Openai的群：多代理协调的框架
OpenAI的Swarm Framework提供了一个用户友好且适应性的平台，用于协调多个AI代理。虽然主要用于学习和实验，但它为多代理系统设计提供了宝贵的见解。它的核心优势在于展示“交接”和“例程” - 高效代理协作的关键模式。 Swarm不是独立的库，而是探索这些概念的工具。让我们检查例程和交接及其在管理代理行为中的作用。
Openai群的主要特征：
目录：
了解Openai群：
Openai开发了Swarm作为样本库来展示其核心概念。尽管尚未准备好生产，但它是实验的绝佳起点，提供代码和想法以建立的。群体优先考虑轻巧，可控且易于测试的代理协调和任务执行。它通过两个中心组成部分来实现这一目标：代理和授课。代理代表一组指令和工具，能够将对话转移给另一个代理商。这些抽象有效地对复杂的相互作用进行了建模，从而可以在没有陡峭学习曲线的情况下创建可扩展系统。
使用Openai群的好处：
Openai群探索轻巧，可扩展和可自定义的模式。它是具有许多独立任务和说明的场景的理想选择，在一个提示中很难管理。尽管助手API更适合具有内置存储器管理的完全托管解决方案，但Swarm擅长作为了解多代理编排的教育资源。它主要在客户端操作，它反映了聊天完成API，避免了呼叫之间的状态存储，并使其非常适合学习和实验。
实际示例：Openai群框架：
该代码展示了Swarm如何使代理协作灵活和动态。
设置：
来自代理商的群体进口群 客户端= swarm（）
这建立了群客户，精心策划代理互动。
代理相互作用：
def Transfer_to_agent_b（）：
返回代理_B
agent_a = agent（
名称=“代理A”，
说明=“您是一个有用的代理人。”，
functions = [trass_to_agent_b]，
）
agent_b = agent（
名称=“代理B”，
说明=“只在haikus中说话。”，
）
响应= client.run（run（
agent = agent_a，
消息= [{{“ cool”：“ user”，“ content”：“我想与代理B进行交谈。”}]，
）
print（response.messages [-1] [“ content”]）代理A协助，但在要求时转移给代理B（在Haikus中响应）。
（有关建立复杂客户服务系统，执行例程，交接，交接功能，结论和常见问题的其余部分将遵循类似的重新措辞和重组模式，并保持原始含义和图像放置。）
以上是Openai群如何增强多代理协作？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
