OpenAI Swarm 是由 OpenAI Solutions 团队开发的一个实验性框架，它专注于构建、编排和部署多 Agent 系统，这个框架旨在为开发者提供一个轻量级、可控且易于测试的工具集，以设计和管理多个相互协作的 LLM-base Agent，共同处理复杂的任务和工作流。

Swarm 是什么

Swarm 可以被视为一个多 Agent 编排框架，每个 Agent（智能体）都具备特定的任务和能力，能够执行特定的操作，Swarm 协助这些智能体相互配合，完成复杂的任务，OpenAI 展示了 6 个示例的场景[1]。

例如，在开发一个客服系统时（demo 示例：https://github.com/openai/swarm/tree/main/examples/customer_service_streaming），可以设计多个 AI 智能体，每个智能体负责不同的任务：

• 智能体 A：负责接待客户并了解他们的问题。

• 智能体 B：专门处理产品退货相关的请求。

• 智能体 C：处理技术支持问题。

Swarm 允许这些智能体协同工作，例如，智能体 A 在听到客户想要退货时，可以转交给智能体 B；遇到技术问题时，则转交给智能体 C。这种协作使得 AI 系统更加灵活和智能。

Swarm 通过以下两个核心概念实现多智能体的协调与执行：

• 智能体（Agent）：每个智能体都有自己的指令和工具，并能在必要时将任务交给另一个智能体。智能体可以执行一组预定的函数，并根据具体情况切换任务执行者。

• 交接（Handoffs）：当一个智能体完成任务后，它可以将控制权交给另一个智能体，继续执行后续任务。这种交接机制使得复杂的多步骤流程能够轻松实现和管理。

主要功能

• 智能体之间的交接：智能体可以根据任务需求，将当前任务交给更合适的智能体处理。

• 自定义智能体行为：开发者可以为每个智能体定义不同的功能和指令。

• 无状态设计：Swarm 是无状态的，每次调用都是独立的，不需要保存任务历史。

• 函数调用和执行：智能体不仅能处理文本对话，还可以调用自定义的函数执行特定任务。

Swarm 使用示例：以下是一个简单的示例，展示了如何在 Swarm 中创建智能体并完成任务：

在这个例子中，agent_a 是一个友好的智能体，负责接收用户请求。当用户想与 agent_b 对话时，agent_a 调用函数 transfer_to_agent_b，将任务交给只会用俳句说话的 agent_b，并输出它的回答。

定义多个 agent，通过 functions 定义移交能力，通过 instructions 自然语言控制移交，Agent 则内聚实现强大能力，同时 Agent 之间状态解耦，是无状态的。

适用场景

Swarm 适用于需要多个步骤或多个任务协同完成的复杂工作场景：

• 多步骤任务处理：Swarm 能够协助开发者通过分配不同智能体处理各自步骤，确保各阶段顺畅过渡。

• 多智能体协同：对于复杂任务，Swarm 支持智能体间的高效协作，使它们能在关键时刻协调接管子任务。

• 工作流管理可扩展性：Swarm 使开发者能够根据实际需求扩展和定制智能体的行为与功能，以便更好地应对大规模 AI 工作流的挑战。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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