El SDK Swarms es un marco de trabajo en Python que permite la orquestación de múltiples agentes basados en LLM. Permite definir agentes con roles específicos, gestionar la memoria y el contexto, y coordinar las interacciones. Las integraciones con OpenAI, Anthropic y LLMs personalizados facilitan flujos de trabajo colaborativos, mientras que herramientas integradas de registro y evaluación simplifican la supervisión y la agregación de resultados.
El SDK Swarms es un marco de trabajo en Python que permite la orquestación de múltiples agentes basados en LLM. Permite definir agentes con roles específicos, gestionar la memoria y el contexto, y coordinar las interacciones. Las integraciones con OpenAI, Anthropic y LLMs personalizados facilitan flujos de trabajo colaborativos, mientras que herramientas integradas de registro y evaluación simplifican la supervisión y la agregación de resultados.
El SDK Swarms simplifica la creación, configuración y ejecución de sistemas multiagente colaborativos usando modelos de lenguaje grandes. Los desarrolladores definen agentes con roles distintos—investigador, sintetizador, crítico—y los agrupan en enjambres que intercambian mensajes a través de un bus compartido. El SDK se encarga de la programación, la persistencia del contexto y el almacenamiento de memoria, permitiendo una resolución iterativa de problemas. Con soporte nativo para OpenAI, Anthropic y otros proveedores LLM, ofrece integraciones flexibles. Utilidades para registro, agregación de resultados y evaluación del rendimiento ayudan a los equipos a prototipar y desplegar flujos de trabajo impulsados por IA para lluvia de ideas, generación de contenido, resumen y soporte a decisiones.
¿Quién usará Swarms SDK?
Desarrolladores de IA
Científicos de datos
Ingenieros de aprendizaje automático
Equipos de investigación
Ingenieros de software
¿Cómo usar Swarms SDK?
Paso 1: Instalar vía pip (pip install swarms-sdk)
Paso 2: Importar las clases Swarm y Agent en tu script de Python
Paso 3: Configurar las claves API del proveedor LLM
Paso 4: Definir agentes con roles y prompts
Paso 5: Crear una instancia Swarm y agregar agentes definidos
Paso 6: Llamar a swarm.run(input) para ejecutar el flujo de trabajo multiagente
Paso 7: Recopilar y procesar la salida agregada de los agentes
Plataforma
mac
windows
linux
Características y Beneficios Clave de Swarms SDK
Las características principales
Marco de orquestación multi-agente
Configuración de agentes basada en roles
Gestión de memoria y contexto
Integración con OpenAI, Anthropic y LLMs personalizados
Registro y monitoreo de rendimiento incorporados
Herramientas de agregación de resultados y evaluación
Los beneficios
Acelera el desarrollo de flujos de trabajo multiagente
Mejora la precisión de tareas mediante razonamiento colaborativo
Simplifica la integración y gestión de LLMs
Arquitectura modular y extensible
Reduce el código repetitivo para la coordinación de agentes
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Swarms SDK
Un marco basado en Python que implementa algoritmos de comportamiento en manada para simulación multiagente, permitiendo que los agentes de IA cooperen y Naveguen dinámicamente.
Un marco de código abierto que habilita agentes autónomos con generación aumentada por recuperación, soporte para bases de datos vectoriales, integración de herramientas y flujos de trabajo personalizables.
Una plantilla de agente de IA que muestra planificación automatizada de tareas, gestión de memoria y ejecución de herramientas mediante la API de OpenAI.
Pipe Pilot es un marco de Python que orquesta pipelines de agentes impulsados por LLM, permitiendo flujos de trabajo de IA complejos y de múltiples pasos con facilidad.
Repositorio de código abierto que proporciona recetas de código prácticas para construir agentes de IA aprovechando las capacidades de razonamiento y uso de herramientas de Google Gemini.
RModel es un marco de agentes de IA de código abierto que orquesta LLM, integración de herramientas y memoria para aplicaciones conversacionales y basadas en tareas avanzadas.
Un marco de código abierto que implementa el aprendizaje por refuerzo cooperativo multi-agente para la coordinación de conducción autónoma en simulación.
Agentic Workflow es un marco de trabajo en Python para diseñar, orquestar y gestionar flujos de trabajo de IA multi-agente para tareas automatizadas complejas.
Una demostración en GitHub que presenta SmolAgents, un marco liviano en Python para orquestar flujos de trabajo multi-agente impulsados por LLM con integración de herramientas.
Un marco de trabajo en Python para definir y ejecutar fácilmente flujos de trabajo de agentes de IA de manera declarativa usando especificaciones similares a YAML.
Un framework Pythonic que implementa el Protocolo de Contexto del Modelo para construir y ejecutar servidores de agentes AI con herramientas personalizadas.
pyafai es un marco modular en Python para construir, entrenar y ejecutar agentes de IA autónomos con soporte de memoria y herramientas mediante complementos.
LangGraph permite a los desarrolladores Python construir y orquestar flujos de trabajo de agentes AI personalizados utilizando canalizaciones modulares basadas en gráficos.
Agent Adapters proporciona middleware modular para integrar agentes basados en LLM con diversos frameworks y herramientas externas de manera transparente.
LinkAgent orquesta múltiples modelos de lenguaje, sistemas de recuperación y herramientas externas para automatizar flujos de trabajo complejos impulsados por IA.