Представляем Swarmcore: Масштабируемая многоагентная система на Python

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:
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 swarmcoreСоздатель 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
👀 Смотрите также

Библиотекарь MCP: Локальный сервер ИИ для постоянного контекста с документами
Librarian MCP — это сервер с открытым исходным кодом для протокола Model Context Protocol, который работает локально и подключается к Jan, LM Studio или Claude Desktop, позволяя ИИ-моделям искать и анализировать коллекции документов, сохраняя полный контекст беседы и конфиденциальность данных.

Клодебин: Экспортируйте и делитесь своими сессиями кода Claude
Claudebin позволяет экспортировать целые сеансы Claude Code, делая их доступными для совместного использования и возобновления через один URL.

Система автоматической памяти с открытым исходным кодом для агентов LLM достигает точности воспроизведения 94%.
Разработчик создал плагин памяти для агентов на основе LLM, который автоматически извлекает, классифицирует и сохраняет факты между сессиями без явных команд пользователя. Система достигла 94,2% точности на бенчмарке из 52 контрольных точек, используя структурированные файлы markdown вместо векторных баз данных.

X-MCP 2.0: MCP-сервер для доступа к API X/Twitter из Claude
X-MCP 2.0 — это MCP-сервер, который подключает Claude Desktop и Claude Code к API X/Twitter версии 2 с аутентификацией OAuth 2.0 PKCE, предоставляя 10 инструментов для публикации твитов, поиска, получения ленты, лайков, ретвитов, ответов и просмотра профилей.