Openai的群：多代理協調的框架
OpenAI的Swarm Framework提供了一個用戶友好且適應性的平台，用於協調多個AI代理。雖然主要用於學習和實驗，但它為多代理系統設計提供了寶貴的見解。它的核心優勢在於展示“交接”和“例程” - 高效代理協作的關鍵模式。 Swarm不是獨立的庫，而是探索這些概念的工具。讓我們檢查例程和交接及其在管理代理行為中的作用。
Openai群的主要特徵：
目錄：
了解Openai群：
Openai開發了Swarm作為樣本庫來展示其核心概念。儘管尚未準備好生產，但它是實驗的絕佳起點，提供代碼和想法以建立的。群體優先考慮輕巧，可控且易於測試的代理協調和任務執行。它通過兩個中心組成部分來實現這一目標：代理和授課。代理代表一組指令和工具，能夠將對話轉移給另一個代理商。這些抽像有效地對複雜的相互作用進行了建模，從而可以在沒有陡峭學習曲線的情況下創建可擴展系統。
使用Openai群的好處：
Openai群探索輕巧，可擴展和可自定義的模式。它是具有許多獨立任務和說明的場景的理想選擇，在一個提示中很難管理。儘管助手API更適合具有內置存儲器管理的完全託管解決方案，但Swarm擅長作為了解多代理編排的教育資源。它主要在客戶端操作，它反映了聊天完成API，避免了呼叫之間的狀態存儲，並使其非常適合學習和實驗。
實際示例：Openai群框架：
該代碼展示了Swarm如何使代理協作靈活和動態。
設定:
來自代理商的群體進口群 客戶端= swarm（）
這建立了群客戶，精心策劃代理互動。
代理相互作用：
def Transfer_to_agent_b（）：
返回代理_B
agent_a = agent（
名稱=“代理A”，
說明=“您是一個有用的代理人。”，
functions = [trass_to_agent_b]，
）
agent_b = agent（
名稱=“代理B”，
說明=“只在haikus中說話。”，
）
響應= client.run（run（
agent = agent_a，
消息= [{{“ cool”：“ user”，“ content”：“我想與代理B進行交談。”}]，
）
print（response.messages [-1] [“ content”]）代理A協助，但在要求時轉移給代理B（在Haikus中響應）。
（有關建立復雜客戶服務系統，執行例程，交接，交接功能，結論和常見問題的其餘部分將遵循類似的重新措辭和重組模式，並保持原始含義和圖像放置。）
以上是Openai群如何增強多代理協作？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
