OpenAI終于開放了一次,罕見地開源了多功能協(xié)同AI Agent——Swarm。
與普通AI Agent不同的是,Swarm可以同時創(chuàng)建多個智能體互相協(xié)同工作來完成特定任務,包括客戶服務、銷售支持和售后服務等,同時每個智能體都配備了一套專屬工具集以更高效的完成任務。
例如,在電商領域,當用戶反饋商品問題時,智能體能夠按照設定的步驟,先深入了解問題,然后嘗試提出解決方案。如果用戶不滿意,可以進一步提供退款等操作,可極大提升客服效率和質量。
Swarm簡單介紹
開發(fā)人員可以在Swarm中定義Python函數作為智能體可調用的工具,這些函數被轉換成符合OpenAI API要求的格式,可以在對話過程中由模型自動調用以執(zhí)行實際任務,例如,查找商品信息或處理退款。
Swarm的強大不僅體現在工具的調用上,還能根據用戶的輸入動態(tài)地決定哪個智能體最適合當前情境,并將對話轉移給該智能體。
這種高效方法確保了每次交互都是由最合適的專家來處理。當智能體需要使用某個工具時,Swarm提供了一個執(zhí)行循環(huán)來處理這些工具調用,包括獲取來自用戶的輸入、調用適當的工具、接收結果并基于此生成新的響應,直到沒有更多的工具調用為止。
此外,Swarm采用了模塊化設計使其具有極高的靈活性和擴展性,可以快速添加新的代理、修改現有用例或引入額外的功能,可以輕松隨時更改其變化適應不同的環(huán)境。
值得一提的是,Swarm通過自然語言就能構建的智能體,包括詢問問題、提供解決方案或執(zhí)行特定操作。這也就是說,用戶沒有任何編程經驗也能使用整體性能非常強。
Swarm示例
下面是Swarm作為客戶服務的智能體簡單示例:讓智能體對用戶問題進行分類,然后要么提出解決方案,要么提供退款。
先定義兩個函數execute_refund和look_up_item。我們可以把它稱為客戶服務常規(guī)操作、智能體、助手等。
為了執(zhí)行常規(guī)操作,我們先實現一個簡單的循環(huán):
1)獲取用戶輸入。
2)將用戶消息添加到messages列表。
3)調用模型,這里使用的是GPT-4o-mini。
4)將模型響應添加到messages列表。
但目前這個循環(huán)忽略了函數調用,所以我們需要添加一下。模型要求函數被格式化為函數模式。為了方便,我們可以定義一個輔助函數,將 Python 函數轉換為相應的函數模式。
現在,可以在調用模型時使用這個函數來傳遞工具了。
最后,當大模型調用一個工具時,我們需要執(zhí)行相應的函數并將結果返回給模型。可以通過將工具名稱映射到Python函數的tool_map來實現這一點,然后在execute_tool_call中查找并調用,再將結果添加到對話中。
如果在實際應用場景中,我們還希望讓大模型使用結果來產生另一個響應可以在一個循環(huán)中不斷執(zhí)行該流程,直到沒有更多的工具調用。
OpenAI才剛開源Swarm,但在Github上非常火爆已經突破6000顆星還在快速增長中,有興趣的小伙伴趕緊試試去吧。
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