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Swarm

使用哪种人工智能代理框架？LangChain？AutoGen？9 种常用框架说明！

使用哪种人工智能代理框架？LangChain？AutoGen？9 种常用框架说明！

开发 AI 代理涉及选择合适的框架，以满足项目的需求，无论是基本任务、二次开发还是企业级集成。本指南探讨了多个框架——Coze、Dify、FastGPT、MetaGPT、AutoGen、Spring AI、Swarm、LangChain 和 LangGraph——以提供对它们的工作原理和使用案例的详细见解。 1. Coze Coze 是一个轻量级且用户友好的框架，旨在以尽可能少的

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OpenAIs Swarm（第二部分）：使用 Ollama 和 Pydantic 的直接、本地优先方法

OpenAIs Swarm（第二部分）：使用 Ollama 和 Pydantic 的直接、本地优先方法

一个简短的代码参考以供构建。 TLDR: 结合Ollama和Swarm框架，呈现了一种以本地为优先的构建智能AI代理的方法。 Ollama可以在本地运行大型语言模型，确保隐私和控制，而Swarm则提供了一个结构化的环境，用于设计和管理AI代理。 我们以第一性原理的编程方法强调简单性和高效性，避免使用带来不必要抽象的复杂框架，从而增加使用的tokens数量，并延迟首次tok

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OpenAI的Swarm（第一部分）：简短的参考实现

OpenAI的Swarm（第一部分）：简短的参考实现

一个简短的代码参考，用于构建。 字数：1350 | 预计阅读时间：8分钟 目录简介：多智能体系统的挑战 OpenAI的群体框架概述 [环境设置](https://

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巧用OpenAI o3和Swarm，打造多元化聊天机器人！你准备好迎接高效智能沟通了吗？

巧用OpenAI o3和Swarm，打造多元化聊天机器人！你准备好迎接高效智能沟通了吗？

在这个故事中，我将为您提供一个超级快速的教程，展示如何使用Swarm、RAG和OpenAI的o3创建一个多智能体聊天机器人，为您的商业或个人使用提供强大的代理聊天功能。 近年来，随着AI技术的发展，多个AI智能体协作完成任务的“多智能体系统”引起了广泛关注。 大型语言模型（LLMs）就像能够独立思考的人脑，而AI智能体是进一步与环境互动、制定计划并最终执行任务的系统。与LLMs相比，AI

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构建多代理互联网研究助手

构建多代理互联网研究助手

…使用 OpenAI Swarm 和 Llama 3.2（100% 本地）。让我们使用 OpenAI Swarm 和 Llama 3.2（100% 本地）构建一个多智能体互联网研究助手： 动手教程，构建一个多智能体互联网研究助手应用程序，该应用程序：接受用户查询。 在网上搜索相关信息。 并将其转化为一篇精心撰写的文章。我们在这个应用中使用了三个智能体：

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具有大型语言模型（LLM）的多代理人工智能架构

具有大型语言模型（LLM）的多代理人工智能架构

端到端多智能体实现与LLMs 多智能体架构由多个自主智能体组成，它们协作以完成复杂任务。随着LLMs的最新进展，这种架构已获得显著的关注。 这些智能体能够独立做出决策并执行行动。智能体由大型语言模型（LLMs）驱动。 多智能体架构的工作方式是，你不必指定每一个步骤，我们可以给它们一个目标，它们可以自行确定行动顺序。 这些架构被广泛应用于机器人技术、虚拟助手、协作决策和多模态处

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OpenAI 的 Swarm 和 Ollama（第 3 部分）：利用本地 LLM 逐步构建数学求解器

OpenAI 的 Swarm 和 Ollama（第 3 部分）：利用本地 LLM 逐步构建数学求解器

一个简短的代码参考供构建使用。 作为一名热衷于AI教育的开发者，我一直对如何使复杂问题解决变得更加互动和吸引人充满兴趣。 最近，我开始了一项实验，旨在将OpenAI的Swarm框架与Ollama的本地LLM部署结合起来。 我的目标？创建一个智能的数学辅导员，既像耐心的老师一样平易近人，又像经验丰富的审阅者一样细致入微。 我为什么构建这个：不仅仅是另一个数学求解器

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你准备好迎接人工智能的未来了吗？OpenAI 的 Swarm 可能会改变一切

你准备好迎接人工智能的未来了吗？OpenAI 的 Swarm 可能会改变一切

学习如何配置和个性化 OpenAI 的 Swarm 框架，以创建强大的、协作的多代理系统，满足您的独特需求并推动更智能的自动化 想象一个复杂问题不是由单一 AI 而是由一个团队的智能代理无缝协作解决的世界。OpenAI 的 Swarm 使这一愿景成为现实。它是一个开创性的框架，利用 LLM 的力量创建一个协作的系统，其中每个代理都有独特的角色。 无论是自动化耗时的工作流程、解决多

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OpenAI Swarm vs LangChain LangGraph：多代理框架详解

OpenAI Swarm vs LangChain LangGraph：多代理框架详解

Ankush k Singal 介绍 人工智能的世界正在迅速发展，创建涉及多个代理的复杂工作流程的能力变得越来越重要。在这个领域中，OpenAI Swarm 和 LangChain LangGraph 是两个备受关注的框架。本文将深入探讨这两个框架，探索它们的功能、优势和理想用例，以帮助您决定哪个框架可能

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智能代理：Langchain、CrewAI 和 AutoGen 比较

智能代理：Langchain、CrewAI 和 AutoGen 比较

1. AI代理框架概述 在人工智能快速发展的领域，选择合适的框架是每个数据科学家和开发者必须做出的关键决策。AI代理生态系统正在迅速演变，提供越来越复杂的解决方案来自动化和优化复杂的流程。 智能代理革命带来了几种框架，每种框架都有其独特的特点。Langchain、CrewAI、AutoGen和Swarm在这个场景中脱颖而出，各自提供了管理和协调AI代理的独特方法。 本次基准

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使用 Ollama、Swarm 和 DuckDuckGo 构建本地 AI 新闻聚合器

使用 Ollama、Swarm 和 DuckDuckGo 构建本地 AI 新闻聚合器

使用OllamaSwarm和DuckDuckGo构建本地AI驱动的新闻聚合器 在当今快节奏的世界中，跟上特定领域最新新闻的步伐可能会很具挑战性。如果我们能够利用生成式AI和代理的力量，创建一个完全在本地机器上运行的个性化新闻聚合器呢？在本文中，我们将探讨如何使用Ollama的Llama 3.2模型、Swarm进行代理编排，以及DuckDuckGo进行网络搜索来构

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本地探索 Swarm 多智能体框架

本地探索 Swarm 多智能体框架

Swarm 是一个实验性样本框架，用于模拟轻量级多智能体框架，旨在教育目的。通常它与 Open AI Key 一起使用，但我们可以更改为使用本地的 Ol

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