Das Repository Agent Supervisor Example zeigt, wie man mehrere autonome KI-Agenten in einem koordinierten Workflow orchestriert. Es ist in Python geschrieben und definiert eine Supervisor-Klasse, die Aufgaben dispatcht, den Agentenstatus überwacht, Fehler behandelt und Antworten aggregiert. Sie können Basis-Agentenklassen erweitern, verschiedene Model-APIs anschließen und Planungsrichtlinien konfigurieren. Es protokolliert Aktivitäten zur Nachverfolgung, unterstützt parallele Ausführung und bietet ein modulares Design für einfache Anpassung und Integration in größere KI-Systeme.

OpenAI Swarm ist eine vielseitige Orchestrierungsbibliothek, die parallele Ausführung und konsensbasierte Entscheidungsfindung über mehrere KI-Agenten ermöglicht. Es sendet Aufgaben an unabhängige Modellinstanzen, aggregiert deren Ausgaben und wendet konfigurierbare Abstimmungs- oder Ranking-Methoden an, um das höchstwertige Ergebnis auszuwählen. Entwickler können Agentenzahlen, Abstimmungsschwellen und Modellkombinationen feinabstimmen, um Zuverlässigkeit zu erhöhen, individuelle Verzerrungen zu minimieren und die Lösungsqualität zu verbessern. Swarm unterstützt die Verkettung von Antworten, iterative Feedback-Schleifen und detaillierte Argumentationsprotokolle für Nachvollziehbarkeit und verbessert die Leistung bei Zusammenfassung, Klassifikation, Codegenerierung und komplexen Denkaufgaben durch kollektive Intelligenz.