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kyegomez/swarms

Framework de Python para crear y coordinar sistemas multiagente con flujos de trabajo secuenciales, concurrentes, basados en grafos y jerárquicos.

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¿Qué es?

Swarms es un framework de Python para crear sistemas en los que varios agentes impulsados por LLM colaboran en una tarea. Cada Agent envuelve un modelo con un prompt de sistema, herramientas y memoria opcional. El framework ofrece varios patrones de orquestación listos para usar que permiten coordinarlos, como SequentialWorkflow, ConcurrentWorkflow, AgentRearrange, GraphWorkflow, MixtureOfAgents, HierarchicalSwarm y SwarmRouter, que permite elegir entre ellos.

Los agentes pueden conectarse a herramientas externas a través de servidores MCP mediante la configuración de mcp_url. La clase MCPDeployer también permite exponer un agente o un swarm como servidor MCP con autenticación mediante clave de API, tokens personalizados o tokens con alcance limitado. El proyecto también incluye habilidades de agentes definidas en archivos SKILL.md y AutoSwarmBuilder, que genera agentes a partir de la descripción de una tarea.

El paquete se instala con pip, uv o poetry, y se publica una imagen oficial de Docker. Los extras opcionales añaden una puerta de enlace a modelos más rápida y un backend de grafos basado en Rust para GraphWorkflow.

Funciones clave

  • 01Flujos de trabajo multiagente secuenciales, concurrentes, en grafos (DAG) y jerárquicos.
  • 02SwarmRouter ofrece una interfaz única para ejecutar distintos tipos de swarm.
  • 03Los agentes se conectan a servidores MCP y también pueden exponerse como servidores MCP.
  • 04Admite habilidades de agentes definidas en archivos SKILL.md.
  • 05Genera automáticamente agentes y flujos de trabajo a partir de la descripción de una tarea con AutoSwarmBuilder.

Casos de uso

  • Crear un flujo de investigación en el que un agente recopila información y otro redacta el resultado.
  • Ejecutar en paralelo varios agentes especializados sobre una misma tarea de análisis y combinar sus resultados.
  • Exponer un agente interno a otros hosts compatibles con MCP, protegido con una clave de API.
  • Crear rápidamente un prototipo de sistema multiagente a partir de una descripción de la tarea en lenguaje natural.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el paquete con pip

    pip3 install -U swarms
  2. 2

    Configura la clave API de tu proveedor de modelos en el entorno

  3. 3

    Ejecuta el primer ejemplo de agente en Python

    python agent.py

Antes de usarlo

  • Los ejemplos usan API de LLM alojadas, por lo que necesitas una clave API de un proveedor de pago para ejecutarlos.
  • El README describe muchas arquitecturas, así que la API es amplia y puede llevar tiempo aprender a usarla.

Temas

#multi-agent-systems#llm#agents#workflow-orchestration#mcp#python#agentic-ai#agentic-workflow#ai#artificial-intelligence

Preguntas frecuentes

¿Qué es swarms?
Framework de Python para crear y coordinar sistemas multiagente con flujos de trabajo secuenciales, concurrentes, basados en grafos y jerárquicos. Swarms es un framework de Python para crear sistemas en los que varios agentes impulsados por LLM colaboran en una tarea. Cada Agent envuelve un modelo con un prompt de sistema, herramientas y memoria opcional. El framework ofrece varios patrones de orquestación listos para usar que permiten coordinarlos, como SequentialWorkflow, ConcurrentWorkflow, AgentRearrange, GraphWorkflow, MixtureOfAgents, HierarchicalSwarm y SwarmRouter, que permite elegir entre ellos.
¿swarms es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
swarms es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿swarms sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de swarms fue el 19 oct 2026.
¿Para qué puedo usar swarms?
Crear un flujo de investigación en el que un agente recopila información y otro redacta el resultado. Ejecutar en paralelo varios agentes especializados sobre una misma tarea de análisis y combinar sus resultados. Exponer un agente interno a otros hosts compatibles con MCP, protegido con una clave de API. Crear rápidamente un prototipo de sistema multiagente a partir de una descripción de la tarea en lenguaje natural.
¿Cómo se instala swarms?
Instala el paquete con pip: pip3 install -U swarms Configura la clave API de tu proveedor de modelos en el entorno Ejecuta el primer ejemplo de agente en Python: python agent.py
¿Dónde consigo swarms?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/kyegomez/swarms

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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