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
愚公搬代码1 天前
【愚公系列】《Manus极简入门》042-投资策略分析师:“投资智慧导航”
人工智能·agi·ai agent·智能体·manus
zhz52141 天前
AI数字人融合VR全景:开启未来营销与交互新篇章
人工智能·ai·交互·vr·ai编程·智能体
愚公搬代码2 天前
【愚公系列】《Manus极简入门》040-科技与组织升级顾问:“项目掌舵人”
人工智能·科技·agi·ai agent·智能体·manus
浪淘沙jkp3 天前
AI大模型学习十八、利用Dify+deepseekR1 +本地部署Stable Diffusion搭建 AI 图片生成应用
人工智能·stable diffusion·agent·dify·ollama·deepseek
愚公搬代码3 天前
【愚公系列】《Manus极简入门》038-数字孪生设计师:“虚实映射师”
人工智能·agi·ai agent·智能体·manus
愚公搬代码4 天前
【愚公系列】《Manus极简入门》036-物联网系统架构师:“万物互联师”
人工智能·物联网·系统架构·agi·ai agent·智能体·manus
浪淘沙jkp4 天前
AI大模型学习二十、利用Dify+deepseekR1 使用知识库搭建初中英语学习智能客服机器人
人工智能·llm·embedding·agent·知识库·dify·deepseek
Coding的叶子5 天前
React Agent:从零开始构建 AI 智能体|React Flow 实战・智能体开发・低代码平台搭建
人工智能·大模型·工作流·智能体·react flow
alpha xu5 天前
Qwen智能体qwen_agent与Assistant功能初探
数据库·人工智能·python·oracle·智能体·千问agent
全栈小55 天前
【文心智能体】使用文心一言来给智能体设计一段稳定调用工作流的提示词
文心一言·智能体·文心智能体