OpenAI多智能体框架Swarm实测—基于Qwen开源模型

1、基础配置

底层模型:Qwen开源模型

swarm:0.1.0

2、agent设置

python 复制代码
agent_a = Agent(name="Agent A", instructions="你是Agent A,是一个有用的助手", functions=[transfer_to_agent_b], model=model_name,
                tool_choice='auto')
agent_b = Agent(name="Agent B", instructions="你是Agent B,仅仅使用繁体字说话", functions=[transfer_to_agent_a],model=model_name, tool_choice='auto')

agent之间的跳转函数

python 复制代码
def transfer_to_agent_b():
    return agent_b
def transfer_to_agent_a():
    return agent_a

3、单智能体示例

输入示例:

python 复制代码
msg = [{"role": "user", "content": "你好,小明的年龄是12岁。"},
       {"role": "user", "content": "我的年龄是小明的2倍"},
       {"role": "user", "content": "请问我的年龄是多少"}]

4、多智能体示例

输入示例

python 复制代码
msg = [{"role": "user", "content": "你好,你是谁?"},
       {"role": "user", "content": "我想和Agent B说话"},
       {"role": "user", "content": "你好,你是谁?由哪家公司训练出来的?"},
       {"role": "user", "content": "写一副春节对联"},
       {"role": "user", "content": "帮我转到agent a"},
       {"role": "user", "content": "你好,你是哪家公司训练出来的?"},
       {"role": "user", "content": "写一首七言绝句,有关爱情的。"}]

初始的agent设置为Agent A,上面问答的基本流程是: Agent A >>>Agent B >>>Agent A,具体输出如下

可以看到,开源模型+Swarm框架,可以完成Agent之间的跳转,回复效果还不错。

5、测试脚本

python 复制代码
agent = agent_a
history = []
history_dict = {'history_agent_a':[], 'history_agent_b':[]}
for m in msg:
    print('{}: {}'.format(m['role'], m['content']))
    history = history + [m]
    str_name_forward = agent.name.lower().replace(' ','_')
    history_dict['history_{}'.format(str_name_forward)] += [m]

    response = client.run(agent=agent, messages=history_dict['history_{}'.format(str_name_forward)], history_messages=history_dict)

    agent = response.agent
    res = response.messages
    str_name_backward = agent.name.lower().replace(' ', '_')
    history_dict['history_{}'.format(str_name_backward)] += res
    history = history + res

    print("{}:{}".format(response.agent.name, response.messages[-1]["content"]))

history保存全部会话记录,history_agent_a和history_agent_b分别保存子Agent的会话记录

swarm git链接:swarm

相关推荐
星始流年15 小时前
前端视角下认识AI Agent
前端·agent·ai编程
程序员X小鹿17 小时前
字节扣子空间的这个新功能,又原地封神了!打工人从此告别通宵!(附实测体验)
aigc·agent
测试者家园21 小时前
基于DeepSeek和crewAI构建测试用例脚本生成器
人工智能·python·测试用例·智能体·智能化测试·crewai
hjs_deeplearning1 天前
认知篇#10:何为分布式与多智能体?二者联系?
人工智能·分布式·深度学习·学习·agent·智能体
用户7112839284711 天前
FunctionCalling:当大模型开始理解这个世界
人工智能·python·agent
大模型教程11 天前
为什么你的RAG效果差?可能PDF没准备好!
程序员·llm·agent
MarsBighead11 天前
LLM-201: OpenHands与LLM交互链路分析
python·ai·llm·交互·agent
ZHOU_WUYI11 天前
Ragflow 源码:task_executor.py
数据库·agent·ragflow
AI大模型12 天前
AI落地开源三剑客系列教程:工作流平台n8n使用教程
程序员·llm·agent
33255_40857_2805912 天前
Dify:赋能你的 AI 应用开发
agent