Uso de OpenAI Swarm en Python: una guía paso a paso

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 y OpenAI Swarm, un sistema multiagente podría rastrear Internet y responder a los precios de los kits de inicio LaunchFast en formato JSON. x1F4A5;

Requisitos previos

Necesitará lo siguiente:

• Python 310 o superior
• Instalador del paquete pip
• Cuenta OpenAI

Tabla de contenido

• Configurar un nuevo entorno virtual
• Definir dependencias
• Instalar las dependencias
• Definir variables de entorno
• Crear un script de Python para usar OpenAI Swarm
• Ejecutar el script

Configurar un nuevo entorno virtual

# 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:

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

Instalar las dependencias

Instale las dependencias usando pip:

pip install -r requirements.txt

Definir variables de entorno

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

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:

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:

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