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SwarmFlow - openJiuwenによるオープンソースのマルチエージェントワークフローオーケストレーションフレームワーク

SwarmFlowは、openJiuwenが開発したオープンソースのマルチエージェント制御型ワークフローオーケストレーションフレームワークです。オーケストレーションとインテリジェンスを分離し、協調プロセスはシステムによって安定的に実行され、推論と判断はエージェントによって処理されます。

SwarmFlowとは何ですか?

SwarmFlowは、openJiuwenが開発したオープンソースのマルチエージェント制御可能なワークフローオーケストレーションフレームワークです。オーケストレーションとインテリジェンスを分離することで、推論と意思決定をエージェントに委任しながら、協調プロセスの安定した実行を保証します。このフレームワークは、... workflow.py このスクリプトは、チームコラボレーションに使用されるオペレーターを固定化し、並列、パイプライン、フェーズなどのオーケストレーションモードをサポートし、JiuwenSwarmのSwarmSkill Creatorに組み込まれています。実行可能なチームスキルは、たった1行のコードで生成できます。

SwarmFlowの主な機能

  • オペレーターベースのワークフローオーケストレーション:供給 agentparallelpipelinephaseworkflowagent_sessionhumanbudget モジュール型オペレーターは、複雑な共同作業プロセスを構築するために使用されます。
  • スウォームスキルデュアルモードサポート同じチームスキルセットは、オープンなコラボレーション(スクリプトなし)にも維持でき、実行可能なオーケストレーション(...)をサポートできます。 workflow.pyタスクの特性に合わせて自動的に適応します。
  • SwarmSkill Creator は自動的に生成します自然言語で要件を入力すると、システムが自動的に役割設計、配置生成、制約検証を行い、再利用可能なチームスキルセットを生成します。
  • チームモードの自動ルーティングユーザーがタスクを自然言語で記述すると、システムはワークフローの意図を自動的に識別し、SwarmFlowを使用するか、Swarm Skillを開くか、単一のエージェントを使用するかを決定します。
  • TUIビジュアルモニタリングJiuwenSwarm端末インターフェースで /swarmflows リアルタイムのツリー構造フローチャートを表示して、ステージの進行状況、エージェントの状態、およびログを追跡します。
  • 人間とコンピュータのインタラクションノード重要な段階で挿入 human オペレーターは、実行中に人間からの指示や承認を求める。
  • 資源予算の制約:合格 budget オペレーターは、無制限の支出を防ぐために、ワークフローごとにリソース消費制限を設定します。

SwarmFlowの技術的原則

  • オーケストレーションとインテリジェンスの分離アーキテクチャ従来のマルチエージェント協調では、リーダーエージェントがオーケストレーションと推論の両方を処理する必要がありました。SwarmFlowは、操作の順序、並列処理、障害処理といったオーケストレーションロジックをリーダーの即時判断から切り離し、自動実行可能なスクリプトに変換します。推論が必要なノードでエージェントが呼び出されます。これにより、リーダーはプロセス管理に追われることなく、真に重要な意思決定タスクに集中できるようになります。
  • オペレーター主導の宣言型オーケストレーションSwarmFlowはブラックボックス型のオーケストレーションエンジンを提供するのではなく、一連のアトミックオペレーターを公開します。agent 注文処理を分配する。parallel 複数のエージェントが並列実行された後、結果がまとめられます。pipeline 段階的なパイプラインによるバッチ入力処理。agent_session 複数のメモリラウンドを保持し、仮説推論のためのフォーククローンをサポートします。phase 長いプロセスを、観察可能な段階に分解する。workflow 既存のサブプロセスを再利用し、human 手動承認を挿入してください。budget リソースには制約があります。開発者は演算子を使用してスクリプトを構築し、システムは宣言の順序に従って着実に処理を進めます。
  • 形態適応決定機構。 SwarmSkill Creatorは、生成フェーズ中にタスクのオーケストレーションを事前に決定できるかどうかを自動的に判断します。動的なコラボレーションシナリオのためにスクリプトのないオープンなSwarmスキルを生成し、固定ワークフローを持つタスクを生成します。 workflow.py 実行可能バージョンも利用可能です。両方のバージョンを選択することもできます。さらに、チームモードでは、ユーザーの自然言語による意図に基づいて、適切なフォームに自動的にルーティングされます。

SwarmFlowの使い方

  • JiuwenSwarmをインストールする実行するには、JiuwenSwarm の公式ウェブサイト https://openjiuwen.com/jiuwenswarm#quick-start にアクセスしてください。 pip install jiuwenswarm コアパッケージをインストールしてから、実行してください。 pip install jiuwenswarm-tui 端末インターフェースをインストールしてください。
  • 環境を初期化する:走る jiuwenswarm-init 初期設定を完了して使用 jiuwenswarm-start サービスを開始します。
  • TUIインターフェースを起動します:走る jiuwenswarm-tui チームスキルを作成または呼び出す準備をするために、端末の対話型環境に入ります。
  • 群れ生成スキルSwarmSkill Creatorに自然言語でターゲットを説明すると、システムが自動的に形状を判断し、キャラクターファイル、振り付けファイル、および制約ファイルを生成します。
  • workflow.py を記述または検証する実行可能ファイルが生成された場合は、以下を確認してください。 scripts/workflow.py コード内の演算子の配置が期待どおりかどうかを確認し、必要に応じて微調整を行ってください。
  • ワークフローを実行するチームモードでは、自然言語(例:「Swarmflowを使用してこの会社を分析する」)を使用してタスクをトリガーすると、システムが自動的にSwarmflowをルーティングして起動します。
  • 監視とデバッグTUIを入力してください /swarmflows 視覚的なツリー図を開いてステージの進行状況とエージェントの状態を確認し、ドリルダウンしてプロンプトとログを確認してください。

SwarmFlowの主な利点

  • 決定論優先固定されたコラボレーションプロセスをスクリプト化することで、同じタスクが同じ経路に沿って複数回実行されることが保証され、リーダーエージェントのその場での判断によって引き起こされる不安定性を回避できます。
  • オーケストレーションとインテリジェントな分離システムはプロセスの進行を管理し、エージェントはサブタスクの推論を管理し、リーダーはもはや状況に圧倒されることなく、それぞれが自身の責任に集中できる。
  • 低閾値生成SwarmSkill Creatorは、たった1行のコードで完全なチームスキルを生成できるため、ユーザーが複雑なオーケストレーションスクリプトを手動で記述する必要がなくなります。
  • 二重形態の柔軟な適応同一フレームワーク内でオープンなコラボレーションと実行可能なオーケストレーションの両方をサポートし、タスクの特性に基づいて自動的に選択を行い、動的なシナリオの強制的なスクリプト作成を回避します。
  • 生産レベルの観測可能TUIは、リアルタイムの可視化、ブレークポイントからの再開、およびリソース予算の制約を提供し、複雑なタスクを実装するためのエンジニアリング要件を満たします。

SwarmFlowと類似競合製品との比較

寸法 SwarmFlow (openJiuwen) CrewAI
配置コンセプト オーケストレーションはシステムが担当し、インテリジェンスはエージェントが担当する。協調プロセスはシステムによって安定的に実行され、エージェントは推論のみを担当する。 オーケストレーションはクループロセスによって実行され、エージェントはタスク内で自律的に動作し、場合によっては後続のアクションをトリガーします。
コア抽象化 演算子(agent/parallel/pipeline/phase/workflow/human/budgetスクリプトを作成します。 3つの主要要素は、クルー(チーム)、エージェント(役割)、タスク(タスク)であり、実行順序はプロセスによって定義される。
コーディング閾値 SwarmSkill Creatorは、たった1行の自然言語から完全なチームスキルを生成することをサポートしており、ユーザーが手動でスクリプトを作成したり調整したりする必要性を排除します。 開発者は、クルー、エージェント、タスク、プロセスを定義するためにPythonコードを手動で記述する必要があり、これにはプログラミングスキルが求められます。
ダイナミックなコラボレーション デュアルモード適応型:動的にオーケストレーションを行う場合は、スクリプト化されていないオープンなスウォームスキルを保持し、オーケストレーションが固定されている場合はパスに従います。 workflow.py スクリプト。 主に Process.sequential または Process.hierarchical あらかじめ設定されたプロセスには、動的な調整機能が限られています。
視覚化 TUI内蔵 /swarmflows リアルタイムのインタラクティブなツリー図により、ステージの進行状況、エージェントの状態、およびドリルダウンログを直接確認できます。 ネイティブなビジュアルインターフェースを欠いており、トレースにはログ出力またはサードパーティ製ツールに依存するため、バックエンド中心のデバッグ体験となる。
人間とコンピュータの相互作用 ネイティブ human オペレーターは、追加のコードを必要とせずに、ワークフロー内の任意のノードに手動入力または承認を挿入することを可能にします。 ヒューマン・イン・ザ・ループの実装には、カスタムツールまたはコールバック関数が必要であり、ネイティブなワークフロー中断メカニズムは存在しない。
リソース制御 ネイティブ budget オペレーターは、ワークフロー全体またはサブプロセスに対してリソース消費制限を設定することで、制限が制御不能になるのを防ぐことができます。 ネイティブなリソース予算やトークン制限の仕組みはありません。制御ロジックはエージェント層またはタスク層にカプセル化する必要があります。
適用可能なシナリオ 複雑な決定論的プロセス(財務定量分析、文書分析、バッチPPT生成、オフィスオートメーション)。 標準的なビジネスプロセス自動化(市場調査、コンテンツ作成、顧客サポートなど)は、中程度の複雑さのタスクに適しています。

SwarmFlowの応用シナリオ

  • 財務定量分析5次元株式分析ワークフローでは、金融、市場、資本、世論、業界という5つの要素から並行してデータを収集し、スコアリングを行います。最後に、クロスバリデーションを用いて取引シグナルとバックテストレポートを生成します。
  • 紙の読み取りとオフィスオートメーション論文のリンクを入力すると、解析、方法論分析、文書生成、メール作成、指定された受信者への送信が自動的に完了するため、研究チームが定期的に文献を共有するのに適しています。
  • 大規模ドキュメントの一括生成例えば、200ページのPowerPointプレゼンテーションを作成する場合、まず各章の分担を計画し、次に10章を並行して作成し、最後にそれらを統合・要約することで、統一された構造と一貫したスタイルを確保します。
  • 技術研究の自動化指定されたトピックに基づいて、システムは自動的に論文や資料を検索し、リソースを整理し、画像を抽出し、傾向を分析し、最終的にチームメンバーに送信する技術共有メールを生成します。
  • 複数の専門家によるレビュー台本なしの形式で、業界、リスク、データといった様々な分野の専門家が円卓会議に参加し、決まったステージは存在するものの、視点はダイナミックに変化していく。