Фреймворк с открытым исходным кодом на Rust для вызова функций LLM и развертывания бессерверных AI-инструментов и агентов на геораспределенной периферийной инфраструктуре.
openai/swarm
Экспериментальный образовательный Python-фреймворк для лёгкой оркестрации нескольких агентов на основе Agents и handoffs через Chat Completions API.
- Звёзды
- 22,111
- Форки
- 2,351
- Открытые issues
- 38
- Последний коммит
- 7 месяцев назад
Что это?
Swarm — это Python-фреймворк для координации нескольких LLM-агентов. В его основе лежат две сущности: Agent, объединяющий инструкции и вызываемые функции, и handoffs, позволяющие одному агенту передать диалог другому. Метод клиента run() циклически обрабатывает ответы модели, вызовы инструментов и переключения между агентами, пока не перестанут поступать новые вызовы функций. Затем он возвращает обновлённые сообщения, активного агента и переменные контекста.
Swarm целиком построен на Chat Completions API и не сохраняет состояние между вызовами, поэтому вызывающая сторона должна передавать историю сообщений при каждом ходе. Поддерживаются потоковая передача ответов, переменные контекста для каждого запуска, доступные агентам и функциям, а также демонстрационный REPL для тестирования конфигурации из командной строки.
Проект прямо обозначен как экспериментальный и образовательный. OpenAI отмечает, что его заменил OpenAI Agents SDK, который команда рекомендует использовать в production.
Ключевые возможности
- 01Объекты Agent объединяют инструкции и Python-функции, которые может вызывать модель.
- 02Handoffs позволяют одному агенту передать диалог другому.
- 03Переменные контекста передаются в функции и динамические инструкции.
- 04Фреймворк построен на Chat Completions API и не хранит состояние на стороне сервера.
- 05Поддерживаются потоковая передача ответов и демонстрационный цикл в командной строке.
Сценарии использования
- Изучение того, как на практике работают передача управления между агентами и вызов инструментов.
- Создание прототипа процесса сортировки запросов с перенаправлением к специализированным агентам.
- Создание демонстрационных решений для клиентской поддержки с отдельными агентами для разных задач.
Быстрый старт
- 1
Установите Swarm с GitHub с помощью pip (требуется Python 3.10 или новее).
pip install git+https://github.com/openai/swarm.git - 2
Создайте клиент Swarm, определите агентов и функции, а затем вызовите client.run(), как показано в примере использования в README.
Что важно знать
- Swarm — экспериментальный и образовательный проект, не предназначенный для использования в production.
- В README указано, что Swarm заменён на OpenAI Agents SDK, который рекомендуется для production.
- Swarm построен на базе Chat Completions API и не сохраняет состояние между вызовами, поэтому историю диалога нужно управлять самостоятельно.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое swarm?
- Экспериментальный образовательный Python-фреймворк для лёгкой оркестрации нескольких агентов на основе Agents и handoffs через Chat Completions API. Swarm — это Python-фреймворк для координации нескольких LLM-агентов. В его основе лежат две сущности: Agent, объединяющий инструкции и вызываемые функции, и handoffs, позволяющие одному агенту передать диалог другому. Метод клиента run() циклически обрабатывает ответы модели, вызовы инструментов и переключения между агентами, пока не перестанут поступать новые вызовы функций. Затем он возвращает обновлённые сообщения, активного агента и переменные контекста.
- swarm можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- swarm распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- swarm всё ещё поддерживается?
- Нет коммитов больше 6 месяцев. Последний коммит в swarm — 15 апр. 2026 г..
- Для чего можно использовать swarm?
- Изучение того, как на практике работают передача управления между агентами и вызов инструментов. Создание прототипа процесса сортировки запросов с перенаправлением к специализированным агентам. Создание демонстрационных решений для клиентской поддержки с отдельными агентами для разных задач.
- Как установить swarm?
- Установите Swarm с GitHub с помощью pip (требуется Python 3.10 или новее).: pip install git+https://github.com/openai/swarm.git Создайте клиент Swarm, определите агентов и функции, а затем вызовите client.run(), как показано в примере использования в README.
- Где скачать swarm?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/openai/swarm
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Open-source агентный фреймворк на TypeScript для создания LLM-агентов с состоянием; включает coding agent, CLI, Web UI и SDK.
Клиентская библиотека Python, которая предоставляет единый простой интерфейс к API разных AI-провайдеров для работы с текстом, структурированными данными и диалогами.
Библиотека Python и CLI, с помощью которых разные LLM (OpenAI, Anthropic, Ollama, LMStudio) вызывают инструменты на одном или нескольких MCP-серверах на естественном языке.
Кастомный компонент Home Assistant, который позволяет LLM с совместимым с OpenAI API управлять устройствами, вызывать сервисы и создавать автоматизации.
Java SDK для DeepSeek API: чат, вызов функций, структурированный JSON-вывод, эмбеддинги и стартер Spring Boot.