swarms

Swarms est un framework Python pour construire et orchestrer des systèmes multi-agents. Il fournit un ensemble d'architectures d'orchestration préconstruites et une abstraction commune Agent, afin que les mêmes agents puissent être réutilisés dans différentes stratégies de collaboration. Blocs de construction essentiels - Agent : une entité adossée à un LLM avec outils et mémoire, configurée par nom de modèle, invite système, nombre de boucles et options associées. Définir max_loops="auto" permet à l'agent de décider quand une tâche est terminée au lieu de s'arrêter après un nombre fixe d'itérations. - Workflows : SequentialWorkflow enchaîne les agents de sorte que chaque sortie alimente le suivant ; ConcurrentWorkflow exécute les agents en parallèle sur la même tâche ; AgentRearrange exprime des flux non linéaires avec une syntaxe en chaîne telle que "a -> b, c" ; GraphWorkflow modélise les agents comme des nœuds dans un DAG avec des arêtes explicites, des points d'entrée et de fin, un ordonnancement topologique automatique et des branches indépendantes parallèles. - Modèles de niveau supérieur : MixtureOfAgents exécute des agents experts en parallèle et synthétise les résultats avec un agrégateur ; GroupChat prend en charge la collaboration conversationnelle ; ForestSwarm sélectionne des agents ou des arbres d'agents adaptés à une tâche ; HierarchicalSwarm utilise un directeur qui planifie et distribue le travail à des travailleurs spécialisés ; HeavySwarm décrit un workflow de recherche et d'analyse multiphase ; SwarmRouter expose une interface unique pour exécuter tout type de swarm pris en charge en modifiant un paramètre. - AutoSwarmBuilder génère des agents, des invites et la structure du workflow à partir d'une description de tâche, en renvoyant éventuellement les configurations d'agents générées. Interopérabilité Les agents peuvent consommer des outils externes via le Model Context Protocol en définissant une URL de serveur MCP, et MCPDeployer peut exposer un agent, un swarm ou une fonction comme serveur MCP avec une authentification configurable (clés API statiques, callables d'authentification personnalisés ou vérificateurs de jetons avec portées) et des transports HTTP, SSE ou stdio. Le README mentionne également la compatibilité ascendante avec d'autres frameworks et protocoles d'agents tels que x402 et skills. Installation et utilisation Installez via pip, uv ou poetry, ou depuis les sources. La configuration se fait principalement par variables d'environnement telles que les clés API et un répertoire d'espace de travail. Les exemples du README couvrent un premier agent, un agent autonome, des configurations client et serveur MCP, et plusieurs architectures de swarm. Le projet est distribué sous forme de paquet PyPI et renvoie vers la documentation, un site web et une marketplace pour des ressources complémentaires.