Question 1

Comment faire pour déployer mon agence en production avec Agency Swarm?

Accepted Answer

Bâtir un backend d'API dédié (FastAPI est recommandé) qui gère l'authentification et persiste l'état de thread à l'aide de callbacks. Voir la rubrique de déploiement en production pour les étapes détaillées.

Question 2

Comment puis-je servir une agence en tant qu'API à l'aide de FastAPI ?

Accepted Answer

Intégrez votre agence dans un point de terminaison FastAPI : ```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} ``` Ou utilisez l'intégration FastAPI intégrée : ```python agency.run_fastapi(host="0.0.0.0", port=8000) ```

Question 3

Pourquoi l'outil CodeInterpreter est-il ajouté automatiquement?

Accepted Answer

Lorsqu'on télécharge des types de fichiers tels que .json, .docx ou .pptx, l'outil CodeInterpreter est ajouté automatiquement pour les traiter. Pour modifier ce comportement, il convient de mettre à jour les instructions de l'agent ou de créer un outil de gestion de fichiers personnalisé.

Question 4

Comment transférer des données entre les outils et les agents?

Accepted Answer

Il existe deux moyens de transférer des données entre les outils et les agents : utiliser le contexte d'agence à l'intérieur de vos outils, ou créer un outil qui télécharge des fichiers dans un stockage et sort un ID de fichier. L'ID de fichier peut alors être utilisé par d'autres outils ou agents.

Question 5

Comment gérer plusieurs utilisateurs avec Agency Swarm ?

Accepted Answer

Pour des multiples utilisateurs ou chats, vous devez charger et sauvegarder les identifiants de threads dans votre base de données pour chaque utilisateur. Assurez-vous que chaque chat/utilisateur a un identifiant de thread unique et consultez la guide de déploiement en production pour plus de détails.

Question 6

Comment enregistrer et continuer les conversations ?

Accepted Answer

Pour conserver les conversations entre redémarrage de l'application, implémentez des appels de callback qui enregistrent et chargez l'ensemble des messages du fichier local. Par exemple, définissez vos fonctions d'appel :

```python
import os, json
def load_threads(chat_id: str) -> list[dict]: '''Load all threads data for a specific chat session.'''''
if os.path.exists(f"{chat_id}_threads.json"): 
    with open(f"{chat_id}_threads.json", "r") as file: 
        return json.load(file)
return [] 
def save_threads(thread_dict: list[dict], chat_id: str): '''Save all threads data to file.'''''
with open(f"{chat_id}_threads.json", "w") as file: 
    json.dump(thread_dict, file)
``` 
Ensuite, passez ces appels de callback lors de l'initialisation de l'agence :

```python
from agency_swarm import Agency
agency = Agency(
    agent,
    load_threads_callback=lambda: load_threads(chat_id),
    save_threads_callback=lambda thread_dict: save_threads(thread_dict, chat_id),
)
 ``` Cette configuration conserve votre contexte de conversation entre les exécutions.

Question 7

Peux-je utiliser des modèles open source avec Agency Swarm ?

Accepted Answer

Oui—vous pouvez utiliser des modèles tiers pour des tâches simples, non critiques (généralement un ou deux outils par agent). Voir la documentation sur les Modèles tiers pour obtenir de plus amples informations. N'oubliez pas que de nombreux modèles tiers s'évertuent actuellement à appeler des fonctions.

Question 8

Comment configurer ma clé API OpenAI dans mon projet ?

Accepted Answer

Configurez votre clé API dans votre code : ```python from agency_swarm import set_openai_key set_openai_key("Votre clé d'API") ``` Ou utilisez un fichier .env : ``` OPENAI_API_KEY=sk-1234... ``` Ensuite

Agency SwarmUn framework open-source d'orchestration d'agents IA conçu pour automatiser et rationaliser les processus de développement IA grâce à des essaims d'agents collaboratifs.

Aperçu

Fonctionnalités clés

Tarifs

Cas d’usage

Automatiser les flux de développement d'IA

Construire des applications multi-agents

Coordonner la dévolution de tâches entre les agents

Expérimenter les modèles de collaboration d'agents

Pour & contre

Pour

Contre

Palmarès des batailles

Last battle

Avis

Solid for our team

Solid for our team

Compared a few options

Skeptical, then convinced

Years in this space

Questions & réponses

Poser une question

Alternatives à Frameworks de développement d'agents AI

Aperçu

Fonctionnalités clés

Tarifs

Cas d’usage

Automatiser les flux de développement d'IA

Construire des applications multi-agents

Coordonner la dévolution de tâches entre les agents

Expérimenter les modèles de collaboration d'agents

Pour & contre

Pour

Contre

Palmarès des batailles

Last battle

Avis

Solid for our team

Solid for our team

Compared a few options

Skeptical, then convinced

Years in this space

Questions & réponses

Poser une question

Alternatives à Frameworks de développement d'agents AI

Trending now