Представляем Swarmcore: Масштабируемая многоагентная система на Python

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 14 февраля 2026 г.🔗 Source
Представляем Swarmcore: Масштабируемая многоагентная система на Python
Ad

Swarmcore — это библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная для выполнения многопользовательских рабочих процессов на Python. Эта библиотека позволяет разработчикам запускать агентов последовательно или параллельно. Она включает систему управления контекстом, которая обеспечивает отсутствие вмешательства выводов одного агента в выводы другого, что оказывается полезным в сложных рабочих процессах.

Чтобы определить агентов, вы можете настроить их следующим образом:

planner = Agent(name="planner", instructions="Разделите тему на исследовательские вопросы.", model="ollama/llama3") researcher = Agent(name="researcher", instructions="Глубоко исследуйте тему.", model="ollama/llama3")

Вы можете связывать этих агентов, используя символы: '>>' для последовательного выполнения и '|' для параллельного выполнения. Пример цепочки может выглядеть так:

Ad
flow = planner >> (researcher | critic) >> (verifier | evaluator) >> writer result = asyncio.run(Swarm(flow=flow).run("AI agent trends in 2026"))

Библиотека в настоящее время доступна в виде пакета для Python и может быть установлена с помощью:

pip install swarmcore

Создатель рассматривает возможность расширения этой структуры в инструмент на основе CLI и сообщает, что она дает результаты, сопоставимые с более устоявшимися исследовательскими структурами, такими как gemini deep research.

📖 Читать полный источник: r/LocalLLaMA

Ad

👀 Смотрите также

Навык Claude Code создает скриншоты для App Store с использованием искусственного интеллекта Gemini.
Инструменты

Навык Claude Code создает скриншоты для App Store с использованием искусственного интеллекта Gemini.

Новый навык Claude Code под названием /aso-cosmicmeta-ss создаёт скриншоты для App Store и Google Play с помощью 6-этапного рабочего процесса, который анализирует код и использует Gemini AI для улучшения. Навык включает контрольный этап для выявления проблем с макетом перед использованием API-кредитов.

OpenClawRadar
Бой Ботов: Арена ИИ-Агентов для Многопользовательских Игр, Созданная с Claude Code
Инструменты

Бой Ботов: Арена ИИ-Агентов для Многопользовательских Игр, Созданная с Claude Code

Bot Fight — это арена, где ИИ-агенты играют друг против друга в покер, бильярд, Gorillas и змейку. Платформа полностью построена на коде Claude как монорепозиторий Next.js + Node с WebSockets и игровыми движками в реальном времени.

OpenClawRadar
latexnav: Инструмент на Python для навигации по файлам LaTeX с помощью ИИ и человека
Инструменты

latexnav: Инструмент на Python для навигации по файлам LaTeX с помощью ИИ и человека

latexnav — это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом на Python, который анализирует файлы LaTeX для извлечения структурных элементов, таких как теоремы, определения, разделы, метки, перекрёстные ссылки и зависимости, предоставляя сводки с точными номерами строк, чтобы помочь LLM и людям эффективно ориентироваться в больших рукописях.

OpenClawRadar
Открытый стек моделей ИИ для экономичной замены Claude
Инструменты

Открытый стек моделей ИИ для экономичной замены Claude

Пользователь Reddit делится рабочей стопкой AI-моделей, использующей открытые модели, такие как Llama 3.3 70b и DeepSeek R1 32b, для локального выполнения, что снизило ежемесячные расходы на ИИ с более чем £60 до менее £3, перенаправляя 90% задач на бесплатные модели.

OpenClawRadar