
Agency SwarmAtviroji, galiojanti agentų harmonizuotoje sistema, kurianti automatizuojamą ir įrengimą išplėstinės AI plėtotės procesą per harmonizuotas agentų gausą.
Apžvalga
Pagrindinės funkcijos
- Kustomizuojami Agentų Rolės
- Aukštis Kontrolė Per Išrašėjimą/Pristatymą
- Tipaški Technolijos Šarvas
- Organizuotas Agentų Komentavimo Priesaika
- Svietimas Valdyti Būsena
- Plačiai Agentų Orchestravimo Priesaika
- Use cases
- :
- [object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Kainos
- Modelis
- Free
- Įvertinimas
- 4.6 / 5 (5)
Naudojimo atvejai
Automacija AI Sukurimo Sajono Darbų
Naudokite bendrinių agentų kolonijų kolaboravimą, kad sukurtumėte paklusnius, kartografinius AI sukūrimo uždavinius, pagrezdant prototipinimo ir sumažindami rankinių programavimo užimamąją galvų teršėjų šešėlį.
Kurti Daugikraščių Agentų Taikmenis
Istorės, atidaros rėme, kad sukurtumėte ir išsiųstumėte sistemų, kuriose kelis specializuoti AI agentai koordinuotų tam, kad pasolotų sudėtingus problematinius klausimus.
Kordinuoti Uždavinių Delegaciją Tarp Agentų
Koordinuokite vaidmenų bazinius agentas, kurie deleguoda po kėlimų prie kito, panašaus į virtualią agentūros struktūrą užbaigties projektų vykdyti.
Išbandykite Agentų Bendradarbiavimo Modelių
Mokslininkai ir kūrėjai gali užbaigti prototipą ir testi skirtingus agentų komunikacijos ir bendradarbiavimo strategijų, naudodami lengvą rėmimą sąsają.
Privalumai ir trūkumai
Privalumai
- Stabilumas Python/Linukso aplinkose
- Lengva integracija su jūsų programuOTE
- Sudėtiniai ir lengvai naudojami komandiniai įrenginiai
- Kuskimtinaškieji agentų vaidmenys
Trūkumai
- Kalbos modelio kompatibiliteto ribojimai
- Sukauptinis aplinkos reikalavimai
- Ribotas agentų prireikimo pagalbas
- Baza vartotojo sąsaja
- Neraštuji dialaginis procesas
- Ribotos mokymo galimybes
- Neraštuji funkcijų integravimo galimybes
- Basa dokumentavimo proceso
- Ribotos mašininio mokomosių inteligentinių galimybes
- Riboti dialogų srauto valdymo galimybes
- Riboti apimtimi prireikimo pagalbus
- Įdiegtinas automatinis reikšmas
- Riboti uždavinių vykdomos galimybes
- Riboti agentų rūšys
- Riboti didelų modelių prireikimo pagalbus
- Įdiegtina dirbimos aplinkos valdymas
- Riba suderinamumas su OpenALink: JAV komandiniai įrenginiai
- Kaskimtinaškesi agentų bendradarbiavimas
- Kuskimtinaškieji interpretuojamumas
- Riboti monitoringo galimybes
- Įdiegtinas pilnoji kodų integravimas
- Riboti didelų įdiegtinų prireikimo pagalbus
- Įdiegtinis valdžiamumas
- Įdiegtinos reikšmens priėmimo galimybes
Mūšių rekordas
1 mūšyje Panteone.
Last battle
Atsiliepimai
Vidurkis iš 5 įvertinimų.
Prisijunk, kad paliktum atsiliepimą.
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.
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.
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.
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.
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.
Klausimai
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
Užduoti klausimą
Intelekto Agentų Kūrimo Programinės Įrangos Kategorijos alternatyvos

Atviras specifikas ir platforma, kurie leidžia AI agentams rasti ir vykdyti API workflows naudojant agentų json failą.

Atvira‑sąsają SDK už statinimą ir kordinojimą vientisų arba daugybės agentų sistemų su LLM ir įrangos integracija.

Lengvaus autonominis AI agentų frameworks automatizuoti užduočių tvarkymą

Šališka Modelio Konteksto Protokolo serverių katalogas, skirtas padidinti AI asistentų galių ir su tuo susijusių įrangos integracijomis.

Atviras skaičiavimo modelis, specialiai optimizuotas vieno-GPU atliekamumo, remiantis keičiamomis įvestimis ir virš 140 kalbų.

Atvirųjų šaltinių frameworkas gaminti produkcijos lygio pokalbių ir balsų asistentių

Jungtinis eksperimentinis AI agentų rėmuvas su sąrankine Skills klasė, skirta dinaminei užduočių plano ir vykimo organizavimui.

Atviras ir nepriklausomas AI agentas, kuris gali autonomiškai atlikti sudėtingas užduotis, naudodamas GPT modelius.
Trending now

Documentų inteligentijos API, kuris skaidrysta, skaido, OCR-a ir ištrina išsiaugstiną duomenų medžiagą iš kompleksinių PDF, presentacijų ir lentelių, kuris išsaugo sprendimus ir grafikai iš lentelių ir grafo duomenų.

Sponsoriai atsakymai, mokama už kliktą.

Savitai Homelaida Pomoja su Pilnomisės Paaiškinimais

Atvira multimodala 12B modelis, prieinama keliame vaizdų ir tekstų su 128K konteksto langeliu.
