Swarm 是一个实验性样本框架,用于模拟轻量级多智能体框架,旨在教育目的。通常它与 Open AI Key 一起使用,但我们可以更改为使用本地的 Ollama 或 LM Studio 模型。
设置:
## 创建一个新的 Conda 或 Python 虚拟环境并激活它
conda install python==3.10
pip install torch openai
pip install transformers accelerate huggingface_hub
pip install git+ssh://git@github.com/openai/swarm.git
使用 Open AI Key:
export OPEN_API_KEY = Your Key
使用 Ollama 或 LM Studio 本地 LLM — 更新为本地 URL:
## 查找 conda 或 python 虚拟环境中的 site-packages/swarm
## 找到文件 core.py
class Swarm:
def __init__(self, client=None):
if not client:
# 实际代码
#client = OpenAI()
# 将基础 URL 和 API Key 更新为 Ollama / LM Studio
# 在本演示中,我们使用 LM Studio 和 Llama 3.1
client = OpenAI(base_url="http://localhost:1234/v1",api_key="random")
self.client = client
克隆仓库:
克隆仓库 — 在这里您可以找到不同用例的示例目录,如基本、航空公司和天气等。
git clone https://github.com/openai/swarm.git
cd swarm/examples
示例代码:
from swarm import Swarm, Agent
client = Swarm()
it_agent = Agent(
name="IT Agent",
instructions="You are an IT Expert with 10 Years of Experience.",
)
sales_agent = Agent(
name="Sales Agent",
instructions="You are a Sales Expert with 5 Years of Experience and knows about best selling mobiles.",
)
def transfer_to_sales_agent():
print("Sales agent in action")
"""Transfer sales related questions to sales team immediately."""
return sales_agent
def transfer_to_it_agent():
print("IT agent in action")
"""Transfer IT users immediately."""
return it_agent
english_agent = Agent(
name="English Agent",
instructions="You only speak English.",
functions=[transfer_to_sales_agent,transfer_to_it_agent],
)
messages = [{
"role": "user", "content": "How to install pandas lib?"}]
response = client.run(agent=english_agent, messages=messages)
print(response.messages[-1]["content"])
messages = [{
"role": "user", "content": "What are the best selling items?"}]
response = client.run(agent=english_agent, messages=messages)
print(response.messages[-1]["content"])
参考文献:
https://github.com/openai/swarm
https://github.com/victorb/ollama-swarm/tree/main
鉴于这是一个实验性版本,仍有很大的改进空间。航空代理示例代码 [swarm/examples/airline] 非常有趣,因此可以尝试这些示例。
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