swarms

编排多个 AI 智能体，像团队一样协作搞定复杂任务。

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GitHub 星标 ★ 7363

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

项目数据

分类对话助手

开发团队kyegomez

官网地址https://docs.swarms.world

GitHubhttps://github.com/kyegomez/swarms

定价模式🏷️定价信息待确认

价格说明定价信息待确认

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型agentic-ai,agentic-workflow,agents,ai,artificial-intelligence,chatgpt,claude-code,gpt4all,huggingface,langchain,langchain-python,machine-learning,multi-agent-systems,prompt-engineering,prompt-toolkit,prompting,swarms,tree-of-thoughts

GitHub 星标★ 7363

上线时间2023-05-11 00:00:00

代码更新2026-11-08

仓库体积186.2 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数6

项目介绍

swarms 是一个企业级的多智能体编排框架，旨在解决复杂任务中多个 AI 智能体的协同工作问题。它提供了一套完整的工具和抽象，让开发者能够轻松地创建、编排和部署多个智能体，使其像团队一样协作完成复杂目标。核心能力包括：灵活的智能体定义与通信机制、任务分解与分配、状态管理与记忆、以及可扩展的编排策略。它支持与主流 LLM 提供商（如 OpenAI、HuggingFace）和框架（如 LangChain）集成，并提供了可视化监控和日志功能，帮助企业将 AI 从单点应用提升到系统化协作层面。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 7363

技术标签

agentic-ai agentic-workflow agents ai artificial-intelligence

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门约 10 分钟部署方式：Docker 6 步

环境要求

已安装 Docker（README 提供官方镜像 kyegomez/swarms:latest）
能访问 Docker Hub 拉取镜像
至少一个 LLM 提供商的 API Key（OpenAI / Anthropic / Groq）
使用 docker-compose 方式时需本地存在 compose 文件与 docker-compose 命令

安装与启动步骤

1拉取官方镜像

从 Docker Hub 获取 swarms 官方最新镜像，镜像名为 kyegomez/swarms:latest，首次拉取需要一定时间。
```
docker pull kyegomez/swarms:latest
```
2验证镜像可用

在容器内导入 swarms 包，终端打印 Swarms is ready! 说明 Python 包已随镜像正确安装。
```
docker run --rm kyegomez/swarms:latest python -c "import swarms; print('Swarms is ready!')"
```
3启动交互式容器

把当前目录挂载到容器 /app 下并进入 bash，便于边改代码边运行，适合开发调试。
```
docker run -it --rm -v $(pwd):/app kyegomez/swarms:latest bash
```
4用 compose 启动

README 推荐开发时使用 docker-compose 方式，在项目根目录后台启动服务；需确保已有 compose 配置文件。
```
docker-compose up -d
```
5配置环境变量

按 README 配置 LLM 密钥与工作目录，写入环境变量文件或容器环境；密钥务必替换成自己的真实值。
6跑一个智能体任务

在容器或本地 Python 环境中创建 Agent 并调用 run 执行任务，验证多智能体框架链路是否通畅。
```
agent.run("What are the key benefits of using a multi-agent system?")
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`OPENAI_API_KEY`	是	OpenAI 模型调用的密钥，README 环境配置中首要项	`sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx`
`WORKSPACE_DIR`	否	智能体运行时使用的工作目录	`agent_workspace`
`ANTHROPIC_API_KEY`	否	使用 Anthropic/Claude 模型时需要的密钥	`sk-ant-xxxxxxxxxxxxxxxx`
`GROQ_API_KEY`	否	使用 Groq 模型服务时需要的密钥	`gsk_xxxxxxxxxxxxxxxx`

如何确认成功

执行 docker run --rm kyegomez/swarms:latest python -c "import swarms; print('Swarms is ready!')" 后终端输出 Swarms is ready! 即部

常见问题

Q：拉取镜像很慢或失败怎么办？

A：README 未说明加速方案，可检查网络连通性后重试 docker pull；企业网络下通常需为 Docker 配置镜像加速器或代理。

Q：不配置 API Key 能跑起来吗？

A：镜像本身可以导入使用，但实际调用 agent.run 时需要 LLM 密钥。README 列出 OpenAI、Anthropic、Groq 三种，配置其中一种即可。

Q：docker-compose up -d 报找不到配置文件？

A：该命令需在包含 compose 配置的项目根目录执行。README 未给出具体 compose 文件内容，请确认本地已有对应配置文件。

Q：Windows 下 $(pwd) 挂载路径无效？

A：$(pwd) 是 bash 写法。PowerShell 中可用 ${PWD}，或直接写绝对路径如 -v D:/your/path:/app。

注意事项

README 只给出了 Docker 部署方式与 swarms-tools 的安装，未提供主包 pip install swarms 的命令，需要源码方式可参考官方 PyPI 页面。
API Key 属于敏感信息，不要提交到 Git 仓库或写进镜像。
Docker 文档位于 /scripts/docker/DOCKER.md，更多高级用法请查阅该文件与官网 docs.swarms.world。
容器交互模式的 -v $(pwd):/app 会挂载当前目录，请注意不要把密钥文件一并暴露。