Handoffs & Routines cookbook.

Фреймворк построен на двух основных абстракциях: агентах (Agent) и передачах управления (handoffs):

Агент - это набор инструкций и функций, который может передавать выполнение другим агентам. Его можно использовать для описания конкретного рабочего процесса или шага (например, последовательность шагов, сложный поиск, одноэтапное преобразование данных и так далее).

Передача управления — это процесс, при котором агент может передать запрос другому агенту, возвращая его в функцию. В процессе передачи управления также происходит обновление переменных контекста, что позволяет вернуть более полный объект Result.

▶️В репозитории собраны функциональные примеры Swarm:

🟢basic - простые примеры настройки, вызова функций, передача данных и контекстные переменные;

🟢traige agent - пример роя с агентом сортировки, который принимает пользовательские данные и решает, ответить ли на запрос напрямую или передать его агенту по продажам или возврату денег;

🟢weather agent - погодный агент с вызовом функций (запрос по городу и отправка на e-mail);

🟢airlines - мультиагентный пример обработки клиентских запросов в контексте авиакомпании (сортировка запросов, изменения рейсов, отмены бронирований и случаи потери багажа);

🟢support_bot - клиентский бот центра поддержки с несколькими инструментами;

🟢personal shopper - пример роя агентов персонального торгового агента, который может помогать совершать покупки и возвращать заказы;

⚠️ Swarm не использует API Assistants и полностью работает на API Chat Completions.

⚠️ Swarm не предназначен для промышленного использования и не имеет официальной поддержки.

▶️ Локальная установка и запуск:

# Install from PIP
pip install git+https://github.com/openai/swarm.git

# Usage
from swarm import Swarm, Agent
client = Swarm()

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.",
)

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

print(response.messages[-1]["content"])


📌Лицензирование : MIT License.


🖥GitHub
🟡Orchestrating Agents Cookbook


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Agents #OpenAI #Swarm
  • 👍 2
  • ❤ 1
More from @machinelearning_ru
  1. Oct 12, 2026🚨 Palantir оспаривает роль ИИ в ударе по школе в Минабе. Технический директор компании Шь…
  2. Oct 10, 2026Трюк Карпаты сработал: локальная LLM на Mac M5 выдает 117 токенов в секунду Как open-sourc…
  3. Oct 8, 2026🦀 Burn 0.22: меньше дженериков, быстрее сборка и почти вдвое меньше VRAM в тесте CNN. Фре…
  4. Oct 7, 2026DeepSeek Harness вышел на десктоп: плагины без терминала и задачи по расписанию DeepSeek в…
  5. Oct 7, 2026📌 OpenAI выложила 722 математические работы своей внутренней модели Все статьи написала в…
  6. Oct 6, 2026✔️ Белый дом создал группу для надзора за ИИ-отраслью Власти США сформировали межведомстве…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →