代码链接：https://github.com/openai/swarm
01
摘要
02
核心内容
Swarm 特征
多 Agent 协调：
轻量级设计：
作为一个轻量级框架，Swarm旨在提供必要的工具和抽象，而不增加过多的复杂性。
基本抽象：
Python集成：
Swarm允许智能体调用Python函数，这意味着开发者可以利用Python的强大功能来定义智能体的行为。
上下文管理：
智能体可以通过函数返回值更新上下文变量，这使得智能体能够根据环境变化和任务进展调整其行为。
灵活性和可定制性：
Swarm框架提供了高度的灵活性和可定制性，允许开发者根据特定的应用场景和需求来调整框架。
多场景适用性：
由于其灵活性和轻量级特性，Swarm适用于各种多智能体应用场景，包括但不限于机器人协作、模拟环境、游戏AI等。
易于扩展：
开发者可以根据需要扩展Swarm框架，添加新的功能和智能体类型，以适应更广泛的应用。
开源：
作为一个开源项目，Swarm鼓励社区贡献，不断改进和增加新的特性。
Swarm 框架核心
1. 代理 (Agent)
在Swarm框架中，Agent 扮演着核心角色，它们封装了一系列指令和工具，并且具备将对话转交给其他 Agent 的能力。这些 Agent 相当于AI领域的梦之队成员，每位成员都拥有独特的技能和明确的职责。它们通过以下方法来执行任务：
信息获取：Agent 能够调用函数或API来收集必要的信息，类似于球员通过观察和交流来掌握比赛动态。
数据处理：Agent 对收集到的信息进行分析、转换和存储等处理工作，这就像球员根据比赛情况做出判断和决策。
Agent 间协作：Agent 可以通过发送消息或调用函数与其他 Agent 进行沟通，以协作完成复杂的任务，这就如同球员之间的传球和战术配合。
Handoff 是 Agent 间传递执行权的过程。当一个 Agent 完成其分配的任务后，它会将执行权转交给另一个 Agent，以确保任务的连续性，这类似于足球队中一名球员在完成自己的任务后传球给另一位更适合当前情况的队友。这种交接机制允许 Agent 协同作业，共同应对复杂的任务挑战。
03
总结
Swarm 由 OpenAI 精心打造，是一个轻量级的多智能体协同工作框架，能够巧妙地引导多个人工智能代理（AI Agents）共同完成复杂的任务。 Swarm 的核心功能集中在智能体间的协调与任务执行上，它通过智能体和交接这两种基础概念来实现这一目标。 Swarm 支持智能体调用 Python 函数，并能够利用函数的返回值来更新上下文变量，或者进行智能体间的交接。 Swarm 提供了极大的灵活性和定制能力，使其能够适应各种多智能体应用的需求和场景。
