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OpenAI前两天开源了Agent框架 Swarm。越山的第一反应与海波老师一样，学不过来。昨天抽空了解了下，感觉的确比较轻量。对智能体新手开发者来说，好理解，易上手。对有经验的开发者而言，多了一种可扩展的选择方案。
Swarm是什么
第一眼看到Swarm, 感觉很眼熟。早期有个容器编排工具 Docker Swarm，能够将配置好的 Docker 应用程序组合成一个集群，以便进行管理和部署，后来被Kubernetes替代。
取这个名字，Swarm (蜂群)，应该也是借鉴其多体协作的概念。
Swarm框架就像是为搞智能体系统的开发者们准备的一个玩具盒子，它把这些复杂的东西简化了，让咱们建起多智能体系统来轻松不少。这个框架特别轻巧，用起来也挺顺手，而且还可以根据需要随便改改。
Swarm框架，主要就是两块：智能体和交接。
智能体（Agent）：这些助手自带指令和工具，随时都能把对话转给另一个智能体，每个都挺能干。 交接（Handoff）：这就像智能体之间的接力赛，它们互相传递任务，协同工作。
Swarm框架的好处就是代码简洁，容易上手。如果你的项目智能体多，Swarm框架的扩展性也能帮上忙。而且，它可以根据不同的项目需求来定制。最让人省心的是，Swarm框架基本上都是在客户端跑的，它和Chat Completions API一样，调用之间不会保存状态，这样咱们就不用太担心数据安全问题了。
项目地址：https://github.com/openai/swarm
注意
Swarm Agents 与 Assistants API 中的 Assistants 并无关联。它们名称相似仅出于方便考虑，但实际上完全不相关。Swarm 完全由 Chat Completions API 驱动，因此在调用之间是无状态的。
目前该框架仍处于实验阶段，OpenAI 表示不会提供任何官方支持。
安装和使用也很简单，这里举个客服场景中的栗子🌰
我们有一个客服中心，包含三个智能体：
总客服小李：负责初步接待客户并决定是否需要转接。 订单专员小王：专门处理订单相关问题。 技术支持小张：专门处理技术相关问题。
当客户提出问题时，总客服小李首先接待。
根据客户的问题性质，总客服可以决定：
自己回答简单问题 将客户转接给订单专员小王（使用 transfer_to_order_service函数）将客户转接给技术支持小张（使用 transfer_to_tech_support函数）
在这个例子中，客户询问了一个关于订单的问题："你好，我的手机订单什么时候能到货？"
系统会从总客服小李开始处理这个问题。根据问题的性质（订单相关），小李可能会选择将客户转接给订单专员小王。
最后，系统会打印出对客户问题的最终回复，这个回复可能来自总客服小李，也可能来自订单专员小王。
from swarm import Swarm, Agent
# 创建Swarm客户端
client = Swarm()
# 定义转移函数
def transfer_to_order_service():
return order_service_agent
def transfer_to_tech_support():
return tech_support_agent
# 创建总客服智能体
general_service_agent = Agent(
name="总客服小李",
instructions="你是客服中心的总客服。根据客户的问题，决定是否转接到专门的订单服务或技术支持。",
functions=[transfer_to_order_service, transfer_to_tech_support],
)
# 创建订单服务智能体
order_service_agent = Agent(
name="订单专员小王",
instructions="你是专门处理订单相关问题的客服。请用礼貌和专业的语气回答客户的订单问题。",
)
# 创建技术支持智能体
tech_support_agent = Agent(
name="技术支持小张",
instructions="你是专门处理技术问题的客服。请用通俗易懂的语言解答客户的技术问题。",
)
# 模拟客户询问
customer_query = "你好，我的手机订单什么时候能到货？"
# 运行客服系统
response = client.run(
agent=general_service_agent,
messages=[{"role": "user", "content": customer_query}],
)
# 打印最终回复
print(response.messages[-1]["content"])
Swarm能做什么
Swarm框架就相当于给你一套灵活的工具，帮你把多个AI智能体安排得明明白白的。
比如要打造个人IP，需要一堆技能：定位、选题、写作、私域运营……这些听起来是不是头都大了？但有了Swarm，事情就简单多了。
每个环节你都可以找个智能体来帮忙。比如：
定位：可以设置一个Agent, 拥有洋哥，潘达等大佬的智慧，为我解答个人IP定位和执行方面的疑问。。 选题：选题难？有个智能体专门搞这个，它有一套方法论，还能从知识库里调出精华，帮你找到好选题。 写作：设置一个Agent, 学习小林老师，皮特老师等，用他们的优质课程和经验为我指导，甚至直接帮我创作。 私域运营：设置一个Agent, 拥有私域文姐的私域运营经验，解答或指导在私域运营上的疑惑。 ...
这样一来，Swarm框架就是帮你把多个智能体组合起来，打造一个为你个人IP服务的超级团队。你只需要定义好每个智能体的角色和技能，剩下的就交给Swarm来搞定。这样，你就能更专注于自己的核心工作，让智能体帮你处理那些繁琐的事情。
就像扣子Coze里的多Agent模式，不过扣子平台更友好，不用编码，对新手来说更简单。Swarm框架则给那些喜欢自己动手、喜欢探索的开发者提供了更多可能性。
智能体复杂吗
智能体很简单，借助于开放平台，比如扣子，元器等低代码平台，拖拖拽拽，写点提示词，搭配个插件，就能很方便地搭建好智能体。
智能体也可以有点复杂，搭配工作流，知识库，插件，长期记忆等能力，会让它更像一个能力全面的助手。
做得多了，你会发现，智能体本身不复杂，复杂的是场景和具体的问题。如果你能将场景和问题定义清楚，将解决问题的能力，步骤和标准定义好，搭建智能体，就是很简单的事情。
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相关阅读： 智能体学习路径
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