11｜使用Swarm实现Autonomous Agent应用
李锟
你好，我是李锟。
在上节课中，我们安装好了 Swarm，运行了第一个例子，然后一起学习了 Swarm 的官方文档。这节课我们把上节课学到的新知识投入实战，基于 Swarm 开发我们的 24 点游戏智能体应用。
我们之前已经基于 MetaGPT、AutoGPT 实现过两次这个应用，这节课要做的工作就是将之前的设计移植到 Swarm。
角色建模和工作流设计
首先我们要做的工作还是针对 Swarm 来做角色建模和工作流设计。
从概念上讲，Swarm 应用中的概念其实更接近 AutoGPT。Swarm 的两个核心概念是 Agent（智能体）和 Handoff（移交），Agent 与 AutoGPT 的 Agent 对应，Handoff 对应着 AutoGPT Builder 图形界面中两个 Agent 之间的那些连接关系（连接线以及相关的输入、输出数据）。因此 Swarm 版 24 点游戏智能体应用的角色建模和工作流设计与 AutoGPT 版完全相同，同样也划分为 4 个 Agent：GameDealer、MathProdigy、GameJudger、GamePlayer。
我直接把 08 课中的流程图复制过来。
因为 Swarm 的每一个 Agent 在运行 client.run() 时都需要访问 LLM，而我们之前在实现 MetaGPT、AutoGPT 版的 24 点游戏智能体应用时，MathProdigy 和 GamePlayer 这两个 Agent（或 Role）是没有访问 LLM 的。对于 MathProdigy 和 GamePlayer，貌似最直接的方式是不使用 Swarm 的 Agent，而是用自定义的类来实现。这样做确实也能实现 24 点游戏智能体应用，不过为了展示 Swarm 调用外部函数（外部工具）的能力，也为了代码的一致性，我决定把它们 4 个全部实现为 Swarm 的 Agent。
公开
同步至部落
取消
完成
0/2000
荧光笔
直线
曲线笔记
复制
AI
- 深入了解
- 翻译
- 解释
- 总结
1. 介绍了如何使用Swarm实现Autonomous Agent应用，以24点游戏智能体应用为例进行讲解。 2. 详细介绍了Swarm应用中的核心概念Agent和Handoff，以及对应的角色建模和工作流设计。 3. 提到了实现Agent的外部函数和提示词模板的重要性，以及具体的实现方式和代码示例。 4. 展示了创建4个Agent对象实例的过程，以及设置model为"qwen2.5"的重要性。 5. 修改了Agent的外部函数实现，使其返回Result对象而不是字符串。 6. 对Swarm进行了修改，以便调用下一个Agent及其对应外函数。 7. 修改了Agent的业务函数，合并了原有的3个函数为一个新的业务函数。 8. 介绍了对Swarm的修改和调试过程，以及对应的代码实现。
仅可试看部分内容，如需阅读全部内容，请付费购买文章所属专栏
《LLM 自主智能体应用实战课》，新⼈⾸单¥59
《LLM 自主智能体应用实战课》，新⼈⾸单¥59
立即购买
© 版权归极客邦科技所有，未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪，如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
登录 后留言
精选留言
由作者筛选后的优质留言将会公开显示，欢迎踊跃留言。
收起评论