Swarms: мультиинтеллектуальный оркестровый фреймворк, инструмент корпоративного производства

Общее введение

Swarms - это готовый к производству мультиагентный оркестровый фреймворк корпоративного уровня, предназначенный для повышения производительности бизнеса за счет эффективного управления агентами и обработки задач. Фреймворк поддерживает системы с несколькими моделями и памятью, а также создание собственных агентов, обеспечивая модульную конструкцию и широкие возможности протоколирования для обеспечения высокой надежности системы и простоты обслуживания. Swarms подходит для обработки широкого спектра сложных задач, поддерживая параллельную обработку, последовательные рабочие процессы и графические рабочие процессы, с возможностью динамической настройки агентов для оптимизации эффективности выполнения. Сильные возможности интеграции и масштабируемость делают ее идеальной для автоматизации корпоративных операций и повышения эффективности работы команды.

Список функций

• Архитектура предприятия: Готовая к производству инфраструктура, высоконадежные системы, модульная конструкция, всестороннее протоколирование.
• Планирование работы агентов: Иерархические рои, параллельная обработка, последовательные рабочие процессы, графические рабочие процессы, динамическая перегруппировка агентов.
• возможность интеграции: Поддержка нескольких моделей, создание собственных агентов, обширная библиотека инструментов, система с несколькими оперативными памятью.
• масштабируемость: Одновременная обработка, управление ресурсами, балансировка нагрузки, горизонтальное масштабирование.
• Инструменты разработчика: Простой API, подробная документация, активное сообщество, инструменты CLI.
• функция безопасности: Обработка ошибок, ограничение скорости, интеграция мониторинга, журналы аудита.
• Дополнительные возможности: SpreadsheetSwarm, групповой чат, реестр агентов, гибридное управление агентами.
• Поддержка поставщиков: Поддержка OpenAI, Anthropic, ChromaDB и др.
• производственная функция: автоматические повторные попытки, поддержка асинхронности, управление средой, безопасность типов.
• Поддержка примеров использования: агенты для конкретных задач, пользовательские рабочие процессы, отраслевые решения, расширяемые фреймворки.

Использование помощи

Процесс установки

1. Убедитесь, что установлен Python 3.10 или выше.
2. Используйте следующую команду для установки Swarms:

   pip install -U swarms

3. настроить.envдобавьте ключ API (например, OPENAI).APIКЕЙ. ANTHROPICAPIKEY и т.д.).

Руководство по использованию

Основное использование

1. Импортируйте библиотеку Swarms:

   from swarms import Swarm

2. Создайте и настройте экземпляр Swarm:

   swarm = Swarm()
swarm.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

3. Определите задачи и добавьте их в Swarm:

   def example_task():
print("Task executed")
swarm.add_task(example_task)

4. Запустите рой:

   swarm.run()

Дополнительные возможности

• параллельная обработка: Эффективная обработка параллельных задач достигается за счет настройки параметра параллельности.
• последовательный рабочий процесс: Используйте модуль Sequential Workflow, чтобы определить порядок выполнения задач.
• Графический рабочий процесс: Интуитивно понятное управление и мониторинг выполнения задач с помощью графического интерфейса.
• Динамическая перегруппировка агентовДинамическая настройка конфигурации агента для оптимизации эффективности выполнения в соответствии с требованиями задачи.
• Поддержка нескольких моделей: Интеграция нескольких моделей ИИ для решения различных задач.
• Создание пользовательского агента: Создание и настройка пользовательских агентов в соответствии с конкретными потребностями.
• Всестороннее протоколирование: Включите ведение журнала, чтобы отслеживать выполнение задач для отладки и обслуживания.

Подробная процедура работы

1. Создание экземпляра роя::

   from swarms import Swarm
swarm = Swarm()

2. Настройка Swarm::

   swarm.configure(api_key="YOUR_API_KEY", parallelism=5)

3. Определяйте и добавляйте задачи::

   def data_processing_task(data):
# 数据处理逻辑
return processed_data
swarm.add_task(data_processing_task, data)

4. Запуск роя::

   swarm.run()

5. Мониторинг и управление::
   • Контролируйте выполнение задач с помощью графического интерфейса.
   • Просматривайте записи журнала и анализируйте детали выполнения задач.
   • Динамическая настройка конфигураций агентов для оптимизации использования ресурсов.

Выполнив описанные выше действия, пользователи смогут быстро приступить к работе с фреймворком Swarms, чтобы добиться эффективной мультиагентной оркестровки и обработки задач, а также повысить производительность предприятия.