GPTSwarm

GPTSwarm 项目介绍

GPTSwarm 是一种基于图形的框架，专为大语言模型（LLM）开发者设计，提供了两项主要的高级功能：

1. 允许用户从图形中构建基于LLM的智能代理。
2. 实现智能代理队列的个性化与自动化自组织，同时具备自我改进的能力。

关于 GPTSwarm

GPTSwarm作为一个图书馆，包含以下模块：

• swarm.environment：进行特定领域的操作，包括代理、工具和任务。
• swarm.graph：用于创建和执行代理图形及其复杂队列的图像相关功能。
• swarm.llm：选择LLM后端并计算其操作成本的接口。
• swarm.memory：基于索引的存储模块。
• swarm.optimizer：用于提高代理性能和整体队列效率的优化算法。

图形可视化

GPTSwarm通过图形来优化边缘概率，这一过程有助于提升基准得分。在一个代理中，边缘是固定的，而代理之间的连接通过边缘优化进行调整，包括边缘修剪（值为0）和创建（值为1）。

最近动态

• [10/12] GPTSwarm在群体智能方面具有显著优势，被认为是优于OpenAI的Swarm的更好选择。
• [03/01] GPTSwarm现可以通过pip安装。
• [05/01] GPTSwarm的论文被ICML2024接收，此外对GPTSwarm团队成员进行了多次采访与讲座邀请。

快速开始

克隆项目库

用户可以通过以下命令克隆项目库并进入根目录：

git clone https://github.com/metauto-ai/GPTSwarm.git
cd GPTSwarm/

安装依赖包

使用以下命令安装必需的软件包：

conda create -n swarm python=3.10
conda activate swarm
pip install poetry
poetry install

启动实例

在简单几步后，用户便可运行预定义的队列或使用工具如文件分析器进行自定义任务：

from swarm.graph.swarm import Swarm

swarm = Swarm(["IO", "IO", "IO"], "gaia")
task = "What is the capital of Jordan?"
inputs = {"task": task}
answer = await swarm.arun(inputs)

或运行以下用于图像分析的示例：

from swarm.graph.swarm import Swarm
swarm = Swarm(["IO", "TOT"], "gaia")
task = "Tell me more about this image and summarize it in 3 sentences."
files = ["./datasets/demos/js.png"]
inputs = {"task": task, "files": files}
danswer = swarm.run(inputs)

本地LLM运行支持

GPTSwarm支持通过LM Studio进行本地语言模型推理，可以选择满足需求的模型配置并开始服务器。

贡献者

GPTSwarm项目由一群经验丰富的科研人员和工程师领导，包括KAUST的Mingchen Zhuge、Dmitrii Khizbullin等。这些贡献者在AI领域的学术贡献丰富，用户可以查阅相关链接以获取更多信息。

结语

无论你是对智能代理发展感兴趣的研究员，还是希望优化系统效率的工程师，GPTSwarm都提供了一流的资源和工具，强烈推荐用户通过引用其ICML论文来支持该项目的进一步发展。