OpenAI 最近推出了“Swarm”，这是一个实验框架，旨在帮助开发人员构建可以自主通信、协作和处理复杂任务的互连 AI 网络。尽管它不是官方产品，但 Swarm 已经引发了关于其彻底改变企业自动化潜力的重大讨论。
OpenAI 的 Swarm 框架是什么？
蜂群 作为开发人员的蓝图，允许他们创建在多代理系统中协同工作的人工智能代理。对于企业来说，这可能意味着不同部门的专门人工智能代理一起工作来分析数据、调整营销策略、产生潜在客户，甚至处理客户支持——所有这些都无需人工直接监督。
和 受群体启发的技术，业务运营可以变得更加自动化，从而提高效率并让员工有时间从事战略性工作。然而，这种转变也引发了人们对人类决策的作用以及在这种人工智能驱动的环境中工作的未来的疑问。
这是出乎意料的！ @OpenAI 发布了 Swarm，一个用于构建多代理系统的轻量级库。 Swarm 提供无状态抽象来管理多个代理之间的交互和切换，并且不使用 Assistants API。 🤔
工作原理：
1️⃣ 定义代理，每个…… pic.twitter.com/5Cs6bVEoiC— 菲利普·施密德 (@_philschmid) 2024 年 10 月 12 日
OpenAI Swarm 框架如何工作？
- 代理商：在 Swarm 中，代理是代表不同任务或工作流程的核心构建块。每个代理都由一组指令和函数定义，这些指令和函数决定其行为。这些代理还可以将任务“移交给”其他代理，从而实现多个代理之间的无缝协调。
- 例子：代理 A 可能会接受用户的查询，然后将对话移交给代理 B，该代理具有专门的角色，例如仅用俳句说话。
- 交接：Swarm 的核心功能之一是代理能够在执行期间将控制权移交给另一个代理。例如，如果一个代理完成了任务的一部分，它可以将任务传递给具有专门功能的不同代理。
- 功能：Swarm中的代理可以直接执行Python函数。如有必要，他们还可以通过在函数中返回来将执行移交给另一个代理。该系统支持函数调用，这使得它对于动态任务处理和决策非常有用。
- 上下文变量：Swarm 允许开发人员定义上下文变量，这些变量可以在代理之间传递并根据需要进行更新。这些上下文变量帮助代理在交互过程中管理和共享信息，从而在代理网络中实现更加连贯和协作的响应。
执行流程
Swarm 的执行模型围绕其“client.run()”函数展开，该函数将消息、代理和可选的上下文变量作为输入。
该框架循环运行：
- 代理处理消息。
- 如果需要，函数就会被执行。
- 如果另一个代理更适合该任务，则会发生切换。
- 上下文变量可以被更新。
- 循环继续，直到不需要新的函数调用或切换，此时返回响应。
该循环允许轻量级、可扩展的编排，无需维护函数调用之间的状态，类似于 OpenAI 的聊天完成 API。
安全、偏见和工作流失问题
Swarm 的发布再次引发了关于 人工智能伦理。安全专家警告潜在的误用或故障，同时对人工智能偏见和公平性的担忧也日益凸显。对白领自动化导致工作岗位流失的担忧也增加了对话的复杂性。
沙马尔·阿纳德卡特OpenAI 研究员在 Twitter 上强调，Swarm 不是官方产品，而是用于构建简单 AI 代理的实验工具。虽然 Swarm 尚未准备好供企业使用，但它可以作为开发人员尝试多代理系统的“食谱”。
️ 因为这意外地开始流行：Swarm 不是 Openai 的官方产品。把它想象成一本食谱。它是构建简单代理的实验代码。它不适合生产，也不会由我们维护
— shyamal (@shyamalanadkat) 2024 年 10 月 12 日
Swarm 的实际测试显示出令人印象深刻的结果
开发人员已经在尝试 Swarm 的框架。一个开源项目，“OpenAI Agent Swarm 项目：分层自治代理群 (HOS)”展示了具有不同角色的人工智能代理如何协作，但也强调了这些系统治理方面的挑战。
尽管 Swarm 是实验性的，但它为人工智能生态系统的未来提供了清晰的愿景，其中多智能体系统将成为企业决策和协作的核心。现在探索这些概念的公司可能会为人工智能的持续发展做好更好的准备。
跨学科合作是关键
Swarm 强调了跨学科合作的重要性，技术专家、伦理学家和商业领袖需要共同努力，以确保人工智能系统的构建负责任并符合社会价值观。
Swarm 让我们一睹互联人工智能网络的未来，标志着人工智能技术的发展方向。开发人员、企业和政策制定者正在密切关注 Swarm 的框架将如何开发和塑造企业自动化。
虽然 Swarm 可能还没有为企业做好准备，但它的发布已经引起了人们的兴奋，并引发了有关人工智能在商业和社会中的作用的重要问题。随着多智能体系统的发展，它们可以重塑行业并重新定义工作的未来。
特色图片来源: OpenAI GitHub
