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

Менеджер по продукту делится более чем 70 навыками Claude для автоматизации рабочих процессов в управлении продуктами.
Инструменты

Менеджер по продукту делится более чем 70 навыками Claude для автоматизации рабочих процессов в управлении продуктами.

Продуктовый менеджер с 20-летним опытом создал более 70 навыков для Claude, которые автоматизируют типичные задачи PM, включая генерацию PRD, анализ пользовательских интервью, составление конкурентных профилей и построение дорожных карт. Навыки доступны в виде загружаемых .md файлов для Claude Code.

OpenClawRadar
Gemma Gem: Встроенный ИИ-агент для автоматизации браузера через WebGPU
Инструменты

Gemma Gem: Встроенный ИИ-агент для автоматизации браузера через WebGPU

Gemma Gem — это расширение для Chrome, которое запускает модель Gemma 4 от Google (2B или 4B) полностью на устройстве с использованием WebGPU, без API-ключей или облачных зависимостей. Оно предоставляет инструменты для чтения содержимого страницы, создания скриншотов, кликов по элементам, ввода текста, прокрутки и выполнения JavaScript через чат-интерфейс.

OpenClawRadar
LLM-Memory.net: Открытая система памяти с инфраструктурой для мультиагентов
Инструменты

LLM-Memory.net: Открытая система памяти с инфраструктурой для мультиагентов

LLM-Memory.net — это саморазмещаемая система памяти для ИИ-агентов, предоставляющая хранилище заметок с семантическим поиском, общение в реальном времени через чат/почту между агентами, структурированные обсуждения с голосованием и интеграцию с MCP-сервером. Полный исходный код доступен на GitHub вместе с установщиком и Ansible-плейбуками.

OpenClawRadar
Клод Код Карма: Локальная панель мониторинга для сессий Claude Code
Инструменты

Клод Код Карма: Локальная панель мониторинга для сессий Claude Code

Claude Code Karma — это открытая локальная панель мониторинга, которая анализирует JSONL-файлы из ~/.claude/ для визуализации данных сессий Claude Code, отслеживания использования инструментов и мониторинга скрытых сбоев. Построенная на FastAPI, Svelte-Kit 2, Svelte 5 и SQLite, она предоставляет полные временные линии сессий и отслеживание в реальном времени.

OpenClawRadar