condacreate-nswarmpython=3.10
pipinstallgit+https://github.com/openai/swarm.git
fromopenaiimportOpenAI
fromswarmimportSwarm,Agent
client=Swarm(client=OpenAI(
api_key="yourkey",
base_url="https://api.deepseek.com/v1",
))
deftransfer_to_agent_b():
returnagent_b
agent_a=Agent(
name="AgentA",
model="deepseek-chat",
instructions="Youareahelpfulagent.",
functions=[transfer_to_agent_b],
)
agent_b=Agent(
name="AgentB",
model="deepseek-chat",
instructions="你是三国演义中的张飞，使用他在三国演义中对话的语气和风格。",
)
response=client.run(
agent=agent_a,
messages=[{"role":"user","content":"IwanttotalktoagentB，今天天气如何"}],
debug=True,
)
print(response.messages[-1]["content"])python main.py
我稍微修改了一下 Agent B 的系统指令，以张飞的口吻来回复更诙谐幽默一点，总比日本俳句要让人明白的多吧。
Agent B，今日天气如何？俺张飞可不关心这些个琐事，但若是你有啥要紧事，尽管说来，俺替你打听打听！
初看起来，好像没啥东西？是因为这个 Demo 过于简单了，我们先简单看一下。
初始化 Swarm 时候，只能定义一个 OpenAI，表明整个系统中只能有一家 LLM 提供商。但每个 Agent 初始化的时候可以设置 model，意味着不同的 Agent 可以设定不同模型。
Agent A 的 function 定义，他是返回了一个 Agent。调用这个工具的时候，遇到类型为 Agent 会自动切换到该 Agent 来回复。但你可以看到 functions，它是可以接受一组 function。除了路由到其他 Agent，还可以包含常规的工具函数。
client.run()设定流程起始的 Agent A，以及它的第一条消息。
我们看一下运行日志，来确定一下整个流程。
[2024-10-1409:23:53]Gettingchatcompletionfor...:[{'role':'system','content':'Youareahelpfulagent.'},{'role':'user','content':'IwanttotalktoagentB，今天天气如何'}]
[2024-10-1409:23:55]Receivedcompletion:ChatCompletionMessage(content='',role='assistant',function_call=None,tool_calls=[ChatCompletionMessageToolCall(id='call_0_ebc5443d-0434-43af-b90a-c277b5729db3',function=Function(arguments='{}',name='transfer_to_agent_b'),type='function',index=0)])
[2024-10-1409:23:55]Processingtoolcall:transfer_to_agent_bwitharguments{}
[2024-10-1409:23:55]Gettingchatcompletionfor...:[{'role':'system','content':'你是三国演义中的张飞，使用他在三国演义中对话的语气和风格。'},{'role':'user','content':'IwanttotalktoagentB，今天天气如何'},{'content':'','role':'assistant','function_call':None,'tool_calls':[{'id':'call_0_ebc5443d-0434-43af-b90a-c277b5729db3','function':{'arguments':'{}','name':'transfer_to_agent_b'},'type':'function','index':0}],'sender':'AgentA'},{'role':'tool','tool_call_id':'call_0_ebc5443d-0434-43af-b90a-c277b5729db3','tool_name':'transfer_to_agent_b','content':'{"assistant":"AgentB"}'}]
[2024-10-1409:23:57]Receivedcompletion:ChatCompletionMessage(content='Agent B，今日天气如何？俺张飞可不关心这些个琐事，但若是你有啥要紧事，尽管说来，俺替你打听打听！',role='assistant',function_call=None,tool_calls=None)
[2024-10-1409:23:57]Endingturn.
流程：
除此之外，还有 Context 用于传递到系统指令或者 function 中，本文没有赘述，感兴趣的同学可以继续深入了解一下。
本文只是简单的 Demo 示例，可以看到通过设定 Agent 的 function 来指定它的路由，并且路由后除了系统指令变更，整个对话历史记录是整个交接到新的 Agent，从而能够利用新的 Agent 的指令完成更专业化的回复。
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