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OpenAI近期出人意料地推出了Swarm，这是一个实验性的轻量级框架，旨在简化多智能体工作流的创建。我研究各类框架有一阵子了，所以查看了这个框架。令人惊讶的是，它是一个极简的框架，与更复杂的框架有很大不同。我查看了代码库，你可能会觉得对于一个智能体框架来说它非常小，我还运行了几个示例，它能正常工作（当然）。更大的问题是它是否有意义，你是否应该关注它。查看博客文章以初步了解OpenAI Swarm。#我喜欢它什么？它很简洁，适用于很多基本任务。而且，它让你了解OpenAI对智能体的看法。（剧透：带有指令和工具调用的大型语言模型）。而且，它适合那些试图理解多智能体编排的人。#我不喜欢它什么？* 它是实验性的，可能不会得到OpenAI的积极支持。他们已经明确表示它仅用于教育目的。* 而且，它似乎是抄袭一个不太知名的Swarms代码库。你对Swarm有何看法？你在智能体工作流中使用哪个框架或者设置？

讨论总结

整个讨论围绕OpenAI的Swarm框架展开。大家探讨了Swarm框架的特性、与其他框架（如LangGraph、LangChain等）的比较、存在的问题以及它在智能体工作流中的适用性等，总体氛围较为理性和客观，大家从不同角度分享观点和经验。

主要观点

  1. 👍 Swarm是一种代理间交接的设计模式而非框架，功能弱且简单、有漏洞
    • 支持理由：经过直播探索发现其故意设计得功能不强且简单，存在不少漏洞。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 像langgraph和langchain已不可或缺
    • 正方观点：在相关工作流中已经基本离不开这两个框架。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Swarm是学习资源或构建自有内容的起点，与LangGraph使用方式不同
    • 解释：LangGraph是项目中使用的库/框架，会随更新调整用法，Swarm更像是学习资源。
  4. 💡 不认同OpenAI Swarm是抄袭
    • 解释：看过代码后觉得说它抄袭有些牵强。
  5. 💡 Swarm是个很酷的实验，但非常有限，对大型复杂设置不实用，缺乏长期支持
    • 解释：虽然轻便能让人了解OpenAI对智能体的构想，但在大型复杂工作流方面不实用。

金句与有趣评论

  1. “😂 swyx: i did a livestream exploring it - would say that its just a "design pattern" of "handoffs between agents" rather than a framework - its intentionally underpowered and simplistic and as i found during the stream, quite buggy because of lack of graph between the agents (typing this next to harrison chase of langgraph - he says "its easy to start with but less controllable" haha).”
    • 亮点：通过直播探索得出Swarm的特点，还引用了他人观点。
  2. “🤔 moz - and - pan: I think langgraph and langchain are basically indispensable already.”
    • 亮点：强调了langgraph和langchain的不可或缺性。
  3. “👀 vibjelo: LangGraph is a library/framework that you use from your project, and as they update their library/framework, you’ll update your usage of it. Meanwhile, Swarm is more like a learning resource and/or a place to start from to build your own stuff on top of it.”
    • 亮点：清晰对比了LangGraph和Swarm的不同用途。

情感分析

总体情感倾向较为中性客观。主要分歧点在于对Swarm框架的评价，一些人认为它功能简单且存在问题，不太实用；另一些人则觉得它是个不错的学习资源或未来成果的初步展示。可能的原因是大家从不同的使用需求和角度出发看待这个框架。

趋势与预测

  • 新兴话题：通过分叉Swarm框架使其能用于其他模型可能会引发更多关于模型通用性方面的讨论。
  • 潜在影响：对智能体框架领域而言，大家对不同框架的比较和评价有助于开发者进一步改进框架功能，也能让使用者更明确自己的选择。

详细内容：

标题：OpenAI Swarm 引发的热议：实用还是噱头？

OpenAI 新推出的 Swarm 框架在 Reddit 上引起了热烈讨论。该框架是一款实验性的轻量级多代理工作流创建框架。原帖作者表示试用后觉得它极简且与众不同，但也提出了其是否有实际意义的疑问，并提供了相关的博客链接供深入了解。此帖获得了众多关注，引发了广泛讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人进行了 livestream 探索，认为它只是“代理之间的交接”的设计模式，而非真正的框架，而且存在功能不足、过于简单和有漏洞的问题。 也有人指出 LangGraph 和 Swarm 用途和使用方式不同，前者是项目中使用的库/框架，会随更新而调整使用，后者更像是学习资源或自行搭建的起点。 还有用户分享了自己编写的相关脚本，详细介绍了其工作流程和面临的问题。 有人抱怨 Swarm 只负责路由，没有“回传”的概念。 有人认为说 Swarm 是对其他框架的抄袭有些牵强，它非常基础，可作为学习框架构建的起点。 有人推荐了更成熟的框架，如 LangChain 或微软的 Semantic Kernel，并提供了相关课程链接。 还有人提到了来自 CMU/UW-Madison 研究人员的替代多代理框架 Langroid 的优势。

不同观点各有论据。支持 Swarm 的人觉得它简约，能给人关于 OpenAI 对代理的想法。反对者则认为它实验性强，缺乏长期支持，不适合复杂的设置。

总之，对于 OpenAI Swarm 框架，大家看法不一。有人觉得它是有趣的尝试和学习起点，有人则认为其功能有限，实用价值不高。究竟它能否在多代理工作流领域占据一席之地，还有待观察。