Swarms

Swarmsは、開発者が最新のLLMを活用して自律的なマルチエージェントワークフローを構築、調整、展開できるオープンソースのAIエージェントフレームワークです。専門のエージェント作成、通信の調整、外部ツールの統合、状態を持つメモリの管理のための抽象化を提供します。モジュール設計とプラグインサポートにより、研究分析、自動運用、意思決定支援などのタスク向けに協調型AIシステムの構築を簡素化します。
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May 04 2025
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Swarms
Swarmsは、開発者が最新のLLMを活用して自律的なマルチエージェントワークフローを構築、調整、展開できるオープンソースのAIエージェントフレームワークです。専門のエージェント作成、通信の調整、外部ツールの統合、状態を持つメモリの管理のための抽象化を提供します。モジュール設計とプラグインサポートにより、研究分析、自動運用、意思決定支援などのタスク向けに協調型AIシステムの構築を簡素化します。
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May 04 2025
フィーチャー

Swarmsとは?

Swarmsは、マルチエージェントAIワークフローの作成、調整、および実行を可能にする開発者向けのフレームワークです。特定の役割を持つエージェントを定義し、LLMプロンプトを介して動作を設定し、外部ツールやAPIにリンクします。Swarmsは、エージェント間の通信、タスク計画、メモリの永続化を管理します。そのプラグインアーキテクチャは、リトリーバー、データベース、監視ダッシュボードなどのカスタムモジュールのシームレスな統合を可能にし、ビルトインコネクタは主要なLLMプロバイダをサポートします。連携したデータ分析、自動化された顧客サポート、複雑な意思決定パイプラインなど、多様なニーズに対応します。

誰がSwarmsを使うの?

  • AI研究者
  • 機械学習エンジニア
  • ソフトウェア開発者
  • データサイエンティスト
  • エンタープライズソリューションアーキテクト

Swarmsの使い方は?

  • ステップ1: pipを使ったインストール: pip install swarms
  • ステップ2: swarms initコマンドで新しいプロジェクトを初期化
  • ステップ3: Pythonでエージェントクラスと役割を定義
  • ステップ4: LLMプロバイダとメモリストアの設定
  • ステップ5: 外部ツールやAPIの登録
  • ステップ6: エージェントをスウォームワークフローに組み込む
  • ステップ7: swarms runコマンドでスウォームを実行し、出力を監視

プラットフォーム

  • mac
  • windows
  • linux

Swarmsの主な特長・利点

コア機能

  • マルチエージェント調整
  • LLM統合
  • メモリ管理
  • 外部ツールコネクタ
  • プラグインアーキテクチャ
  • イベント監視
  • ワークフローの可視化

利点

  • マルチエージェント開発を加速
  • モジュラーで拡張可能
  • スケーラブルな自律ワークフロー
  • エージェントとツールの再利用
  • 内蔵の監視とロギング

Swarmsの主な使用ケース・アプリケーション

  • 研究データ分析の自動化
  • 専門エージェントを用いたカスタマーサポートチャットボット
  • DevOpsの調整とインシデント対応
  • 自動コンテンツ生成パイプライン
  • 協調型意思決定支援システム

SwarmsのFAQs

Swarms会社情報

Swarmsの分析

時間ごとの訪問

月間訪問数
5.0k
平均訪問時間
00:02:55
訪問あたりのページ数
4.51
直帰率
52.59%
Aug 2025 - Oct 2025 のすべてのトラフィック

地理情報

トップ3地域
United States
57.36%
India
37.46%
Japan
5.18%
Aug 2025 - Oct 2025 世界中のデスクトップのみ

トラフィックソース

Direct
52.28%
Search
30.66%
Referrals
9.06%
Social
6.57%
Paid Referrals
1.36%
Mail
0.06%
Aug 2025 - Oct 2025 デスクトップのみ

Swarms のレビュー

5/5
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Swarmsの主な競合と代替品は?

  • LangChain Agents
  • Auto-GPT
  • Microsoft Semantic Kernel
  • BabyAGI

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