AutoGPT — платформа с открытым исходным кодом для создания, запуска и планирования AI-агентов, выполняющих многоэтапные рабочие процессы по текстовому описанию или с помощью визуального конструктора.
kyegomez/swarms
Python-фреймворк для создания и оркестрации мультиагентных систем с последовательными, параллельными, графовыми и иерархическими сценариями работы.
- Звёзды
- 7,278
- Форки
- 1,052
- Открытые issues
- 429
- Последний коммит
- вчера
Что это?
Swarms — это Python-фреймворк для создания систем, в которых несколько агентов на базе LLM вместе решают задачу. Каждый Agent объединяет модель с системным промптом, инструментами и, при необходимости, памятью. Фреймворк предлагает готовые схемы оркестрации для координации агентов: SequentialWorkflow, ConcurrentWorkflow, AgentRearrange, GraphWorkflow, MixtureOfAgents, HierarchicalSwarm, а также SwarmRouter, который выбирает подходящую схему.
Агенты могут подключаться к внешним инструментам через MCP-серверы: для этого достаточно указать mcp_url. Класс MCPDeployer позволяет развернуть агента или swarm как MCP-сервер с аутентификацией по API key, пользовательскому или ограниченному по областям действия токену. В проекте также есть поддержка навыков агентов, заданных в файлах SKILL.md, и AutoSwarmBuilder, который генерирует агентов по описанию задачи.
Пакет можно установить с помощью pip, uv или poetry; также опубликован официальный Docker-образ. Дополнительные опции подключают более быстрый шлюз для моделей и графовый бэкенд на Rust для GraphWorkflow.
Ключевые возможности
- 01Последовательные, параллельные, графовые (DAG) и иерархические мультиагентные сценарии работы.
- 02SwarmRouter предоставляет единый интерфейс для запуска разных типов swarm.
- 03Агенты подключаются к MCP-серверам и сами могут работать как MCP-серверы.
- 04Поддерживаются навыки агентов, заданные в файлах SKILL.md.
- 05AutoSwarmBuilder автоматически создает агентов и сценарии работы по описанию задачи.
Сценарии использования
- Создание исследовательского конвейера, в котором один агент собирает материалы, а другой готовит черновик результата.
- Параллельный запуск нескольких специализированных агентов для анализа одной задачи с последующим объединением результатов.
- Предоставление внутреннего агента другим совместимым с MCP хостам с защитой с помощью API key.
- Быстрое прототипирование мультиагентной системы по описанию задачи на обычном языке.
Быстрый старт
- 1
Установите пакет с помощью pip
pip3 install -U swarms - 2
Укажите API-ключ поставщика моделей в переменных окружения
- 3
Запустите первый пример агента на Python
python agent.py
Что важно знать
- В примерах используются размещённые LLM API, поэтому для их запуска нужен API-ключ платного провайдера.
- В README описано множество архитектур, поэтому API имеет широкий охват и на его изучение может потребоваться время.
Темы
Частые вопросы
- Что такое swarms?
- Python-фреймворк для создания и оркестрации мультиагентных систем с последовательными, параллельными, графовыми и иерархическими сценариями работы. Swarms — это Python-фреймворк для создания систем, в которых несколько агентов на базе LLM вместе решают задачу. Каждый Agent объединяет модель с системным промптом, инструментами и, при необходимости, памятью. Фреймворк предлагает готовые схемы оркестрации для координации агентов: SequentialWorkflow, ConcurrentWorkflow, AgentRearrange, GraphWorkflow, MixtureOfAgents, HierarchicalSwarm, а также SwarmRouter, который выбирает подходящую схему.
- swarms можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- swarms распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- swarms всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в swarms — 19 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать swarms?
- Создание исследовательского конвейера, в котором один агент собирает материалы, а другой готовит черновик результата. Параллельный запуск нескольких специализированных агентов для анализа одной задачи с последующим объединением результатов. Предоставление внутреннего агента другим совместимым с MCP хостам с защитой с помощью API key. Быстрое прототипирование мультиагентной системы по описанию задачи на обычном языке.
- Как установить swarms?
- Установите пакет с помощью pip: pip3 install -U swarms Укажите API-ключ поставщика моделей в переменных окружения Запустите первый пример агента на Python: python agent.py
- Где скачать swarms?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/kyegomez/swarms
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Open-source SDK для создания и запуска AI-агентов на Python и TypeScript: инструменты, MCP, память и поддержка разных моделей.
Низкоуровневый Python-фреймворк для создания долгоживущих агентов с состоянием, устойчивым выполнением, участием человека и памятью.
SDK для TypeScript и Python, который предоставляет AI-агентам более 1000 приложений с настроенной аутентификацией, пользовательские сессии и песочницу для выполнения действий.
Python-фреймворк для создания автономных AI-агентов, которые исследуют, планируют, пишут код и выполняют задачи; поддерживает память, RAG и более 100 LLM-провайдеров.
Создаёт модели машинного обучения по описанию задачи на естественном языке и табличному набору данных с помощью мультиагентного процесса.