随着人工智能技术的迅速发展，智能代理正在成为现实世界中不可或缺的一部分。Agency Swarm是一个由Arsenii Shatokhin（VRSEN）创建的开源框架，它简化了自定义智能代理的创建过程，并允许用户构建协作的代理群（Agencies）。这些代理拥有独特的角色和能力，可以共同完成复杂的任务。本文将深入介绍如何使用Agency Swarm，并详述其基本概念、安装过程、代理创建、数据管理以及高可用架构的实现。

一、Agency Swarm简介

Agency Swarm的核心理念是将自动化视为现实世界中的实体，如代理机构和特定的代理角色。通过这种方式，它提供了直观的操作界面，使得用户更容易理解和控制代理间的通信和任务执行。其主要特点包括：

1. 自定义代理角色：定义如CEO、虚拟助手、开发者等角色，并通过Pydantic进行功能定制。
2. 完全控制的提示：避免预定义提示的限制，让提示的定制更加灵活。
3. 工具创建：使用OpenAPI schema轻松创建工具，确保自动类型验证。
4. 高效的通信：通过基于描述的“发送消息”工具进行通信。
5. 状态管理：在OpenAI上实现高效的状态管理，状态信息保存为settings.json文件。
6. 生产环境部署：设计时考虑了生产环境的可靠性以及部署的便捷性。

二、安装与配置

首先确保计算机上安装了Python和必要的依赖包。可以通过pip安装Agency Swarm：

pip install agency-swarm

然后，将OpenAI的API密钥设置为一个环境变量，例如：

from agency_swarm import set_openai_key
set_openai_key("YOUR_API_KEY")

三、创建代理

定义代理时，可以设置其名称、描述和指令。例如：

from agency_swarm import Agentceo = Agent(name="CEO",description="负责客户沟通和任务管理。",instructions="你必须与其他代理交流，以确保任务的完整执行。",temperature=0.5,max_prompt_tokens=25000
)dev = Agent(name="Developer",description="负责执行任务。",temperature=0.5,max_prompt_tokens=25000
)

四、创建代理群

定义代理群内的通信流程，比如：

from agency_swarm import Agencyagency = Agency([ceo,  # CEO作为与用户交流的入口点[ceo, dev],  # CEO可以与开发者沟通],shared_instructions="your_instructions.md",temperature=0.5,max_prompt_tokens=25000
)

五、代理群的运行

启动代理群，可以通过Web界面、终端版本或后台版本运行。例如，通过Web界面运行：

agency.demo_gradio(height=900)

六、资源与贡献

为了了解如何为Agency Swarm贡献你的代理和工具，参考官方文档。框架遵循MIT许可协议。
项目地址

七、总结

Agency Swarm通过其强大的代理管理功能，为AI代理的创建和管理提供了一个简单且直观的平台。通过本文的引导，你已经了解了如何安装框架，创建和管理代理，以及如何构建代理群以执行复杂的任务。现在，你已经准备好开始在Agency Swarm的世界里，利用智能代理构建和管理现代的、灵活的业务流程。