Framework open source de LLM multiagente que simula una firma de trading, con agentes analistas, investigadores, traders y de riesgos que debaten decisiones de mercado.
langchain-ai/langgraph-swarm-py
Biblioteca de Python para crear sistemas multiagente tipo enjambre en LangGraph, donde los agentes se transfieren el control según su especialidad.
- Estrellas
- 1,589
- Forks
- 228
- Issues abiertos
- 22
- Último commit
- hace 10 días
¿Qué es?
LangGraph Multi-Agent Swarm es una biblioteca de Python para crear sistemas multiagente en los que los agentes transfieren dinámicamente la conversación entre sí según sus especialidades. Cada transferencia se expone al LLM como una herramienta, de modo que un agente puede pasar el control a un agente específico cuando una solicitud queda fuera de su ámbito.
El enjambre registra qué agente estuvo activo por última vez y reanuda la conversación con ese agente en el siguiente turno, siempre que el grafo se compile con un checkpointer. Está desarrollado sobre LangGraph y admite sus funciones de streaming, memoria a corto y largo plazo, y participación humana en el ciclo. Las herramientas de transferencia son personalizables, y el estado compartido de mensajes se puede reemplazar por un estado independiente para cada agente, si se quiere evitar que expongan todo su historial.
Funciones clave
- 01Crea flujos de trabajo tipo enjambre a partir de una lista de agentes, con un agente activo predeterminado.
- 02Incluye una herramienta de transferencia preconstruida que permite a los agentes pasar el control a agentes específicos.
- 03Recuerda cuál fue el último agente activo y reanuda la conversación con él cuando se configura un checkpointer.
- 04Permite crear herramientas de transferencia personalizadas con argumentos adicionales, como una descripción de la tarea.
- 05Admite un estado de mensajes independiente para cada agente, de modo que sus historiales se mantengan separados del historial compartido del enjambre.
Casos de uso
- Crear un sistema de atención al cliente en el que un agente de triaje dirija a los usuarios a especialistas de facturación o soporte técnico.
- Coordinar agentes de matemáticas, redacción e investigación que se turnan para gestionar una sola conversación.
- Prototipar conversaciones multiagente en LangGraph con memoria y streaming.
Inicio rápido
- 1
Instala la biblioteca
pip install langgraph-swarm - 2
Instala la integración de OpenAI y configura tu clave de API
pip install langgraph-swarm langchain-openai - 3
Exporta tu clave de API de OpenAI y ejecuta el ejemplo de inicio rápido en Python
export OPENAI_API_KEY=<your_api_key>
Antes de usarlo
- El ejemplo de inicio rápido requiere una clave de API de OpenAI de pago.
En colecciones
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es langgraph-swarm-py?
- Biblioteca de Python para crear sistemas multiagente tipo enjambre en LangGraph, donde los agentes se transfieren el control según su especialidad. LangGraph Multi-Agent Swarm es una biblioteca de Python para crear sistemas multiagente en los que los agentes transfieren dinámicamente la conversación entre sí según sus especialidades. Cada transferencia se expone al LLM como una herramienta, de modo que un agente puede pasar el control a un agente específico cuando una solicitud queda fuera de su ámbito.
- ¿langgraph-swarm-py es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- langgraph-swarm-py es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿langgraph-swarm-py sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de langgraph-swarm-py fue el 28 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar langgraph-swarm-py?
- Crear un sistema de atención al cliente en el que un agente de triaje dirija a los usuarios a especialistas de facturación o soporte técnico. Coordinar agentes de matemáticas, redacción e investigación que se turnan para gestionar una sola conversación. Prototipar conversaciones multiagente en LangGraph con memoria y streaming.
- ¿Cómo se instala langgraph-swarm-py?
- Instala la biblioteca: pip install langgraph-swarm Instala la integración de OpenAI y configura tu clave de API: pip install langgraph-swarm langchain-openai Exporta tu clave de API de OpenAI y ejecuta el ejemplo de inicio rápido en Python: export OPENAI_API_KEY=<your_api_key>
- ¿Dónde consigo langgraph-swarm-py?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/langchain-ai/langgraph-swarm-py
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
Proyectos relacionados
Framework de Python de código abierto para orquestar agentes de IA autónomos basados en roles (Crews) y flujos de trabajo basados en eventos (Flows).
Una biblioteca Java para crear flujos de trabajo de LLM con estado y varios agentes, organizados como grafos, compatible con LangChain4j y Spring AI.
Una amplia colección de agentes de IA de código abierto, habilidades para agentes y apps de RAG basadas en modelos Claude, Gemini, GPT, DeepSeek, Llama y Qwen.
Sistema de trading de criptomonedas multiagente y de código abierto: agentes especializados generan señales, Risk Guard puede vetar operaciones y los backtests se comparan con buy-and-hold.
Colección de más de 50 tutoriales ejecutables en Jupyter notebooks sobre técnicas para agentes de GenAI, desde chatbots simples hasta sistemas multiagente.