Agency Swarm logo

Agency SwarmAvatud lähtekoodiga AI-agentide orkestreerimise raamistik, mis on mõeldud AI arendamise protsesside automatiseerimiseks ja sujuvamaks muutmiseks koostööagentide swarmide kaudu.

4.6 (5)
Daniel NikulshynVaadanud Daniel Nikulshyn·Uuendatud juuli 2026

Ülevaade

Agency Swarm on avatud lähtekoodiga raamistik, mis põhineb OpenAI Agents SDK-l ja Responses API-l. See pakub struktureeritud ja tootmisvalmis keskkonda mitme agendi rakenduste loomiseks. Põhijooned hõlmavad kohandatavaid agendi rolle ja võimalust käsitleda erinevaid mudeli tagaotsasid (nt OpenAI GPT-peremudelid, Anthropic, Google Gemini, Azure OpenRouter ja ise valmistatud LiteLLM tööriistad), mis on võimalikud tänu @function_tool dekoratsioonile (soovituslik) või BaseTool objekti laiendamisele. Agency Swarm arhitektuuri üks peamisi eeliseid on selle stabiilsus nii Python kui ka Linux keskkonnas. Installatsioon on lihtne standardse pip käsuga: pip install agency-swarm. Kirjeldus: Agency Swarm on avatud lähtekoodiga tööriist, mis on ehitatud OpenAI Agents SDK ja Responses API peale. Agency Swarm on avatud lähtekoodiga tehisintellekti tööriistakomplekt, mis aitab arendajatel luua mitmest agendist koosnevaid rakendusi reaalmaailma tehisintellekti arendamiseks. Peamised funktsioonid: - Automaatselt loodud CLI tööriistad: Avastage oma rakenduse REST API, et hõlpsasti juurde pääseda põhiteenustele tootlikkuse suurendamiseks. - Kohandatavad agendi rollid: Saate hõlpsalt määrata iga agendi rolli jaoks konkreetsed funktsioonid ja lubade tasemed, suurendades rakenduse kohandatavust. - Täielik Stacki juurutus: Agency Swarm on täielik stack ainult Pythonile. Kui olete Linuxis, mõelge sellele kui täielikule stacki juurutusele ilma piiranguteta Pythoni standardse teegiga. Eelised: 1. Stabiilsus Python/Linux keskkonnas 2. Lihtne integreerimine teie rakendusega 3. Komponeeritavad ja hõlpsasti kasutatavad CLI tööriistad 4. Kohandatud agendi rollid Puudused: 1. Keelemudeli ühilduvuse piirangud (Isiklikud vestlusrobotid: GPT-3 jne) N/A 2. Arenduskeskkonna nõuded N/A 3. Piiratud mudeli tagaosa tugi N/A 4. Põhiline kasutajaliides N/A 5. Õppimisvõimalused N/A 6. Funktsioonide integreerimine N/A 7. Dokumenteerimisprotsess N/A 8. Masinõppe AI võimekused: N/A 9. Täiustatud dialoogivoo juhtimine N/A 10. Mitmekihilised rakendused N/A 11. Samaaegne käivitamine N/A 12. Juurdepääs rakenduse olekule N/A 13. Automaatne juurutamine N/A 14. Täiustatud ülesannete täitmine N/A 15. Kohandatud agendi tüübid N/A 16. Suurte keelemudelite tugi N/A 17. Töötab Pythonis ↻ N/A 18. Täielik kontroll N/A 19. Toimivuse mõõtmine N/A 20. Kohalike tööruumide pakkumine N/A 21. Integreerimine OpenALinkiga: veebiarenduse raamistik Pythoni rakenduste jaoks 22. Koostöö AI agentidega projektis 23. Interpretatiivsus 24. Seire N/A 25. Täielik lähtekoodi integreerimine N/A 26. Skaleeritavus N/A 27. Madal jõudlus N/A Puudused:

Põhifunktsioonid

  • Kohanemisvõimelised Agendi Rollid
  • Täielik Kontroll Viipade/Instruktsioonide Üle
  • Tüübiohutud Arendustööriistad
  • Koordineeritud Agendi Suhtlus
  • Paindlik Oleku Säilitamine
  • Mitme Agendi Koordineerimine

Hinnad

Mudel
Free
Hinnang
4.6 / 5 (5)

Kasutusjuhud

Automaatsta AI Arendusprotsessid

Kasutage koostöölisi agendi süsteeme korduvate AI arendustööde tõhustamiseks, kiirendades prototüüpimist ja vähendades käsitsi kodeerimise koormust.

Mitme Agendi Rakenduste Ehitamine

Kasutage avatud lähtekoodiga raamistikku süsteemide kujundamiseks ja juurutamiseks, kus mitu spetsialiseeritud AI agenti koordineerivad keeruliste probleemide lahendamiseks.

Ülesannete Delegeerimise Koordineerimine Agentide Vahel

Koordineerige rollipõhiseid agente, kes delegeerivad üksteisele alamülesandeid, jäljendades virtuaalset agentuuri struktuuri lõpuni projekti täitmiseks.

Katsetage Agentide Koostöö Muster

Teadlased ja arendajad saavad prototüüpida ja testida erinevaid agente suhtlus- ja koostööststrateegiaid paindlikus avatud lähtekoodiga keskkonnas.

Plussid ja miinused

Plussid

  • Stabilus Python/Linux keskkondades
  • Lihtne integratsioon teie rakendusega
  • Koostatav ja kasutajasõbralik CLI tööriistad
  • Kohandatud agentide rollid

Miinused

  • Kõrge õppimiskõverad oma keeruka funktsionaalsuse tõttu
  • Piiratud tugi mitte-OpenAI mudelitele
  • Vajalik märkimisväärne seadistamine ja konfiguratsioon kohandamiseks

Lahingute rekord

1 lahingus Panteonis.

0
1.
0
2.
0
3.

Last battle

Arvustused

4.6

Keskmine 5 hinnangust.

5
3
4
2
3
0
2
0
1
0

Logi sisse arvustuse jätmiseks.

Liam O’Connor

Liam O’Connor

May 26, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and support is responsive. The dashboard fits neatly into how we already work, and the dashboard removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.

DW

Devin Walker

Mar 20, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and support is responsive. The dashboard fits neatly into how we already work, and the core workflow removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.

GO

Grace Okafor

Feb 5, 2026

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: the integrations and it saves real time. On balance the feature set — especially the dashboard — justifies the 5 stars for our use case.

Pierre Dubois

Pierre Dubois

Nov 6, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on the automation, and it is genuinely easy to set up caught me off guard. The docs could be deeper is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Fatima Zahra

Fatima Zahra

Jun 3, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is the API — handled better than most — and it is genuinely easy to set up. A few rough edges remain is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Küsimused

How do I deploy my agency to production?

Build a dedicated API backend (FastAPI is recommended) that manages authentication and persists thread state using callbacks. See the Deployment to Production guide for detailed steps.

Asked by Celia Ramirez · Nov 23, 2025

How can I serve an Agency as an API using FastAPI?

Embed your agency within a FastAPI endpoint: ```python from fastapi import FastAPI from uuid import uuid4 app = FastAPI() @app.post("/chat") async def chat(user_request: UserRequest): chat_id = user_request.chat_id or str(uuid4()) agency = Agency( agent, load_threads_callback=lambda: load_threads(chat_id), save_threads_callback=lambda thread_dict: save_threads(thread_dict, chat_id) ) response = await agency.get_response(user_request.message) return {"chat_id": chat_id, "response": response.final_output} ``` Or use the built‑in FastAPI integration: ```python agency.run_fastapi(host="0.0.0.0", port=8000) ```

Asked by Camille Laurent · Nov 17, 2025

Why is the CodeInterpreter tool automatically added?

When file types like .json, .docx, or .pptx are uploaded, the CodeInterpreter tool is auto‑added to process them. To change this behavior, update the agent’s instructions or create a custom file‑handling tool.

Asked by Tomáš Novák · Oct 23, 2025

How can I transfer data between tools and agents?

There are two ways to transfer data between tools and agents: use the agency context inside your tools, or create a tool that uploads files to storage and outputs a file ID. The file ID can then be used by other tools or agents.

Asked by Joanna Kowalski · Oct 20, 2025

How do I manage multiple users with Agency Swarm?

To support multiple users or chats, you need to load and save thread IDs in your database for each user. Ensure each chat/user has a unique thread ID and follow the Deployment to Production guide for more details.

Asked by Salome Beridze · Oct 6, 2025

Esita küsimus

Mäluagentide arendusrahastuste pordid alternatiivid