今天早上,OpenAI實(shí)施團(tuán)隊(duì)的 @shyamal在Github上開源了Swarm這個(gè)OpenAI官方的多智能體框架。不得不說(shuō),OpenAI官方下場(chǎng),獲得的社區(qū)影響就是不一樣,在微信群、朋友圈里已經(jīng)出現(xiàn)大量的解析文章。這個(gè)多智能體框架確實(shí)已經(jīng)把多智能體的關(guān)鍵,說(shuō)的很透徹了,Swarm 里面定義了兩個(gè)
今天早上,OpenAI實(shí)施團(tuán)隊(duì)的 @shyamal在Github上開源了Swarm,這個(gè)OpenAI官方的多智能體框架。OpenAI官方的影響力顯著,社區(qū)中已經(jīng)出現(xiàn)大量解析文章,討論熱烈。
Swarm框架深入剖析了多智能體的關(guān)鍵,其中定義了兩個(gè)核心部分:「Agents」和「Handoffs」,多智能體的核心在于「Handoffs」。經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單的示例演示后,我認(rèn)為這個(gè)多智能體框架還有改進(jìn)的空間。借用云原生技術(shù)的發(fā)展歷程,我認(rèn)為我們需要的智能體框架應(yīng)該是類似于k8s的框架,而不是像docker swarm。如果你熟悉云原生技術(shù),你可能會(huì)理解我的觀點(diǎn)。
單Agent部分,簡(jiǎn)單封裝提示詞和使用函數(shù)調(diào)用就可以完成業(yè)務(wù),OpenAI提供了一個(gè)/api/chatcompletions接口來(lái)幫助我們完成這一部分。市場(chǎng)上大量的Agent產(chǎn)品都停留在單Agent上,但是在「Handoffs」這一塊,Swarm的確做得非常優(yōu)雅。
個(gè)人觀點(diǎn)認(rèn)為,Swarm的設(shè)計(jì)還不如我們的多智能體框架好用。我們的多智能體框架就像k8s,而Swarm則類似于docker swarm。我需要的是能像k8s一樣編排智能體的框架。我們?cè)?月26日發(fā)布了多智能體的工業(yè)設(shè)計(jì)產(chǎn)品,詳見(jiàn):智用研究院AI Agent Foundry賦能的首個(gè)多Agent驅(qū)動(dòng)的工業(yè)設(shè)計(jì)平臺(tái)圓滿發(fā)布。
多智能體的核心難題在于不同智能體之間的通信問(wèn)題。信息的傳遞方式和內(nèi)容都非常重要。多個(gè)智能體協(xié)作時(shí),只需要在必要的時(shí)候被調(diào)用起來(lái)。我們的智能體協(xié)作圖如下:
當(dāng)我們的多智能體應(yīng)用接收到用戶的請(qǐng)求時(shí),借用Semantic kernel的設(shè)計(jì)理念實(shí)現(xiàn)“目標(biāo)導(dǎo)向”的AI應(yīng)用。這意味著它能夠幫助確定目標(biāo),然后尋找實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)的方法和步驟。在“目標(biāo)導(dǎo)向”的方法中,首先需要確定目標(biāo),然后通過(guò)規(guī)劃器(Planner)將目標(biāo)分解為一系列需要執(zhí)行的任務(wù)。這些任務(wù)可以逐個(gè)執(zhí)行,以實(shí)現(xiàn)最終目標(biāo)。這個(gè)過(guò)程對(duì)于人類來(lái)說(shuō)是很自然的,但對(duì)于機(jī)器來(lái)說(shuō)則相對(duì)復(fù)雜。借助LLM AI的力量,我們可以更輕松地實(shí)現(xiàn)這一過(guò)程。
這個(gè)接收到用戶請(qǐng)求的智能體我們稱之為路由智能體,他負(fù)責(zé)路由到具體執(zhí)行任務(wù)的任務(wù)智能體。我們的智能體框架的Planner也類似于OpenAI的Swarm的「Handoffs」處理了交接的邏輯,但我們的Planner要比Handoffs處理得更完美。OpenAI的Swarm目前還處于實(shí)驗(yàn)階段,期望它能發(fā)展成為類似于k8s的多智能體編排框架。
這個(gè)框架是用Python編寫的,大家覺(jué)得用Python編寫多智能體應(yīng)用是一個(gè)好選擇嗎?我個(gè)人認(rèn)為,對(duì)于應(yīng)用開發(fā)來(lái)說(shuō),Python并不是最佳選擇。Python之所以使用廣泛,是因?yàn)楫?dāng)前人工智能的主導(dǎo)者是算法工程師,他們習(xí)慣使用Python。隨著對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的人工智能應(yīng)用需求增加,控制權(quán)逐步要回歸到應(yīng)用開發(fā)者手中。對(duì)于復(fù)雜度高、需要長(zhǎng)期維護(hù)的應(yīng)用系統(tǒng),使用類似C#、Java等業(yè)務(wù)系統(tǒng)開發(fā)類的編程語(yǔ)言更為合適。
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