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Swarm 是一个实验性、教育性的框架,专为多智能体系统的研究和教学设计。它致力于探索符合人体工程学的轻量级多智能体编排,旨在帮助用户更好地理解和应用多智能体技术。通过 Swarm,用户可以体验到一个灵活的教育平台,在学习编排复杂系统时既保持轻便高效,又具备高度的可定制性。
作为一款探索性工具,Swarm 为用户提供了实验多智能体系统的机会,帮助他们在轻量化的环境中,深入学习智能体之间的交互机制和系统协调。这种设计不仅提高了系统的易用性和扩展性,也符合现代教育对教学工具灵活性和实用性的要求。
Swarm 的目标是在教育领域开辟新的可能性,助力研究者和学生了解多智能体编排的核心概念,同时培养创新思维和系统设计的能力。这款框架为多智能体领域的研究与应用提供了一个简洁而强大的工具,让未来智能系统的学习变得更加高效和贴近实际需求。
之前openai推出的AGI 5个等级,O1是具备很强推理能力的L2层级,自主规划的Agent属于L3层级。
OpenAI提出的AGI(通用人工智能)五个等级是对人工智能系统能力的划分,用以表示AI的不同发展阶段。以下是关于这五个等级的详细解释:
L0级别 - Narrow AI(窄人工智能)
定义:专注于解决特定领域的问题,比如图像识别、语音识别或语音生成。这些AI系统没有推理能力,只能执行预设的任务。
特点:只能在给定的任务范围内表现出较高的精度,不能扩展到其他领域。
L1级别 - Generalized Narrow AI(泛化窄人工智能)
定义:在多个领域具有较强的表现力,能在窄任务之间迁移和泛化。
特点:L1级别的AI可以处理多个不同任务,但这些任务仍然是窄任务,只不过可以灵活应对类似的场景,无法进行复杂的推理。
L2级别 - Strong Reasoning (强推理能力)
定义:具有较强的推理和决策能力,可以在复杂环境中分析和解决问题。
特点:可以执行复杂的推理,像人类一样解决多步骤的任务,理解复杂的概念和逻辑关系。L2被认为是具备强推理能力的基础层次。
L3级别 - Autonomous Planning and Execution (自主规划和执行)
定义:L3级别的AI不仅能推理和决策,还可以自主规划多步骤的任务,并实现目标的执行。
特点:能够主动进行目标设定和任务规划,调整策略以适应动态环境。这类AI可以自主执行复杂的任务,类似于智能代理(Agents)。
L4级别 - Self-improving AGI (自我改进的AGI)
定义:具备自我优化和学习能力,可以通过自我反思和反馈不断提升自身的智能水平。
特点:L4级别的AGI可以在没有外部干预的情况下优化自己的算法,发现新的解决方法,逐步提高自己的能力。
L5级别 - Full AGI (完全通用人工智能)
定义:达到或超越人类智能的AGI,具有人类的所有认知能力,并且可以在任何领域中表现出优于人类的智能。
特点:具有跨领域的学习、推理和决策能力,能够解决任何问题,甚至可能发展出比人类更高的意识和创造性。
Swarm的主要目标是展示在《编排代理人:交接和例程》食谱中探索的交接和例程模式。它不是一个独立的库,主要用于教育目的。
需要 Python 3.10+环境。
pip install git+ssh://git@github.com/openai/swarm.git
用法:
from swarm import Swarm, Agent
client = Swarm()
def transfer_to_agent_b():
return agent_b
agent_a = Agent(
name="Agent A",
instructions="You are a helpful agent.",
functions=[transfer_to_agent_b],
)
agent_b = Agent(
name="Agent B",
instructions="Only speak in Haikus.",
)
response = client.run(
agent=agent_a,
messages=[{"role": "user", "content": "I want to talk to agent B."}],
)
print(response.messages[-1]["content"])
首先实例化 Swarm 客户端(内部仅实例化 OpenAI 客户端)。
swarm Swarm
Swarm 的 run() 函数类似于 Chat Completions API 中的 chat.completions.create() 函数——它接收消息并返回消息,并且在调用之间不保存任何状态。但是,重要的是,它还处理代理函数执行、移交、上下文变量引用,并且可以在返回给用户之前轮次多次。
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