En el mundo de la inteligencia sintético en rápida proceso, un desafío apremiante al que se enfrentan los desarrolladores es la orquestación de sistemas complejos de múltiples agentes. Estos sistemas, que involucran a múltiples agentes de IA que trabajan en colaboración, a menudo presentan importantes dificultades de coordinación, control y escalabilidad. Las soluciones actuales tienden a ser pesadas y requieren una gran asignación de medios, lo que complica la implementación y las pruebas.
OpenAI presenta el Entorno de enjambre como una posibilidad para simplificar las complejidades inherentes a la orquestación multiagente. Swarm es un entorno positivo que se centra en hacer que la coordinación, ejecución y pruebas de agentes sean ligeras y en gran medida controlables. El objetivo es capacitar a los desarrolladores para que gestionen las interacciones entre múltiples agentes de IA de una modo sencilla y valioso. Este entorno ha sido un trabajo en progreso durante meses, y OpenAI ahora se complace en compartirlo públicamente, con la esperanza de que la comunidad de IA lo adopte como una útil experiencia para construir sistemas avanzados de IA.
La fuerza de Swarm radica en sus dos abstracciones primitivas: agentes y traspasos. Un agente en Swarm es una combinación de instrucciones y herramientas específicas que puede utilizar para realizar una tarea. En cualquier punto durante su proceso, un agente tiene la capacidad de «transpasar» una conversación o tarea a otro agente, lo que hace que la orquestación sea fluida y modular. Esta idealización no sólo permite interacciones complejas entre diferentes agentes sino que incluso garantiza que la coordinación genérico permanezca bajo precioso control. Al emplear estos medios, Swarm puede abastecer livianos los procesos de coordinación y ejecución, lo que lo convierte en un entorno en gran medida comprobable. Encima, Swarm se plinto en ChatCompletions, que proporciona una colchoneta sólida y versátil, que permite a los desarrolladores crear e implementar sistemas multiagente sin gastos generales innecesarios.
El Swarm Framework es importante por varias razones. En primer punto, proporciona una forma simplificada de tramitar la comunicación de los agentes y transferir responsabilidades de forma dinámica entre agentes. Esto es crucial en escenarios donde diferentes agentes de IA están especializados en diferentes tareas, lo que requiere un mecanismo de transferencia organizado y valioso. El enfoque rijoso de Swarm significa que los desarrolladores pueden iterar, probar y refinar fácilmente configuraciones de múltiples agentes sin hallarse atascados por requisitos de infraestructura complejos. Encima, la naturaleza en gran medida controlable de Swarm significa que es una opción ideal para investigadores y desarrolladores que desean respaldar la confiabilidad y eficiencia en la orquestación de agentes de IA. Al abastecer las cosas simples, controlables y eficientes, Swarm representa un paso importante para hacer que los sistemas avanzados de IA sean más accesibles para una comunidad más amplia de desarrolladores.
En conclusión, Swarm Framework de OpenAI tiene como objetivo pasar desafíos importantes en la orquestación de sistemas multiagente centrándose en la simplicidad y la controlabilidad. Al proporcionar una infraestructura liviana basada en interacciones de agentes y transferencias de tareas, Swarm hace que la orquestación de múltiples agentes no solo sea posible sino incluso experiencia para una amplia serie de casos de uso. A medida que los sistemas multiagente continúan desempeñando un papel crucial en la investigación y las aplicaciones de la IA, herramientas como Swarm están destinadas a disminuir las barreras, aumentar la accesibilidad y, en última instancia, permitir el avance de soluciones de IA más sólidas y versátiles. Ya sea con fines de investigación, avance de productos o educativos, Swarm ofrece una oportunidad emocionante para explorar las posibilidades de la IA coordinada y multiagente de una modo valioso y optimizada.
Instalación
pip install git+ssh://[email protected]/openai/swarm.gito
pip install git+https://github.com/openai/swarm.gitUso
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"))Hope glimmers brightly,
New paths converge gracefully,
What can I assist?Mira el GitHub. Todo el crédito por esta investigación va a los investigadores de este esquema. Encima, no olvides seguirnos en Gorjeo y únete a nuestro Canal de telegramas y LinkedIn Grhacia lo alto. Si te gusta nuestro trabajo, te encantará nuestro hoja informativa.. No olvides unirte a nuestro SubReddit de más de 50.000 ml
Asif Razzaq es el director ejecutante de Marktechpost Media Inc.. Como emprendedor e ingeniero soñador, Asif está comprometido a emplear el potencial de la inteligencia sintético para el proporcionadamente social. Su esfuerzo más flamante es el tirada de una plataforma de medios de inteligencia sintético, Marktechpost, que se destaca por su cobertura en profundidad del enseñanza involuntario y las noticiero sobre enseñanza profundo que es técnicamente sólida y fácilmente comprensible para una amplia audiencia. La plataforma cuenta con más de 2 millones de visitas mensuales, lo que ilustra su popularidad entre el sabido.