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OpenAI终于迈出了一大步,罕见地宣布开源了其多功能协同AI Agent——Swarm,这一举措引起了广泛关注。
Swarm与普通AI Agent截然不同,它能够同时生成多个智能体,这些智能体能够协同合作,共同应对各种挑战,如客户服务、销售支持和售后服务等。每个智能体都配备了独特的工具集,以确保任务的高效完成。
以电商领域为例,当用户遇到商品问题时,Swarm中的智能体会按照预设流程,首先深入了解问题详情,然后尝试提出解决方案。如果用户对此不满意,智能体还会进一步提供退款等后续服务,从而大幅提升客服效率和服务质量。
Swarm简介
Swarm是一款创新的开源平台,它允许开发人员将Python函数定义为智能体可调用的工具。这些函数会被自动转换为符合OpenAI API标准的格式,从而在对话过程中由模型即时调用,以执行诸如查找商品信息或处理退款等实际任务。
Swarm不仅擅长调用工具,更能够根据用户的输入智能地选择最适合当前情境的智能体,并自动将对话转移给该智能体。这种高效的方式确保了每次用户交互都能由最专业的“专家”来处理。
在执行工具调用时,Swarm采用了一个执行循环,包括获取用户输入、调用适当的工具、接收处理结果并生成新的响应,这一过程会一直进行,直到没有更多的工具调用需求为止。
Swarm的模块化设计赋予了它极高的灵活性和扩展性。无论是添加新的智能体、修改现有用例,还是引入额外的功能,都变得异常简单。这使得Swarm能够轻松适应不同的环境和需求。
尤为值得一提的是,Swarm通过自然语言就能构建智能体,包括询问问题、提供解决方案或执行特定操作。这意味着,即使用户没有任何编程经验,也能轻松上手并体验到Swarm的强大性能。
Swarm示例
以下是一个Swarm作为客户服务智能体的简单示例:智能体能够自动对用户问题进行分类,并根据分类结果提出解决方案或提供退款。
在这个示例中,我们定义了两个函数:execute_refund和look_up_item。这两个函数可以被视为客户服务的常规操作,由智能体作为助手来执行。
为了顺畅地执行常规操作,我们精心设计了以下简洁循环流程:
1)首先,系统会从用户那里获取输入信息。
2)接着,我们会把这条用户消息添加到messages列表中,以便后续处理。
3)然后,我们会调用GPT-4o-mini模型,利用它的智能处理能力。
4)最后,模型给出的响应也会被添加到messages列表中,以供分析和使用。
然而,当前的循环流程尚未涵盖函数调用的环节,因此我们需要对其进行必要的补充。为了满足模型对函数格式化的特定要求,我们可以巧妙地定义一个辅助函数,该函数的作用是将Python中的常规函数转换成符合要求的函数模式。
现在,我们可以在调用模型的过程中,利用这个精心设计的函数来传递所需的工具。
最终,当大型模型需要调用某个工具时,我们必须执行与该工具对应的函数,并将所得结果反馈回模型。为了实现这一目标,我们可以构建一个tool_map,它能够将工具名称与Python函数一一对应起来。随后,在execute_tool_call函数中,我们可以根据工具名称在tool_map中查找并调用相应的函数,最终把结果整合进对话内容中。
在实际应用环境中,我们往往期望大型模型能够利用工具调用的结果来生成后续的响应。为此,我们可以设计一个循环机制,不断重复执行这一流程,直至没有更多的工具调用需求为止。
值得一提的是,尽管OpenAI刚刚宣布Swarm的开源,但它在Github上已迅速积累了超过6000颗星的关注,且这一数字仍在持续攀升。对于对此感兴趣的朋友们,不妨即刻尝试,亲身体验Swarm的魅力。
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