In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie OpenAI Swarm in Python einrichten und verwenden, um ein Multiagentensystem zu erstellen. Das Tutorial behandelt die Einrichtung der Umgebung und die grundlegende Verwendung des OpenAI Swarm-Frameworks
Aber was kann ich mit OpenAI Swarm machen?
Mit Firecrawl und OpenAI Swarm könnte ein Multi-Agenten-System das Internet durchsuchen und die Preise von LaunchFast-Starterkits im JSON-Format beantworten &# x1F4A5;
Voraussetzungen
Sie benötigen Folgendes:
- Python 310 oder höher
- pip Paketinstallationsprogramm
- OpenAI Konto
Inhaltsverzeichnis
- Eine neue virtuelle Umgebung einrichten
- Abhängigkeiten definieren
- Abhängigkeiten installieren
- Umgebungsvariablen definieren
- Erstellen Sie ein Python-Skript zur Verwendung von OpenAI Swarm
- Führen Sie das Skript aus
Richten Sie eine neue virtuelle Umgebung ein
# Create a new directory for your projectmkdir openai-swarm-tutorial
# Navigate to the project directorycd openai-swarm-tutorial
# Create a new virtual environmentpython -m venv venv
# Activate the virtual environment
## On Windows:venv\Scripts\activate
## On macOS and Linux:source venv/bin/activate
Abhängigkeiten definieren
Erstellen Sie im Projektverzeichnis eine „requirementstxt“-Datei mit den folgenden Abhängigkeiten:
git+https://github.com/openai/swarm.gitpython-dotenv
Installieren Sie die Abhängigkeiten
Installieren Sie die Abhängigkeiten mit pip:
pip install -r requirements.txt
Umgebungsvariablen definieren
Erstellen Sie im Projektverzeichnis eine „env“-Datei mit Folgendem:
OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"
Ersetzen Sie „your_api_key_here“ durch Ihren tatsächlichen OpenAI-API-Schlüssel
Erstellen Sie ein Python-Skript zur Verwendung von OpenAI Swarm
Erstellen Sie das Hauptskript „apppy“ mit dem folgenden Code:
from dotenv import load_dotenvfrom swarm import Agent, Swarm
# Load environment variablesload_dotenv()
# Initialize the Swarm clientclient = Swarm()
def transfer_to_agent_b(): return agent_b
# Define Agent Aagent_a = Agent( name="Agent A", instructions="You are a helpful agent.", functions=[transfer_to_agent_b],)
# Define Agent Bagent_b = Agent( name="Agent B", instructions="Only speak in Haikus.",)
# Run the Swarm with Agent Aresponse = client.run( agent=agent_a, messages=[{"role": "user", "content": "I want to talk to agent B."}],)
# Print the last message from the responseprint(response.messages[-1]["content"])
Dieses Skript führt Folgendes aus:
- Importiert notwendige Module und lädt die Umgebungsvariable „OPENAI_API_KEY“. – Initialisiert den OpenAI Swarm-Client – Definiert eine „transfer_to_agent_b“-Funktion zum Wechseln zu Agent B – Erstellt zwei Agenten: Agent A und Agent B mit spezifischen Anweisungen – Führt den Schwarm mit Agent A und einer Benutzernachricht aus – Druckt die letzte Nachricht aus der Antwort
Führen Sie das Skript aus
Führen Sie das Skript aus:
python app.py
Dadurch wird die ursprüngliche Nachricht mit Agent A verarbeitet, möglicherweise an Agent B weitergeleitet und das Ergebnis angezeigt
Abschluss
Sie haben jetzt gelernt, wie Sie OpenAI Swarm einrichten und verwenden, um ein einfaches Multi-Agenten-System zu erstellen. Dieses Beispiel demonstriert die Agentendefinition, die Kommunikation zwischen Agenten und die grundlegende Swarm-Ausführung. Um dies zu erweitern, sollten Sie das Hinzufügen weiterer Agenten und die Implementierung komplexer Übertragungslogik in Betracht ziehen. oder erkunden Sie erweiterte Swarm-Funktionen wie Speicher oder Werkzeugnutzung
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