LLM 自主智能体应用实战课
李锟
资深软件架构师,前阿里巴巴高级技术专家
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已更新 11 讲/共 24 讲
准备篇:掌握 LLM 应用开发的必备基础 (2讲)
入门篇:实战 Autonomous Agent 相关开发框架 (8讲)
LLM 自主智能体应用实战课
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10|初识Swarm

你好,我是李锟。
在学习了 MetaGPT 和 AutoGPT 两个很不相同的开发框架之后,我们今天开始学习第三个多 Agent 应用开发框架——Swarm。Swarm 是一个非常轻量级、非常精益的开发框架,学习门槛很低,很容易上手,因此这两课学习起来会更加轻松愉快。
学习过 01 课之后,相信你已经理解了我特别喜欢这种轻量级的开发框架的原因。Swarm 是所有多 Agent 开发框架中最轻量级的,正是我喜欢的类型。不过,轻量级不代表它只是一个玩具,没有实用性,很快你就会看到它的威力。
Swarm 比 MetaGPT 更轻量级,只依赖 Python。可以使用 Python 3.12 及以上版本,以下所有 Python 代码我都是使用 Python 3.12 开发的。

Python 项目初始化

为了学习 Swarm,我们首先初始化一个 Python 项目。在 Linux 主机的终端窗口执行以下命令:
mkdir -p ~/work/learn_swarm
cd ~/work/learn_swarm
touch README.md
# 创建poetry虚拟环境,一路回车即可
poetry init
因为众所周知的原因,建议使用国内的 Python 库镜像服务器,例如上海交大的镜像服务器:
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  • 总结

1. Swarm 是一个轻量级、可扩展和高度可定制的多 Agent 应用开发框架,适用于处理大量独立功能和指令的情况。 2. Swarm 的核心概念是Agent(智能体)和 Handoff(移交),智能体包含了指令和工具,可以随时选择将对话移交给另一个智能体。 3. Swarm 以 Assistants API 作为基础,提供了一些方便使用的组件,大幅降低了使用 Assistants API 的门槛。 4. Swarm 几乎完全在客户端上运行,与(OpenAI 的)Chat Completions API 一样,不会在调用之间存储状态。 5. Swarm 是一种很好的教育资源,适合想了解多 Agent 编排(multi-agent orchestration)的开发人员。

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