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title: "Uso de OpenAI Swarm en Python"
description: "Aprenda a configurar y utilizar OpenAI Swarm en un proyecto de Python."
source: "https://www.launchfa.st/es/blog/using-openai-swarm"
author: "Rishi Raj Jain"
created_at: 2024-10-18T00:00:00.000Z
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<img width="1600" height="900" alt="Using OpenAI Swarm in Python" decoding="async" loading="eager" class="mt-4 border rounded-sm bg-cover bg-center bg-no-repeat transform will-change-auto" src="https://ik.imagekit.io/vjeqenuhn/launchfast-website/using-openai-swarm" />

En este tutorial, aprenderá cómo configurar y usar OpenAI Swarm en Python para crear un sistema multiagente. El tutorial cubrirá la configuración del entorno y el uso básico del marco OpenAI Swarm.

## ¿Pero qué puedo hacer con OpenAI Swarm?

Con [Firecrawl](https://wwwfirecrawldev) y [OpenAI Swarm](https://github.com/openai/swarm), un sistema multiagente podría rastrear Internet y responder a los precios de los kits de inicio LaunchFast en formato JSON. x1F4A5;

<img alt="OpenAI Swarm multi-agent workflow diagram" src="https://pbs.twimg.com/media/GaHkEU5bMAAGGOq?format=png" decoding="async" loading="lazy" class="mt-4 border rounded-sm bg-[#1F2428] py-3 px-2 bg-cover bg-center bg-no-repeat transform will-change-auto" width="1200" height="669" />

## Requisitos previos

Necesitará lo siguiente:

- [Python 310](https://wwwpythonorg/downloads/) o superior
- Instalador del paquete [pip](https://pippypaio/en/stable/installation/)
- Cuenta [OpenAI](https://platformopenaicom/api-keys)

## Tabla de contenido

- [Configurar un nuevo entorno virtual](#configurar-un-nuevo-entorno-virtual)
- [Definir dependencias](#definir-dependencias)
- [Instalar las dependencias](#instalar-las-dependencias)
- [Definir variables de entorno](#definir-variables-de-entorno)
- [Crear un script de Python para usar OpenAI Swarm](#create-a-python-script-to-use-openai-swarm)
- [Ejecutar el script](#ejecutar-el-script)

## Configurar un nuevo entorno virtual

```bash
# Create a new directory for your project
mkdir openai-swarm-tutorial

# Navigate to the project directory
cd openai-swarm-tutorial

# Create a new virtual environment
python -m venv venv

# Activate the virtual environment

## On Windows:
venv\Scripts\activate

## On macOS and Linux:
source venv/bin/activate
```

## Definir dependencias

Cree un archivo `requirementstxt` en el directorio del proyecto con las siguientes dependencias:

```bash
git+https://github.com/openai/swarm.git
python-dotenv
```

## Instalar las dependencias

Instale las dependencias usando pip:

```bash
pip install -r requirements.txt
```

## Definir variables de entorno

Cree un archivo `env` en el directorio del proyecto con lo siguiente:

```bash
OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"
```

Reemplace `your_api_key_here` con su clave API OpenAI real

## Crea un script de Python para usar OpenAI Swarm

Cree el script principal `appy` con el siguiente código:

```python
from dotenv import load_dotenv
from swarm import Agent, Swarm

# Load environment variables
load_dotenv()

# Initialize the Swarm client
client = Swarm()

def transfer_to_agent_b():
    return agent_b

# Define Agent A
agent_a = Agent(
    name="Agent A",
    instructions="You are a helpful agent.",
    functions=[transfer_to_agent_b],
)

# Define Agent B
agent_b = Agent(
    name="Agent B",
    instructions="Only speak in Haikus.",
)

# Run the Swarm with Agent A
response = client.run(
    agent=agent_a,
    messages=[{"role": "user", "content": "I want to talk to agent B."}],
)

# Print the last message from the response
print(response.messages[-1]["content"])
```

Este script hace lo siguiente:

- Importa los módulos necesarios y carga la variable de entorno `OPENAI_API_KEY`
- Inicializa el cliente OpenAI Swarm
- Define una función `transfer_to_agent_b` para cambiar al Agente B
- Crea dos agentes: Agente A y Agente B con instrucciones específicas
- Ejecuta el Swarm con el Agente A y un mensaje de usuario.
- Imprime el último mensaje de la respuesta.

## Ejecutar el script

Ejecute el script:

```bash
python app.py
```

Esto procesará el mensaje inicial con el Agente A, potencialmente lo transferirá al Agente B y mostrará el resultado.

## Conclusión

Ahora ha aprendido cómo configurar y usar OpenAI Swarm para crear un sistema básico de múltiples agentes. Este ejemplo demuestra la definición del agente, la comunicación entre agentes y la ejecución básica de Swarm. Para ampliar esto, considere agregar más agentes, implementar una lógica de transferencia compleja, o explorar funciones avanzadas de Swarm como memoria o uso de herramientas

Si tiene alguna pregunta o comentario, no dude en comunicarse conmigo en [Twitter](https://twitter.com/direct_messages/create/rishi_raj_jain_)