上面的视频内容包括Swarm快速入门介绍和Swarm调用流程及使用性能介绍
“OpenAI Swarm是一个实验性框架，旨在构建、编排和部署多智能体系统。它使多个 AI 智能体能够在复杂任务上协同工作，代表了传统单智能体模型的重大转变。
OpenAI 多智能体框架Swarm开源链接和详细介绍
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以下是 Swarm 与 OpenAI 现有智能体的不同之处
自定义 GPT、API 完成、函数和 API 助手等产品
1、Multi-Agent Collaboration多智能体协作
- Swarm：允许多个人工智能代理交互、沟通和协调，共同解决问题。每个代理都可以专注于特定任务，提高处理复杂项目的效率和效果。
- 自定义 GPT 和 API 助手：通常涉及单代理交互，其中一个模型无需与其他代理协作即可处理输入并生成输出。
2、Orchestration and Coordination编排与协调
- Swarm：提供用于编排代理之间交互的工具，包括任务委托、同步和结果聚合。这种编排对于管理多代理系统的复杂性至关重要。
- API 函数和完成：虽然它们可以执行复杂的任务，但它们是在单个代理的上下文中执行的，而没有协调多个代理的固有机制。
3、Scalability and Flexibility可扩展性和灵活性
- Swarm：通过根据需要添加更多专业代理来进行扩展。它提供了定制系统内每个代理的角色和功能的灵活性。
- 现有 API：扩展通常涉及增加单个模型的容量，而不是添加更多协作代理。
4、Use Cases 使用案例
- Swarm：非常适合受益于并行处理和专业化的任务，例如复杂模拟、大规模数据分析和动态问题解决环境。
- 自定义 GPT 和 API 助手：适合可由单个模型管理的任务，例如内容生成、摘要和回答查询。
OpenAI Swarm 通过启用多代理系统引入了一种新范例，在该系统中，代理可以协作更有效地执行复杂的任务。这与自定义 GPT、API 完成、函数和 API 助手的传统单代理方法形成鲜明对比。 Swarm 专注于代理之间的编排和协调，为开发人员解决复杂问题提供了增强的可扩展性和灵活性。
虽然 Swarm 主要用于后端开发并且需要编程专业知识才能实施，但现有的 OpenAI 工具更适合后端和前端应用程序，包括通过 ChatGPT 等平台进行直接用户交互。
