Agency Swarm logo

Agency SwarmAtviroji, galiojanti agentų harmonizuotoje sistema, kurianti automatizuojamą ir įrengimą išplėstinės AI plėtotės procesą per harmonizuotas agentų gausą.

4.6 (5)
Daniel NikulshynApžvelgė Daniel Nikulshyn·Atnaujinta 2026 m. liepa

Apžvalga

Agency Swarm yra atviro pobūdžio frameworkas, kuris paremtas OpenAI Agents SDK bei Responses API. Jis siūlo struktūriška ir produkcijos laipsniu aplinka sukurti daugiatikrovės taikinėlių programų sistemų sąrašus. Svarbių prielaidų išvestys: konfigūruojami tikrovės vaidmenys, galimybės valdyti skirtingas modelių priemies (pvz., OpenAI GPT šeimos modeliai, Anthropic, Google Gemini, Azure OpenRouter bei savokės LiteLLM įrankiai, kurie leidžia @function_tool dekoratorius (rekomenduojamas), arba Pridedant Baziniai Įrankio Objektą. Agency Swarm architektūros svarbi išdvalva yra stabiliybė Python ir Linux aplinkose. Įrengimas paprastas su standartine reikšme pip install agency-swarm įrankio komanda. Apie Agency Swarm – atvirojo kodo įtaisą, kuris bažnytį į aukštesnes funkcijas kaip pagrindą naudoja OpenAI Agents SDK bei Responses API. Agency Swarm yra atvirojo kodo AI programų rinkinys, kuris pagalbos programavimo specialistams sukurti daugiagemės aplikacijas už realaus pasauly realaus inteligentaus sistemos įrengimui. Pagrindinės Priemonės: - Auto-jenamu CLI tool' Prekybos sukeliai: 1. Stabilitas Python ir Linux aplinkybų sąlygose 2. Paprasta Integravimui su savo aplikacija 3. Suderinami ir paprastai valdomi Komandų Linijos įrankiai 4. Asmeninė Agentų Roly Trūkumai: 1. Reikšmingumo sisteminės modelio sąrašo ribos (Personal chatbots: GPT-3, ir kt.) - Nėra 2. Programavimo aplinkos reikalavimai - Nėra 3. Su ribotu modeliu backend sistemos palaikyti - Nėra 4. Pagrindinis vartotojo įrankių sąrašas - Nėra 5. Mokymosi galimybės - Nėra 6. Savybų integravimai - Nėra 7. Dokumentacijos proceso - Nėra 8. Mašininės mokyklai galios AI ypatybės: - Nėra 9. Suviršutėjusi dialogo sijonų valdymas - Nėra 10. Daugialypių programų įgyvendinimai - Nėra 11. Simultaninių vykstančių veiksmų - Nėra 12. Apsaugos įpranga prie aplinkos įvairovės prieiniamojo valdymo - Nėra 13. Automatinis išvedimo procesas - Nėra 14. Visąsias užduočių vykdymas - Nėra 15. Suviršutėjusios agentų tipų konfigiravimas - Nėra 16. Dideliu Reikšmingumo sisteminės modelio palaikymas - Nėra 17. Dirba su Pythona naršyklaų sąrašu: - Nėra 18. Visas kontrolės valdymas - Nėra 19. Performanso matavimo sistema - Nėra 20. Svarbas darbuose panaudojamas atskirių darbuvių sąrašas - Nėra 21. Integraudamas su OpenALink: interneto sąrašo vystomų technologijų sąrašą 22. Tinkamumas dalyvauti bendromis projektuose kartu su AI agentais 23. Tikimybinių rezultatų aiškinimo galimybės 24. Reguliavimo sistemų palaikymas - Nėra 25. Visų sursiūtių kodečių sąrašo integravimas - Nėra 26. Visos sistemos atsisukos sistema - Nėra 27. Naudingumo matavimo sistema - Nėra Proksai: tiesioginio prisijengimo su našų technologijų ne visada galima realizuoti dėl nuoseklumo, riboženklų technologijų ir specifinių naudojimo sąlygų.

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.

0
1.
0
2.
0
3.

Last battle

Atsiliepimai

4.6

Vidurkis iš 5 įvertinimų.

5
3
4
2
3
0
2
0
1
0

Prisijunk, kad paliktum atsiliepimą.

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.

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

Wildcard AI / agents.json logo
Wildcard AI / agents.jsonIntelekto Agentų Kūrimo Programinės Įrangos Kategorijos

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

5.0 (6)
Freemium
Strands Agents interface preview
Strands AgentsIntelekto Agentų Kūrimo Programinės Įrangos Kategorijos

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

5.0 (5)
Freemium
BabyCatAGI interface preview
BabyCatAGIIntelekto Agentų Kūrimo Programinės Įrangos Kategorijos

Lengvaus autonominis AI agentų frameworks automatizuoti užduočių tvarkymą

4.8 (6)
Free
Awesome MCP Servers interface preview
Awesome MCP ServersIntelekto Agentų Kūrimo Programinės Įrangos Kategorijos

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

4.8 (5)
Free
Gemma 3 interface preview
Gemma 3Intelekto Agentų Kūrimo Programinės Įrangos Kategorijos

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

4.8 (5)
Free
Rasa interface preview
RasaIntelekto Agentų Kūrimo Programinės Įrangos Kategorijos

Atvirųjų šaltinių frameworkas gaminti produkcijos lygio pokalbių ir balsų asistentių

4.8 (5)
Freemium
BabyElfAGI interface preview
BabyElfAGIIntelekto Agentų Kūrimo Programinės Įrangos Kategorijos

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

4.8 (4)
Free
Auto-GPT interface preview
Auto-GPTIntelekto Agentų Kūrimo Programinės Įrangos Kategorijos

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

4.8 (4)
Free