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
潘锦13 小时前
Agent 核心策略:Manus、Gemini CLI 和 Claude Code 的上下文压缩策略和细节
agent
AI Echoes19 小时前
别再手工缝合API了!开源LLMOps神器LMForge,让你像搭积木一样玩转AI智能体!
人工智能·python·langchain·开源·agent
AI Echoes19 小时前
从零构建企业级LLMOps平台:LMForge——支持多模型、可视化编排、知识库与安全审核的全栈解决方案
人工智能·python·langchain·开源·agent
zandy10111 天前
LLM与数据工程的融合:衡石Data Agent的语义层与Agent框架设计
大数据·人工智能·算法·ai·智能体
温柔哥`1 天前
AgentThink:一种在自动驾驶视觉语言模型中用于工具增强链式思维推理的统一框架
语言模型·自动驾驶·agent·工具调用·grpo·强化微调·tool call
DevYK2 天前
企业级 Agent 开发实战(二) MCP 原理深度解析及项目实战
agent·mcp
算家计算2 天前
DeepSeek被曝年底推出AI智能体,下一代人机交互时代要来了?
人工智能·agent·deepseek
数据智能老司机2 天前
AI Agents 实战——多智能体应用
llm·aigc·agent
聚客AI2 天前
👀10分钟搞懂RAG架构:离线索引+在线检索的闭环秘密
人工智能·llm·agent
深度学习机器2 天前
UltraRAG:一个基于MCP协议,完全模块化的RAG框架
llm·github·agent