Swarm ,OpenAI 智能体框架 part_01

什么是 Agent?

“Agent”一词具有双重含义。

首先是“代理”,也就是说,它可以代替他人或系统执行特定任务,所谓“名副其实”。

其次是“智能体”,指的是具备自主决策与行动能力的智能实体。

官方的严格意义的定义如下:

智能体(Agent)的本质是一个能够在其环境中自主感知、决策和行动的系统。智能体通过感知环境中的信息(输入),根据其目标和策略进行决策,并采取行动以影响环境,从而实现其目标。通俗的讲,就是程序如何能像人一样,接受外界信息,过滤、加工、分析、思考,做出决策,最后采取行动,实现目标。

说通俗一点,参考:

【我们为什么需要Agent?】

大模型可以直接给出回答 的 方式 不是 智能体的方法

智能体应用的领域:即遇到 复杂问题,大模型不能解决的场景。

智能体框架程序,和其他 自动化程序 的区别是,里面是否 运用了大模型。

在LangChain中,Agent更偏向于“代理”的概念。它的核心理念是使用大语言模型作为推理引擎,根据用户输入的任务目标,自主拆解、规划并执行任务。在执行阶段,Agent可以动态确定要采取的操作、使用的工具以及执行顺序。

🚀 Swarm是一个由OpenAI开发的实验性教育框架,它不是为生产环境设计的,而是作为一个教育工具。🚀 特别适用于需要灵活、可扩展和高度可定制的多智能体系统的教育和实验场景。

🚀 适合处理大量独立能力和难以编码到单个提示中的指令的情况。

智能体

先看效果: https://pan.quark.cn/s/c7070e7537b1 [!NOTE] 每到答辩季我就会喜获stars,谢谢大家的支持! 欢迎推广传播本repo(https://.com/atomiechen/THU-PPT-Theme),也欢迎贡献变体,提供更多选择 清华简约主题PPT模板 Repo stars 2020年春夏之交,答辩期间很多同学都在寻找清华主题的答辩模板。 一方面有使用LaTeX制作Beamer的模板(见Overleaf上的模板THU Beamer Theme),另一方面民间也存在着一些PPT模板。 很多人可能不适应Beamer的使用(主要是内容和排版设计不是可见即所得,定制有门槛),以及我找到的PPT模板也都不太好使(要么图案设计太复杂、不好看,要么没有制作成PPT母版导致每次使用都要复制粘贴+微调,不方便)。 我制作了清华简约主题的PPT模板,后续有新的设计我会逐渐加入,也欢迎有兴趣有想法的朋友们添砖加瓦! 内容 所有模板均为 文件。 此外也提供转换脚本用于 Pandoc自动生成PPTX。 各个版本的修改历史见 CHANGELOG.md。 下载 推荐直接从 Releases 下载最新发布版。 也可以在 仓库 单独下载所需文件。 效果 16:9比例,v1留边、v1顶边、v3留边白底、v3顶边白底: demo 16:9比例,其他风格模板:v1扁平、v2扁平、v1暗光 demo2 其他变体设计参见 variants/README.md。 使用方式 可以基于所提供的文件自行修改内容,也可以在新建的PPT文稿中应用该模板。 后者在 MS Office 2019 For Mac 的 PowerPoint 里的具体使用方式为:首先选择幻灯片尺...
### OpenAI Swarm 介绍 OpenAISwarm框架是一个功能强大且易于使用的多智能体编排框架[^3]。此框架旨在简化多智能体系统的创建与管理,使得开发者能够更加专注于业务逻辑而非底层通信细节。 #### 文档 为了深入了解如何为Agency Swarm贡献代理和工具,建议查阅官方文档。该框架采用MIT许可协议发布,意味着使用者可以在遵循相应条款的前提下自由修改并分发软件副本[^1]。 #### 概念 在探讨具体实现之前,先理解几个核心概念有助于更好地掌握整个体系结构: - **智能体Agent)**:作为系统的基本单元,每个智能体负责执行特定任务或处理某类事件。它们具备独立决策能力,并能与其他智能体协作完成复杂工作流。 - **交接(Handoff)**:这是指当某个智能体无法继续其当前职责时,可以将其未竟之事转交给另一个合适的智能体来接手的过程。这种机制增加了系统的弹性和适应性。 这些特性共同作用下,使Swarm成为了一个高度灵活且可扩展的选择,在面对日益复杂的现实世界挑战时展现出巨大潜力。 #### 实现 以下是基于Python的一个简单例子,展示了如何定义一个基础版本的智能体以及如何利用`handoff`方法来进行任务转移: ```python from swarm import Agent, handoff class MyAgent(Agent): def __init__(self, name): super().__init__() self.name = name @handoff('another_agent') async def do_task(self): print(f"{self.name} is doing the task.") await asyncio.sleep(2) # Simulate some work being done. return "Task completed" async def main(): agent_one = MyAgent('agent one') result = await agent_one.do_task() print(result) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` 上述代码片段中,我们首先导入必要的模块,接着定义了自己的智能体类继承自内置的`Agent`基类。通过装饰器的方式标记哪些函数应该支持自动化的任务移交操作。最后编写异步主程序启动流程并观察结果输出。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

往事如yan

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值