OpenAI Swarm-Nutzung in Python: Eine einfache Anleitung

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 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

Abhängigkeiten definieren

Erstellen Sie im Projektverzeichnis eine „requirementstxt“-Datei mit den folgenden Abhängigkeiten:

git+https://github.com/openai/swarm.git
python-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_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"])

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

Wenn Sie Fragen oder Kommentare haben, können Sie mich gerne auf Twitter.