随着人工智能技术的迅速发展,智能代理正在成为现实世界中不可或缺的一部分。Agency Swarm是一个由Arsenii Shatokhin(VRSEN)创建的开源框架,它简化了自定义智能代理的创建过程,并允许用户构建协作的代理群(Agencies)。这些代理拥有独特的角色和能力,可以共同完成复杂的任务。本文将深入介绍如何使用Agency Swarm,并详述其基本概念、安装过程、代理创建、数据管理以及高可用架构的实现。
一、Agency Swarm简介
Agency Swarm的核心理念是将自动化视为现实世界中的实体,如代理机构和特定的代理角色。通过这种方式,它提供了直观的操作界面,使得用户更容易理解和控制代理间的通信和任务执行。其主要特点包括:
- 自定义代理角色:定义如CEO、虚拟助手、开发者等角色,并通过Pydantic进行功能定制。
- 完全控制的提示:避免预定义提示的限制,让提示的定制更加灵活。
- 工具创建:使用OpenAPI schema轻松创建工具,确保自动类型验证。
- 高效的通信:通过基于描述的"发送消息"工具进行通信。
- 状态管理:在OpenAI上实现高效的状态管理,状态信息保存为settings.json文件。
- 生产环境部署:设计时考虑了生产环境的可靠性以及部署的便捷性。
二、安装与配置
首先确保计算机上安装了Python和必要的依赖包。可以通过pip安装Agency Swarm:
bash
pip install agency-swarm
然后,将OpenAI的API密钥设置为一个环境变量,例如:
python
from agency_swarm import set_openai_key
set_openai_key("YOUR_API_KEY")
三、创建代理
定义代理时,可以设置其名称、描述和指令。例如:
python
from agency_swarm import Agent
ceo = Agent(
name="CEO",
description="负责客户沟通和任务管理。",
instructions="你必须与其他代理交流,以确保任务的完整执行。",
temperature=0.5,
max_prompt_tokens=25000
)
dev = Agent(
name="Developer",
description="负责执行任务。",
temperature=0.5,
max_prompt_tokens=25000
)
四、创建代理群
定义代理群内的通信流程,比如:
python
from agency_swarm import Agency
agency = Agency(
[
ceo, # CEO作为与用户交流的入口点
[ceo, dev], # CEO可以与开发者沟通
],
shared_instructions="your_instructions.md",
temperature=0.5,
max_prompt_tokens=25000
)
五、代理群的运行
启动代理群,可以通过Web界面、终端版本或后台版本运行。例如,通过Web界面运行:
python
agency.demo_gradio(height=900)
六、资源与贡献
为了了解如何为Agency Swarm贡献你的代理和工具,参考官方文档。框架遵循MIT许可协议。
项目地址
七、总结
Agency Swarm通过其强大的代理管理功能,为AI代理的创建和管理提供了一个简单且直观的平台。通过本文的引导,你已经了解了如何安装框架,创建和管理代理,以及如何构建代理群以执行复杂的任务。现在,你已经准备好开始在Agency Swarm的世界里,利用智能代理构建和管理现代的、灵活的业务流程。