- Paso 1: Instale SwarmFlow mediante pip y configure su entorno.
- Paso 2: Defina los roles y flujos de trabajo de los agentes en un script YAML o Python.
- Paso 3: Implemente la lógica personalizada de los agentes o plugins como clases de Python.
- Paso 4: Inicie el motor SwarmFlow con la definición de su flujo de trabajo.
- Paso 5: Ejecute el motor para lanzar los agentes y monitorear los flujos de tareas asíncronos.
- Paso 6: Recopile salidas y analice los resultados agregados de la manada.