大家好，我是木易，一个持续关注AI领域的互联网技术产品经理，国内Top2本科，美国Top10 CS研究生，MBA。我坚信AI是普通人变强的“外挂”，所以创建了“AI信息Gap”这个公众号，专注于分享AI全维度知识，包括但不限于AI科普，AI工具测评，AI效率提升，AI行业洞察。关注我，AI之路不迷路，2024我们一起变强。
AI Agent，又被称为智能体，是2024年在AI应用方面一个炙手可热的词。
AI聊天机器人相信大家都不陌生，比如ChatGPT、Claude或是豆包、Kimi，都可以归属于“通用型”AI聊天机器人。看上去它们什么都能做，比如写周报，生成代码，多语言翻译，但这种通用性也导致它们的任务目标太过宽泛。在完成一项任务时，你往往需要通过提示词给予AI一定的限制，比如“你是一个xxx专家”这种。
AI Agent则不同。AI Agent专注于执行特定的任务，根据预设的规则（系统提示词）和外部输入（用户输入），在指定的环境中独立运作，进行数据处理、任务决策和行动执行。比如前段时间大火的Kimi探索版，就是一个大号的AI Agent，专注于深度推理型的AI搜索任务。
同时，AI Agent相比“通用型”AI工具更强大的地方在于其设计模式的灵活性。斯坦福大学计算机科学系的吴恩达教授曾分享过当下AI Agent主流的4种设计模式，包括反馈（Reflection）、工具调用（Tool Use）、规划（Planning）和多智能体协作（Multi-agent Collaboration）。其中反馈和工具调用是比较成熟的技术，通过反馈机制自我调整和调用外部工具来提高任务执行能力。规划和多智能体协作则是是更为新兴的技术，前者通过系统化任务步骤来提升效率，后者通过多个智能体的协作来增强整体任务处理能力。关于这四种模式的详情可以看我这篇文章：《『深度长文』吴恩达：AI Agent 4种最常见的设计模式》。
而今天要聊的这个由OpenAI低调开源的多智能体工具Swarm，就是一个能够高效实现“多智能体协作”的实验性框架。多智能体协作其实和我们人类真实世界中的行为完全吻合。面对一个大型项目或复杂任务，一个人的力量是有限的，往往需要多个人甚至一个团队通过分工、协作来共同完成。多智能体的架构亦是如此。
关于多智能体工具Swarm
Swarm是由OpenAI Solutions团队近期低调开源的一个实验性框架，专门用于帮助开发者轻松高效地设计、编排和管理多智能体系统（Multi-Agent Systems）。这一工具的核心目标是让多个智能体协同工作，以更高效地完成复杂的任务和工作流。
相较于单智能体系统，Swarm借助多智能体的架构，能够让每个智能体在专注处理自己擅长的任务时，相互配合，形成强大的协作网络，最终达到“1+1>2”的效果。例如，在一个客服系统中，可能会有一个智能体专门负责接待用户，另一个智能体负责解决账单问题，还有一个智能体专门处理技术支持。在Swarm架构下，这些智能体可以通过任务交接无缝合作，确保整个流程高效顺畅。
Swarm的设计思路灵活，它强调轻量化和可控性，让开发者可以根据需求调整和扩展不同智能体的功能和交互方式。Swarm最核心的两个概念就是智能体（Agent）和任务交接（Handoffs）。每个智能体都像是一个“任务执行者”，具备特定的能力，能够自主完成某些步骤。而任务交接则允许智能体之间传递控制权，将任务交给更合适的智能体处理。这种设计不仅提高了任务的灵活性，还大幅度降低了复杂任务管理的难度。
值得一提的是，Swarm的无状态设计让它特别适合分布式系统。每次任务调用都是独立的，不需要保存任务历史。这意味着开发者无需担心任务执行的状态管理问题，每个智能体可以专注于处理当前任务，并在完成后将任务传递给下一个智能体。
Swarm还支持丰富的自定义功能。开发者可以为每个智能体配置专属的指令、工具和功能，让每个智能体在不同的任务场景中发挥最大效能。例如，一个智能体可以调用外部API进行数据查询，另一个智能体则专注于处理用户的自然语言对话，这种功能调用和任务协作的方式使得Swarm能够处理各种复杂的工作流。
多智能体工具Swarm核心功能
作为一个专为多智能体系统设计的工具，Swarm的核心功能围绕如何实现高效的智能体协作展开。
1. 多智能体协作
Swarm最大的亮点就是其智能体之间的协作能力。每个智能体都有明确的职责分工，能够在自己的任务范围内独立完成工作。当一个智能体无法处理某个任务时，它可以通过任务交接（Handoffs）将控制权转移给其他更合适的智能体。
2. 轻量级架构
Swarm的设计十分注重轻量化，这一点使得它能够在保持高效执行的同时，减少系统资源的消耗。开发者可以灵活配置不同的智能体，而无需复杂的基础架构支撑。智能体的指令、功能调用都经过简化设计，确保整个系统运行时负担小、响应快，适合大规模部署和实际场景中的复杂应用。
3. 灵活的任务编排
Swarm允许开发者根据不同使用场景自定义智能体的任务执行顺序及任务交接机制。通过精细的任务编排，开发者可以创建一个能够应对动态变化的多智能体系统。在一个任务需要多个步骤协同完成时，Swarm通过规划（Planning）和任务交接，将复杂的任务拆解为多个小步骤，由不同的智能体各自完成，有效提升工作流的灵活性和可操作性。
4. 函数调用和执行
每个智能体不仅可以处理常规的对话任务，还可以通过Swarm调用自定义的函数。比如，一个智能体可以负责调用外部 API 获取天气数据，另一个智能体则可以根据用户提供的输入来进行复杂的计算或逻辑判断。Swarm 的这一设计允许智能体之间更高效地分工协作，并且让任务的执行更加智能化和灵活化。
5. 无状态设计
Swarm的无状态设计使其特别适合分布式系统。每次任务调用都是独立的，不需要保存先前的上下文信息。这一特点让Swarm在执行大规模并行任务时尤为高效，并且减少了在处理任务状态管理时的复杂性。智能体只需专注当前任务，完成后即可交给下一个智能体处理，从而实现无缝协作。
6. 高度可定制的智能体行为
Swarm支持开发者根据具体业务需求，对每个智能体的行为、指令和功能进行高度定制。开发者可以为每个智能体设定不同的行为模式，让它们在不同的环境中扮演特定的角色。无论是让智能体处理自然语言对话、执行数据分析，还是调用外部服务，Swarm都提供了强大的扩展能力，能够满足各种复杂场景下的需求。
多智能体工具Swarm使用示例
在下面的示例中，将创建两个智能体：一个用于处理用户的天气查询，另一个用于提供当前的时间信息。Swarm 会根据用户的输入动态地将任务交给最合适的智能体来处理。这个示例展示了如何通过任务交接机制让智能体协作完成任务。
from swarm import Swarm, Agent
# 初始化 Swarm 客户端
client = Swarm()
# 定义第一个智能体，负责提供天气信息
def provide_weather():
return "Today's weather is sunny with a high of 25°C."
# 定义第二个智能体，负责提供时间信息
def provide_time():
from datetime import datetime
return f"The current time is {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}."
# 创建智能体A，负责回答天气相关问题
agent_weather = Agent(
name="Weather Agent",
instructions="You are responsible for providing weather information.",
functions=[provide_weather],
)
# 创建智能体B，负责回答时间相关问题
agent_time = Agent(
name="Time Agent",
instructions="You are responsible for providing the current time.",
functions=[provide_time],
)
# 定义一个函数，用于将任务交给正确的智能体
def transfer_to_appropriate_agent(message_content):
if "weather" in message_content.lower():
return agent_weather
elif "time" in message_content.lower():
return agent_time
else:
return None
# 创建初始智能体，负责根据用户问题交接任务
agent_router = Agent(
name="Router Agent",
instructions="You are a routing agent. Based on the user's message, transfer to the appropriate agent.",
functions=[transfer_to_appropriate_agent],
)
# 模拟用户输入
user_message = {"role": "user", "content": "Can you tell me the weather?"}
# 运行智能体，处理用户输入并输出结果
response = client.run(
agent=agent_router,
messages=[user_message],
)
print(response.messages[-1]["content"])
示例解析
1. 初始化 Swarm 客户端
首先，通过 client = Swarm() 创建了 Swarm 客户端，这个客户端负责整个系统中智能体的编排和管理。
2. 定义两个智能体的任务函数
**provide_weather()**：这是一个函数，用于返回当前的天气信息。在实际应用中，它可以通过调用外部 API 来获取实时数据。 **provide_time()**：该函数返回当前的系统时间，格式为 HH:MM:SS。类似地，它也可以通过其他外部服务来增强。
3. 创建两个具体的智能体
agent_weather：负责处理与天气相关的问题。它接收到用户关于天气的询问后，会调用 provide_weather()返回相应的天气信息。agent_time：负责处理时间相关的问题。当用户询问当前时间时，它会调用 provide_time()来给出时间。
4. 路由智能体的任务交接
agent_router：这个智能体的任务是根据用户输入，决定将任务分派给哪个智能体。它通过函数 transfer_to_appropriate_agent()检查用户输入中的关键词。如果用户提到“weather”，任务就会交给agent_weather，如果用户提到“time”，任务则交给agent_time。
5. 模拟用户输入并执行任务
用户输入了 "Can you tell me the weather?"，这个问题包含了关键词 "weather"，因此 agent_router 会将任务交接给 agent_weather，最终返回天气信息。结果通过 response.messages[-1]["content"] 输出。
多智能体工具Swarm的应用场景
1. 客户服务系统
现代企业中，客户服务往往需要处理多种类型的用户请求，例如产品咨询、订单处理、技术支持等。传统的AI客服通常只能回答一些通用问题，而 Swarm能够通过多智能体协作，提供更专业、精准的服务。比如，一个客户服务系统可以设置不同的智能体分别处理不同类型的请求：一个智能体负责回答基础问题，另一个智能体负责退货问题，还有一个智能体处理技术支持。在Swarm的架构下，用户的问题可以在这些智能体之间自动交接，确保问题快速得到正确的解决方案。
2. 数据处理流水线
大数据时代的数据处理通常需要多个步骤，从数据收集、预处理、分析再到可视化，每个环节都有不同的任务需求。Swarm允许开发者为每个步骤创建不同的智能体，这些智能体能够独立执行任务，并在任务完成后将结果交接给下一个智能体。例如，在一个数据分析系统中，智能体A负责从数据库提取数据，智能体B负责清理数据，智能体C进行数据分析并生成报告。通过这种方式，数据处理可以实现自动化，并且每个智能体都能够专注于其最擅长的任务，提升整个工作流的效率。
3. 电商和推荐系统
在电商领域，Swarm可以帮助构建一个更加智能和个性化的购物体验。例如，系统可以设置多个智能体，一个负责回答用户的常见问题，另一个智能体负责产品推荐，还有一个智能体专注于处理用户的订单退货或退款问题。当用户浏览商品时，不同的智能体会根据用户的需求无缝协作，提供个性化的推荐服务，同时确保购物流程的顺畅与高效。
4. 医疗辅助系统
多智能体系统能够在医疗领域的诊断、治疗建议和病人管理中发挥重要作用。Swarm的多智能体协作架构可以用于帮助医生进行患者信息收集、病情分析、以及制定个性化治疗方案。例如，智能体A负责收集患者的基本病历信息，智能体B分析数据并给出初步诊断建议，智能体C则提供进一步的治疗方案建议。通过智能体间的无缝协作，整个医疗流程可以更加高效且精确，降低人工干预的复杂性。
5. 复杂项目管理
项目管理通常涉及多个子任务和团队成员的协作，Swarm可以通过多智能体系统来提升这一过程的效率。每个智能体可以负责特定的项目任务或子流程，并根据任务的进展情况与其他智能体实时协作。例如，智能体A负责规划项目的时间线，智能体B监督项目的资源分配，智能体C管理团队的沟通和任务进展。通过Swarm的协作架构，项目的每一个环节都能够被更好地监控和协调，确保项目按计划推进。
多智能体工具Swarm项目地址
最后，附上OpenAI Swarm的开源地址。
多智能体工具Swarm项目地址：https://github.com/openai/swarm
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