swarms

编排多个 AI 智能体,像团队一样协作搞定复杂任务。

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。

开源 unknown 对话助手
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GitHub 星标 ★ 7195
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 unknown

项目数据

分类对话助手
开发团队kyegomez
所属国家
定价模式unknown
价格说明定价信息待确认
访问状态
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★ 7195
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-05-11 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数5

使用教程

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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。

核心亮点

  • 提供企业级的多智能体编排抽象,支持复杂任务分解与协同
  • 与 LangChain、HuggingFace 等主流生态深度集成,上手快
  • 内置可视化监控和日志,便于调试和追踪智能体行为

不足之处

  • 文档和社区生态仍在成长,部分高级功能示例不足
  • 编排复杂任务时,配置和调优成本较高,学习曲线陡峭

适用场景

  • 企业内部需要多个 AI 角色协作完成业务流程(如客服+质检)
  • 研究或实验多智能体协同算法,快速搭建原型
  • 构建自动化工作流,将多个专业 AI 工具组合成统一解决方案

替代项目

AutoGen、CrewAI、LangGraph

项目介绍

swarms 是智能体领域的开源项目,由 kyegomez 开发,2023 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(7,195)位列前 7%,在智能体分类的 2,517 个项目里位列前 7%。

近 41 天,它的 GitHub 星标从 7,043 增加到 7,195,净增 152。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-22。从国内网络环境看,可直接访问。

它主要面向的使用场景是:企业内部需要多个AI角色协作完成业务流程(如客服+质检)。同类可对比的替代方案包括 AutoGen、CrewAI、LangGraph。

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