Swarm是由OpenAI推出的一个实验性框架，旨在构建、编排和部署多智能体系统。基于轻量级的Agent和handoff机制，简化智能体之间的协调和执行过程，让控制更加精细，测试更加便捷。Swarm框架特别适合处理难以整合到单个提示中的复杂功能和指令。Swarm完全在客户端运行，不保存调用间的状态，提供高度的透明度和细粒度的控制，非常适合对上下文、步骤和工具调用进行精细管理的开发者。
Swarm的主要功能多智能体协调：支持多个智能体（Agent）协同工作，处理复杂的任务和对话。任务和对话的移交（Handoff）：智能体在需要时将任务或对话移交给另一个智能体，适应不同的场景和需求。轻量级和高度可定制：设计轻量，易于扩展和定制，适应不同的应用场景。易于测试：提供易于测试的环境，开发者能快速迭代和优化智能体的行为。完全透明和细粒度控制：开发者完全控制智能体的上下文、步骤和工具调用，提供对智能体行为的深入洞察。Swarm的技术原理智能体（Agent）：智能体是Swarm中的基本工作单元，包含一组指令和工具，独立执行任务或与其他智能体协作。移交（Handoff）：智能体在执行过程中，将控制权移交给另一个智能体，处理特定的任务或对话。状态管理：Swarm在调用之间不保存状态，每次调用都是独立的，减少复杂性和潜在的错误。函数调用：智能体直接调用Python函数，函数返回字符串、另一个智能体，或者更新上下文变量。上下文变量：智能体访问和更新上下文变量，变量在对话过程中保持状态，为智能体提供必要的信息。Swarm的项目地址GitHub仓库：https://github.com/openai/swarmSwarm的应用场景客户服务自动化：在客户服务领域，Swarm协调多个智能体来处理不同的客户请求，例如，一个智能体负责初步接待，另一个智能体处理特定的查询，如订单状态或退款政策。多步骤任务处理：对于多个步骤或多个部门协作完成的任务，Swarm有效地管理和协调各个步骤，确保任务的流畅执行。个性化推荐系统：在电子商务或内容推荐平台，Swarm结合多个智能体分析用户行为，提供个性化的推荐。智能助手：Swarm构建一个智能助手，助手处理多种任务，如日程管理、邮件分类、信息检索等，每个任务由不同的智能体负责。游戏开发：在游戏开发中，Swarm管理和协调游戏中的多个非玩家角色（NPCs），让NPC行为更加复杂和自然。 
